Germline copy-number variants (CNVs), as well as somatic copy-number alterations (CNAs), play an important role in many phenotypic traits, including genetic diseases and cancer. Next Generation Sequencing (NGS) allows accurate detection of short variants, but reliable detection of large-scale CNVs in NGS data remains challenging. In this work, I address this issue and describe a novel statistical method for detection of CNVs and CNAs implemented in the tool called ClinCNV. I present analytical performance ...
Germline copy-number variants (CNVs), as well as somatic copy-number alterations (CNAs), play an important role in many phenotypic traits, including genetic diseases and cancer. Next Generation Sequencing (NGS) allows accurate detection of short variants, but reliable detection of large-scale CNVs in NGS data remains challenging. In this work, I address this issue and describe a novel statistical method for detection of CNVs and CNAs implemented in the tool called ClinCNV. I present analytical performance measures of “ClinCNV” in different datasets, compare it with the performance of other existing methods, and show the advantages of ClinCNV. ClinCNV is already implemented as a part of the diagnostics pipeline at the Institute of Medical Genetics and Applied Genomics (IMGAG), Tuebingen, Germany. ClinCNV has the potential to facilitate molecular diagnostic of genetic-based diseases as well as cancer through accurate detection of copy-number variants.
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Las variantes en el número de copias genéticas, tanto en estado germinal (CNV) como en somático (CNA), juegan un papel muy importante en muchos rasgos fenotípicos y están frecuentemente relacionadas con una gran variedad enfermedades genéticas y cáncer. Aunque la secuenciación de próxima generación (NGS) permite detectar variantes cortas con una gran precisión, la correcta detección de CNVs a gran escala con datos de secuenciación sigue siendo un gran desafío. En esta tesis, me centro en abordar ...
Las variantes en el número de copias genéticas, tanto en estado germinal (CNV) como en somático (CNA), juegan un papel muy importante en muchos rasgos fenotípicos y están frecuentemente relacionadas con una gran variedad enfermedades genéticas y cáncer. Aunque la secuenciación de próxima generación (NGS) permite detectar variantes cortas con una gran precisión, la correcta detección de CNVs a gran escala con datos de secuenciación sigue siendo un gran desafío. En esta tesis, me centro en abordar este problema y describo un nuevo método estadístico para la detección de CNV y CNA englobado en una nueva herramienta llamada ClinCNV. Para el análisis del rendimiento de ClinCNV y demostrar las ventajas de este nuevo algoritmo, comparamos nuestra herramienta con otras existentes en distintos conjuntos de datos. Por otra parte, ClinCNV ya está implementado como parte del sistema de trabajo de diagnóstico en el Instituto de Genética Médica y Genómica Aplicada (IMGAG) en Tuebingen (Alemania). En resumen, ClinCNV tiene el potencial de facilitar el diagnóstico molecular de enfermedades genéticas y cáncer mediante la precisa detección de variantes en el número de copias genéticas.
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Programa de doctorat en Biomedicina
