[論文レビュー] Multi-sequence segmentation via score and higher-criticism tests

Hock-Peng Chan, Hao Chen|arXiv (Cornell University)|Jun 23, 2017

Genomic variations and chromosomal abnormalities参考文献 17被引用数 16

ひとこと要約

本稿では、共通のインデックスを持つ複数の整列済み系列における変化点を検出するために、スコア検定およびハイヤーキリシス検定を用いたマルチシーケンスセグメンテーションを提案する。これは、単一系列の手法を拡張したものであり、新しいリバースセグメンテーション手法を導入し、ベンチマーク環境下で既存手法を上回る性能を示した。さらに、多患者が対象のがんゲノム解析データセットにおいても、検出性能が向上した。

ABSTRACT

We propose local segmentation of multiple sequences sharing a common time- or location-index, building upon the single sequence local segmentation methods of Niu and Zhang (2012) and Fang, Li and Siegmund (2016). We also propose reverse segmentation of multiple sequences that is new even in the single sequence context. We show that local segmentation estimates change-points consistently for both single and multiple sequences, and that both methods proposed here detect signals well, with the reverse segmentation method outperforming a large number of known segmentation methods on a commonly used single sequence test scenario. We show that on a recent allele-specific copy number study involving multiple cancer patients, the simultaneous segmentations of the DNA sequences of all the patients provide information beyond that obtained by segmentation of the sequences one at a time.

研究の動機と目的

• 共通のインデックスを持つ複数の系列の局所的セグメンテーション手法を開発し、単一系列の変化点検出手法を改善すること。
• 単一系列設定にも適用可能な、新たなリバースセグメンテーション手法を導入し、検出感度を向上させること。
• 提案されたフレームワーク下で、単一および複数系列の両方において、変化点の一貫した推定を実現すること。
• 複数系列の同時セグメンテーションが、個別セグメンテーションと比較して、特に複雑な生物学的データにおいてより情報豊かな結果をもたらすことを示すこと。

提案手法

• Niu and Zhang (2012) および Fang, Li, and Siegmund (2016) が提示したスコアベースの検定統計量を、マルチシーケンス設定に適応し、変化点検出に応用する。
• 複数系列における検出力の向上を目的に、テスト統計量の再重み付けまたは再順序付けを行うリバースセグメンテーション手法を提案する。
• 複数系列にわたる弱い信号や疎な信号を効果的に集約するため、ハイヤーキリシス統計量を用いる。
• 複数の整列済み系列における変化点検出のために、系列間で局所的統計量を統合する手法を適用する。
• 標本サイズの増加に伴う変化点推定の収束を保証する一貫性のある推定手順を採用する。
• シミュレーションおよびがん患者のアレル特異的コピー数データへの実世界応用を通じて、性能を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 共有インデックスを持つマルチシーケンス変化点検出に、スコア検定およびハイヤーキリシス検定を効果的に拡張できるか？
• RQ2 提案されたリバースセグメンテーション手法は、既存の単一および複数系列セグメンテーション手法と比較して、検出力を向上させるか？
• RQ3 複数系列の同時セグメンテーションは、個別セグメンテーションと比較して、信号検出の正確性においてどのように異なるか？
• RQ4 実際のデータ条件下で、提案手法は複数系列にわたる変化点を一貫して推定できるか？

主な発見

• 提案された局所的セグメンテーション手法は、単一および複数系列の両設定において、変化点の一致した推定を達成した。
• リバースセグメンテーション手法は、標準的な単一系列ベンチマーク環境下で、広範な既存のセグメンテーション手法を上回る性能を示した。
• がん患者の複数DNA系列の同時セグメンテーションは、個別セグメンテーションと比較して、より生物学的に意味のある信号を明らかにした。
• ハイヤーキリシス検定は、複数系列にわたる弱い信号を集約することで、検出力を向上させた。
• 本手法は、アレル特異的コピー数データにおける変化点を効果的に同定でき、がんゲノム解析における実用的有用性を示した。
• リバースセグメンテーションアプローチは、単一系列の文脈においても新規であり、変化点検出に対する新たな視点を提供した。