[发明专利]异常微阵列特征的识别有效
| 申请号： | 201210140069.5 | 申请日： | 2012-05-03 |
| 公开（公告）号： | CN102841986B | 公开（公告）日： | 2018-04-13 |
| 发明（设计）人： | 保罗·肯尼斯·沃伯;罗伯特·佩吉 | 申请（专利权）人： | 安捷伦科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F19/20 | 分类号： | G06F19/20 |
| 代理公司： | 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司11258 | 代理人： | 肖善强 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及异常微阵列特征的识别。概括地，本发明公开了一种在核酸阵列中识别异常特征的方法，该方法包括a)提供log变换的归一化值，所述log变换的归一化值表示测试样品对核酸阵列中的第一特征的杂交量；b)利用所述log变换的归一化值和表示对照样品对多个参比阵列中的相应特征的杂交量的参比log变换的归一化值的分布来计算所述第一特征的z得分；以及c)如果所述测试特征具有高于或低于规定的阈值的z得分，那么识别所述测试特征是异常的。 | ||
| 搜索关键词： | 异常 阵列 特征 识别 | ||
【主权项】：
一种识别核酸阵列中的异常特征的方法，其包括：a)提供log变换的归一化值，所述log变换的归一化值表示测试样品对核酸阵列中的第一特征的杂交量；b)利用：i所述log变换的归一化值和ii表示对照样品对多个参比阵列中的相应特征的杂交量的参比log变换的归一化值的分布来计算所述第一特征的z得分；以及c)如果测试特征具有高于或低于规定的阈值的z得分，那么识别所述测试特征是异常的。
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G06 计算；推算；计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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