Joint analysis of imaging and genomic data to identify associations related to cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Both genetic variants and brain region abnormalities are recognized to play a role in cognitive decline.In this project, we explore the relationship between genome-wide variation and region-specific rates of decline in brain structure, as measured by magnetic resonance imaging.The correspondence between rates of decline in brain regions and single nucleotide polymorphisms (SNPs) is investigated using data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative 1 (ADNI-1), a study of Alzheimer's disease and mild cognitive impairment.In these data, the number of SNP and imaging biomarkers greatly exceeds the number of study subjects.To explore these data, we therefore look to modern multivariate statistical techniques that find sparse linear combinations of the two datasets having maximum correlation.These methods are particularly appealing because they greatly reduce the dimensions of the data, providing a low-dimensional representation of the data to explore.Regularization of the correlation structure through a "sparse" singular value decomposition makes multivariate analysis on a large set of biomarkers possible.Using sparse linear combinations of the two datasets also incorporates variable selection into the analysis, providing insight into which genetic variants are associated with cognitive decline.Resampling techniques are used to examine the validity of the results by exploring their reproducibility in independent test sets, and by assessing the stability of the variable selection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».