Modeling Complex Disease with Demographic and Environmental Covariates and a Candidate Gene Marker
Notice bibliographique
Résumé
We randomly chose replicates 28 and 29 of the simulated data sets of Genetic Analysis Workshop 12 to model the dependence of affection status on covariates, quantitative traits, and genes using all living pedigree members. First we explored the relationship of affection status to demographic and environmental factors using logistic regression and the Cox proportional hazards models. In the second stage of our analyses the generalized transmission disequilibrium test (GTDT) was applied to nuclear families with at least two affected siblings to select single markers and high-risk alleles, which were tested in the population association analyses including all pedigree members. Multiple logistic regression models were fitted to investigate the joint contributions of genetic and nongenetic factors and a block-recursive modeling approach was adopted to study inherent hierarchical dependence structure in the data. We found that allele 2 on marker 35 of chromosome 6 is associated with higher risk compared with the other 3 alleles of this marker. In addition to this significant genetic effect, age at exam and four of the five quantitative traits (QT1, QT2, QT4, and QT5) had a significant association with the disease. Our results were obtained without knowledge of the true disease generating models.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».