Principal components methods for narrow‐sense heritability in the analysis of multidimensional longitudinal cognitive phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Genetic association studies of longitudinal cognitive phenotypes are an alternate approach to discovering genetic risk factors for Alzheimer's disease (AD). However, the standard linear mixed model approach is limited in the face of multidimensional longitudinal data and multiple genotypes. In this setting, the principal components of heritability (PCH) approach may increase efficiency by deriving a linear combination of phenotypes to maximize the heritability attributable to a particular genetic locus. The current study investigated the performance of two PCH methods, the Principal Components of Heritability Association Test (PCHAT) and C2BAT, in detecting association of the known AD susceptibility allele APOE-ϵ4 with cognitive function at baseline and decline in cognition over time. METHODS: PCHAT, C2BAT, and standard linear mixed models were used to test for association between APOE-ϵ4 allele and performance on 19 neuropsychological tests using subjects without dementia at baseline from the Religious Orders Study (ROS) (n = 693) and Memory and Aging Project (MAP) (n = 778). Analyses were conducted across the three methods for three nested phenotype definitions (all 19 measures, executive function and episodic memory measures, and episodic memory only), and for baseline data only versus longitudinal change. RESULTS: In all cases, APOE-ϵ4 was significantly associated with baseline level of and change over time in cognitive function, and PCHAT and C2BAT yielded evidence of association comparable to or stronger than conventional methods. CONCLUSION: PCHAT, C2BAT, and other PCH methods may have utility for genetic association studies of multidimensional cognitive and other phenotypes by maximizing genetic information while limiting multiple comparisons.
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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 | 0,061 | 0,170 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».