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bio-copy-number-copy-ratio-segmentation

Escrita e Conteúdo Autor: bg-szy

Normalize read-depth copy-ratio profiles and segment them into copy-number regions using circular binary segmentation (CBS, DNAcopy), hidden Markov models, HaarSeg, and fused-lasso methods. Covers GC-content, mappability, and replication-timing (wave-artifact) bias correction, panel-of-normals/PCA denoising, diploid-baseline centering, and algorithm selection by sequencing depth and event size. Us

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Atualizado há 4 meses
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Version Compatibility

Reference examples tested with: R 4.3+ with DNAcopy 1.76+, Python 3.10+ with numpy 1.26+, pandas 2.2+; QDNAseq 1.38+ (optional, GC/mappability normalization).

Before using code patterns, verify installed versions match. If versions differ:

  • R: packageVersion('DNAcopy') then ?segment to confirm arguments
  • Python: pip show numpy pandas

If code throws an error, introspect the installed package and adapt the example. CBS lives in Bioconductor DNAcopy; HMM segmen

[Description truncada. Veja o README completo no GitHub.]

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