Structured sparse CCA for brain imaging genetics via graph OSCAR
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recently, structured sparse canonical correlation analysis (SCCA) has received increased attention in brain imaging genetics studies. It can identify bi-multivariate imaging genetic associations as well as select relevant features with desired structure information. These SCCA methods either use the fused lasso regularizer to induce the smoothness between ordered features, or use the signed pairwise difference which is dependent on the estimated sign of sample correlation. Besides, several other structured SCCA models use the group lasso or graph fused lasso to encourage group structure, but they require the structure/group information provided in advance which sometimes is not available. RESULTS: We propose a new structured SCCA model, which employs the graph OSCAR (GOSCAR) regularizer to encourage those highly correlated features to have similar or equal canonical weights. Our GOSCAR based SCCA has two advantages: 1) It does not require to pre-define the sign of the sample correlation, and thus could reduce the estimation bias. 2) It could pull those highly correlated features together no matter whether they are positively or negatively correlated. We evaluate our method using both synthetic data and real data. Using the 191 ROI measurements of amyloid imaging data, and 58 genetic markers within the APOE gene, our method identifies a strong association between APOE SNP rs429358 and the amyloid burden measure in the frontal region. In addition, the estimated canonical weights present a clear pattern which is preferable for further investigation. CONCLUSIONS: Our proposed method shows better or comparable performance on the synthetic data in terms of the estimated correlations and canonical loadings. It has successfully identified an important association between an Alzheimer's disease risk SNP rs429358 and the amyloid burden measure in the frontal region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».