A deep neural network based regression model for triglyceride concentrations prediction using epigenome-wide DNA methylation profiles
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epigenetic modification has an effect on gene expression under the environmental alteration, but it does not change corresponding genome sequence. DNA methylation (DNAm) is one of the important epigenetic mechanisms. DNAm variations could be used as epigenetic markers to predict and account for the change of many human phenotypic traits, such as cancer, diabetes, and high blood pressure. In this study, we built deep neural network (DNN) regression models to account for interindividual variation in triglyceride concentrations measured at different visits of peripheral blood samples using epigenome-wide DNAm profiles. RESULTS: , respectively) to predict triglyceride concentrations for peripheral blood draws at visit 2 (using pretreatment data) and at visit 4 (using both pretreatment and posttreatment data). Our experimental results showed that DNN models can predict triglyceride concentrations for blood draws at visit 4 using pretreatment and posttreatment DNAm data more accurately than for blood draws at visit 2 using pretreatment DNAm data. Furthermore, we got the best prediction results when we used pretreatment DNAm data to predict triglyceride concentrations for blood draws at visit 4, which suggests a long-term epigenetic effect on phenotypic traits. We compared the prediction performances of our proposed DNN models with that of support vector machine (SVM). This comparison showed that our DNN models achieved better prediction performance than did SVM. CONCLUSIONS: We demonstrated the superiority of our proposed DNN models over the SVM model for predicting triglyceride concentrations. This study also suggests that the DNN approach has advantages over other traditional machine-learning methods to model high-dimensional epigenome-wide DNAm data and other genomic data.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».