A CBS-based algorithm was implement

A CBS-based algorithm was implemented in CNV Workshop
[14]. For CBS, LRR data were used to identify a segment in the
genome that displays a change in signal intensity. Mean LRR and
distribution of BAF were then used to predict how likely each
segment of the genome is a copy number variant. CNVs were then
called using default parameters. The CNV statistics illustrating the
characteristics of HMM and CBS were summarized in (Table S2
in File S1).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อัลกอริทึมที่ใช้ CBS ได้ดำเนินการในเวิร์กช็อป CNV
[14] CBS, LRR ข้อมูลถูกใช้เพื่อระบุเซกเมนต์ในการ
จีโนมที่แสดงการเปลี่ยนแปลงความเข้มของสัญญาณ หมายถึง LRR และ
กระจาย BAF แล้วใช้ในการคาดการณ์ว่า มีแนวโน้มแต่ละ
ส่วนของกลุ่มเป็นตัวแปรหมายเลขสำเนา CNVs ถูกแล้ว
เรียกใช้พารามิเตอร์เริ่มต้น แสดงสถิติ CNV ใน
สรุปผลในลักษณะของ HMM และ CBS (ตาราง S2
ใน S1 แฟ้ม)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อัลกอริทึมที่ใช้ซีบีเอสถูกนำมาใช้ในการฝึกอบรมเชิงปฏิบัติการ CNV
[14] ซีบีเอส, ข้อมูล LRR ถูกนำมาใช้เพื่อระบุส่วนใน
จีโนมที่แสดงการเปลี่ยนแปลงในความเข้มของสัญญาณ หมายถึง LRR และ
การกระจายของ BAF ถูกนำมาใช้เพื่อคาดการณ์ว่ามีแนวโน้มที่แต่ละ
ส่วนของจีโนมเป็นตัวแปรจำนวนสำเนา CNVs ถูกแล้ว
เรียกใช้พารามิเตอร์เริ่มต้น สถิติ CNV แสดง
ลักษณะของ HMM และซีบีเอสได้สรุปไว้ใน (ตารางที่ S2
ใน S1 File)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นขั้นตอนวิธีที่ใช้ใน cnv CBS ฐานปฏิบัติการ
[ 14 ] สำหรับ CBS , ข้อมูล lrr ถูกใช้เพื่อระบุส่วนใน
จีโนมที่แสดงการเปลี่ยนแปลงในความเข้มของสัญญาณ หมายถึง lrr และ
แจกบัฟแล้วทำนายว่าน่าจะแต่ละ
ส่วนของโครโมโซมเป็นสำเนาจำนวนตัวแปร cnvs แล้ว
เรียกใช้พารามิเตอร์เริ่มต้น การ cnv สถิติแสดง
ลักษณะของการสรุปได้ ( อืม และตารางในแฟ้ม S1 S2
)