一种基于全基因组甲基化测序的ctDNA预测方法及装置

    公开(公告)号:CN115064211B

    公开(公告)日:2023-01-24

    申请号:CN202210977623.9

    申请日:2022-08-15

    Abstract: 本发明提供了一种基于全基因组甲基化测序的ctDNA预测方法及其应用。所述预测方法包括:根据人类参考基因组FASTA文件和BED文件,将基因组划分为等长的区块,生成可计算甲基化水平的区块列表文件;计算训练集样本和待测样本在每个区块上的甲基化水平,对训练集样本和待测样本的甲基化水平进行降维,使用主成分分析法,根据训练集样本计算旋转矩阵,并利用旋转矩阵,生成训练集主成分矩阵和待测样本主成分矩阵,利用训练集主成分矩阵进行甲基化模型构建,用训练后的模型对待测样本中的ctDNA进行预测。所述方法克服了低深度甲基化测序中甲基化水平计算不准确、灵敏度低的缺陷,在肿瘤筛查或实时监控中具有重要应用价值。

    一种基于全基因组甲基化测序的ctDNA预测方法及其应用

    公开(公告)号:CN115064211A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210977623.9

    申请日:2022-08-15

    Abstract: 本发明提供了一种基于全基因组甲基化测序的ctDNA预测方法及其应用。所述预测方法包括:根据人类参考基因组FASTA文件和BED文件,将基因组划分为等长的区块,生成可计算甲基化水平的区块列表文件;计算训练集样本和待测样本在每个区块上的甲基化水平,对训练集样本和待测样本的甲基化水平进行降维,使用主成分分析法,根据训练集样本计算旋转矩阵,并利用旋转矩阵,生成训练集主成分矩阵和待测样本主成分矩阵,利用训练集主成分矩阵进行甲基化模型构建,用训练后的模型对待测样本中的ctDNA进行预测。所述方法克服了低深度甲基化测序中甲基化水平计算不准确、灵敏度低的缺陷,在肿瘤筛查或实时监控中具有重要应用价值。

    用于检测MSI的微卫星位点、其筛选方法及应用

    公开(公告)号:CN112365922B

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN202110039459.2

    申请日:2021-01-13

    Abstract: 本发明提供了一种用于检测MSI的微卫星位点、其筛选方法及应用。其中筛选方法包括:选取≤15bp的A或T的单碱基重复序列且两翼序列相似值低于相似阈值的微卫星位点,记作第一位点集;获取多个MSS样本的测序数据并筛选统计出第一位点集中每个位点的重复单元的类型和每个重复单元的类型频率;选择满足第二条件的位点作为第二位点集,第二条件包括:1)频率最高的重复单元的类型与参考序列一致;2)在建库测序过程中的捕获效率高于捕获阈值;3)在人群中的多态性低于5%;统计并保留第二位点集中每个位点在阴性样本组和阳性样本组之间deletion ratio存在显著差异的位点。所筛选的位点能提高检测的灵敏性和特异性。

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