From phenotype to genotype: an association study of longitudinal phenotypic markers to Alzheimer's disease relevant SNPs
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Imaging genetic studies typically focus on identifying single-nucleotide polymorphism (SNP) markers associated with imaging phenotypes. Few studies perform regression of SNP values on phenotypic measures for examining how the SNP values change when phenotypic measures are varied. This alternative approach may have a potential to help us discover important imaging genetic associations from a different perspective. In addition, the imaging markers are often measured over time, and this longitudinal profile may provide increased power for differentiating genotype groups. How to identify the longitudinal phenotypic markers associated to disease sensitive SNPs is an important and challenging research topic. RESULTS: Taking into account the temporal structure of the longitudinal imaging data and the interrelatedness among the SNPs, we propose a novel 'task-correlated longitudinal sparse regression' model to study the association between the phenotypic imaging markers and the genotypes encoded by SNPs. In our new association model, we extend the widely used ℓ(2,1)-norm for matrices to tensors to jointly select imaging markers that have common effects across all the regression tasks and time points, and meanwhile impose the trace-norm regularization onto the unfolded coefficient tensor to achieve low rank such that the interrelationship among SNPs can be addressed. The effectiveness of our method is demonstrated by both clearly improved prediction performance in empirical evaluations and a compact set of selected imaging predictors relevant to disease sensitive SNPs. AVAILABILITY: Software is publicly available at: http://ranger.uta.edu/%7eheng/Longitudinal/ CONTACT: heng@uta.edu or shenli@inpui.edu.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».