A Bayesian group sparse multi-task regression model for imaging genetics
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Recent advances in technology for brain imaging and high-throughput genotyping have motivated studies examining the influence of genetic variation on brain structure. Wang et al. have developed an approach for the analysis of imaging genomic studies using penalized multi-task regression with regularization based on a novel group l2,1-norm penalty which encourages structured sparsity at both the gene level and SNP level. While incorporating a number of useful features, the proposed method only furnishes a point estimate of the regression coefficients; techniques for conducting statistical inference are not provided. A new Bayesian method is proposed here to overcome this limitation. RESULTS: We develop a Bayesian hierarchical modeling formulation where the posterior mode corresponds to the estimator proposed by Wang et al. and an approach that allows for full posterior inference including the construction of interval estimates for the regression parameters. We show that the proposed hierarchical model can be expressed as a three-level Gaussian scale mixture and this representation facilitates the use of a Gibbs sampling algorithm for posterior simulation. Simulation studies demonstrate that the interval estimates obtained using our approach achieve adequate coverage probabilities that outperform those obtained from the nonparametric bootstrap. Our proposed methodology is applied to the analysis of neuroimaging and genetic data collected as part of the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), and this analysis of the ADNI cohort demonstrates clearly the value added of incorporating interval estimation beyond only point estimation when relating SNPs to brain imaging endophenotypes. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: Software and sample data is available as an R package 'bgsmtr' that can be downloaded from The Comprehensive R Archive Network (CRAN). CONTACT: nathoo@uvic.ca. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».