Gene-Gene Interaction Tests Using SVM and Neural Network Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Artificial neural networks (ANN) and support vector machine (SVM) modeling offer promise in the analysis of genotype-phenotype correlation in genetic association studies. In particular, we are interested in studying single nucleotide polymorphisms (SNPs) as genetic markers as predictors of a dichotomous disease outcome. The problem we are investigating is that of gene-gene and gene-environment interactions as determinants of the expression of complex diseases. This study builds on our previous work for a single gene testing procedure developed and presented earlier (Matchenko-Shimko and Dube, 2006). As for single SNPs pre-selection (Matchenko-Shimko and Dube, 2006), we rely on ANN sensitivity analysis algorithms to detect potential pairs of interacting SNPs associated with the disease outcome. The statistical test for SNP interaction is computed using a bootstrap technique and is based on the measure of the predictive significance of two SNPs from the change in the ANN error function (SVM regression error) when these two SNPs are removed from the ANN or SVM genotype-phenotype models. To investigate the power to detect and test gene-gene interactions we simulated genotypes including two interacting loci with low marginal effects, incomplete penetrance and phenocopies according to three different models of interaction
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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 | 0,012 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».