Semiparametric Tests for Identifying Differentially Methylated Loci With Case–Control Designs Using Illumina Arrays
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
DNA methylation plays an important role in the development of many types of cancer. Identifying differentially methylated loci between cancer and normal patients is one of the central tasks to understand the contributions of the methylation process on cancer development. Through investigation of the methylation measurements generated by the Illumina methylation arrays, we notice that the methylation measurements of the cancer and normal groups could differ not only in means but also in variances. Therefore, we propose a generalized exponential tilt model to capture the differences in both means and variances between the cancer and normal groups. We derive the semiparametric tests to obtain model robustness. Through simulation studies, we demonstrate the feasibility of the proposed tests and a much improved power of the proposed tests than that of the t-test and the regression-based tests when the cancer and normal groups are different in variances only or in both means and variances. Hence the proposed tests can serve as useful complements to the standard tests that only test differences in means. We also illustrate the proposed methods by applying to a real methylation data from a recent study on ovarian cancer where the proposed methods identified additional methylation loci that were missed by the existing method.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle