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51. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e. V. (gmds)

10. - 14.09.2006, Leipzig

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Entwicklung und Implementierung eines Auswertungswerkzeuges für Matrix-CGH-Daten

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  • Markus Kreuz - Uni Leipzig

Deutsche Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie e.V. (gmds). 51. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie. Leipzig, 10.-14.09.2006. Düsseldorf, Köln: German Medical Science; 2006. Doc06gmds318

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Published: September 1, 2006

© 2006 Kreuz.
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Einleitung und Fragestellung

Matrix-CGH (Comparative Genomic Hybridization) ist ein Verfahren zur hochauflösenden Analyse numerischer Unterschiede in der Kopiezahl von Chromosomen oder Chromosomenabschnitten. Diese spielen bei der Entstehung und Progression vieler Krebserkrankungen eine entscheidende Rolle. Durch vergleichende Hybridisierung verschiedenfarbig markierter DNA-Proben kann man genomische Imbalancen zwischen den Genomen der zugehörigen Gewebeproben, z. B. Tumor und normaler Referenz, detektieren. Im Gegensatz zur konventionellen CGH werden kurze DNA-Abschnitte auf einem Chip als Sonden verwendet. Auf einem Chip können mehrere tausend DNA-Sonden untergebracht werden. Die Auflösung und Sensitivität der Messung ist dadurch deutlich höher als bei konventioneller CGH. Aufgrund des höheren Datenaufkommens stellt Matrix-CGH neue Anforderungen an die Auswertung und Interpretation der gemessenen Daten. Ziel war es daher, ein Werkzeug zu entwickeln, das die automatische Auswertung von Matrix-CGH-Daten ermöglicht.

Material und Methoden

Die Anforderungsanalyse ergab, dass ein entsprechendes Auswertungswerkzeug folgende Analyseschritte unterstützen sollte. Tabelle 1 [Tab. 1].

Ergebnisse

Es wurde ein Auswertungswerkzeug mit der Statistiksoftware R implementiert, welches die aufgeführten Analyseschritte unterstützt. Die entwickelten Methoden werden an einem Matrix-CGH-Datensatz (n=213 Chips) des Verbundprojektes “Molekulare Mechanismen bei malignen Lymphomen” (MMML) illustriert.