MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2342426918

Joint modeling of genetic linkage and association

2014· dissertation· en· W2342426918 sur OpenAlexaboutno aff
Haiyan Yang

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneticsLinkage (software)Genetic associationGenetic linkageQuantitative trait locusBiologyLocus (genetics)Association mappingPopulationDiseaseGenotypeGeneMedicineSingle-nucleotide polymorphism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the complexities involved in identifying disease causing genes is \nstill a monumental task. As we know, genetic variants and environmental factors can \ninfluence the risk of disease outcomes. Epidemiological studies have identified that \nage is one of a number of environmental risk factors for Familial Pulmonary Fibrosis \n(FPF), but the genetic risk factors involved identification of disease causing genes still \nare a problem largely unsolved. An inherited disease-causing locus occurs in the same \ngenomic position as an ancestor who has the disease trait, and the disease genotype \nmay be associated with a marker genotype. A joint modeling of genetic linkage and \nassociation within families having a remote common ancestor or at population level is \npresented in this thesis. This joint modeling uses a likelihood approach that allows the \ninclusion of other covariates into the model for quantitative traits and binary traits with \nmultivariate random effects. Power studies via simulation compare the new proposed \nprocedure with standard linkage or association procedures. The joint test is more powerful \nthan linkage or association test alone where both sources of variation of linkage or \nassociation are present. Furthermore, the proposed method also allows testing against \nspecific alternatives - for example, against the significance of linkage where there is \nno association, significance of association where there is no linkage, and significance \nof both linkage and association. By utilizing data from five FPF families in Newfoundland, \nfour candidate loci were identified for the linkage or/and association with \nage-at-onset gene and FPF (rs4605929 in chromosome 6, rs11078200 in chromosome \n7, rs1941686 in chromosome 18 and rs114682 in chromosome 22).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMemorial University Research Repository (Memorial University)→Même sujetGenetic Associations and Epidemiology→Travaux en français237 207→