DIABLO - an integrative, multi-omics, multivariate method for multi-group classification
Notice bibliographique
Résumé
Rapid advances in technology have led to a wealth of large-scale molecular omics datasets. Integrating such data offers an unprecedented opportunity to assess molecular interactions at multiple functional levels and provide a more comprehensive understanding of the biological pathways involved in different diseases subgroups. However, multiple omics data integration is a challenging task due to the heterogeneity in the different platforms used. There is a need to address the complex and correlated nature of different data-types, in order to identify a robust and reliable multi-omics signature that can predict a phenotype of interest. We introduce a novel multivariate dimension reduction method for multiple omics integration, classification and identification of a multi-omics molecular signature. DIABLO - Data Integration Analysis for Biomarker discovery using a Latent component method for Omics studies, models the correlation structure between omics datasets, resulting in an improved ability to associate biomarkers across multiple functional levels to phenotypes of interest. We demonstrate the capabilities of DIABLO using simulated data and studies of breast cancer and asthma, integrating up to four types of omics datasets to identify relevant biomarkers, while still retaining competitive classification and predictive performance compared to existing methods. Our statistical integrative framework can benefit a diverse range of research areas with varying types of study designs, as well as enabling module-based analyses. Importantly, graphical outputs of our method assist in the interpretation of such complex analyses and provide significant biological insights.
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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 | 0,001 |
| 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 ».