Optimal selection of markers for validation or replication from genome‐wide association studies
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
With reductions in genotyping costs and the fast pace of improvements in genotyping technology, it is not uncommon for the individuals in a single study to undergo genotyping using several different platforms, where each platform may contain different numbers of markers selected via different criteria. For example, a set of cases and controls may be genotyped at markers in a small set of carefully selected candidate genes, and shortly thereafter, the same cases and controls may be used for a genome-wide single nucleotide polymorphism (SNP) association study. After such initial investigations, often, a subset of "interesting" markers is selected for validation or replication. Specifically, by validation, we refer to the investigation of associations between the selected subset of markers and the disease in independent data. However, it is not obvious how to choose the best set of markers for this validation. There may be a prior expectation that some sets of genotyping data are more likely to contain real associations. For example, it may be more likely for markers in plausible candidate genes to show disease associations than markers in a genome-wide scan. Hence, it would be desirable to select proportionally more markers from the candidate gene set. When a fixed number of markers are selected for validation, we propose an approach for identifying an optimal marker-selection configuration by basing the approach on minimizing the stratified false discovery rate. We illustrate this approach using a case-control study of colorectal cancer from Ontario, Canada, and we show that this approach leads to substantial reductions in the estimated false discovery rates in the Ontario dataset for the selected markers, as well as reductions in the expected false discovery rates for the proposed validation dataset.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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