DNA甲基化是一类重要的表观遗传修饰，它是在DNA甲基化转移酶（Dnmt）的作用下选择性地将甲基添加到胞嘧啶上形成5-甲基胞嘧啶的过程。近年来大量研究表明，DNA甲基化的异常与肿瘤的发生、发展有着密切的联系。众所周知，临床获取的肿瘤组织中往往包含一定数量的其它细胞，包括正常细胞、免疫细胞、基质细胞、血管细胞等，其中正常细胞的混入会对后续多种甲基化数据分析问题产生不利影响。因此，准确估计样本中肿瘤细胞的纯度，并建立合适的统计模型修正纯度信息对差异甲基化分析、聚类等后续分析问题具有重要的理论意义。

这次报告主要介绍如何利用DNA甲基化Infinium 450k芯片数据估计肿瘤纯度，探讨肿瘤纯度在差异甲基化分析和样本亚型聚类中的影响，以及如何构建统计模型消除肿瘤纯度效应。

报告人简介：郑小琪，博士，上海师范大学数理学院副教授，从事统计学习理论及其在生物信息学中的应用研究，主要研究课题包括DNA甲基化数据的肿瘤纯度估计，差异甲基化分析，抗癌药物敏感性预测等。