A finite mixture model for X‐chromosome association with an emphasis on microbiome data analysis
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of the X chromosome has been largely neglected in genetic studies mainly because of complex underlying biological mechanisms. On the other hand, the study of human microbiome data (typically over-dispersed counts with an excess of zeros) has generated great interest recently because of advancements in next-generation sequencing technologies. We propose a novel approach to infer the association between host genetic variants in the X-chromosome and microbiome data. The method accounts for random X-chromosome inactivation (XCI), skewed (or nonrandom) XCI (XCI-S), and escape of XCI (XCI-E). The inference is performed through a finite mixture model (FMM), in which an indicator variable denoting the "true" biological mechanism is treated as missing data. An expectation-maximization algorithm on zero-inflated and two-part models is implemented to estimate genetic effects. We investigate the performance of the FMM along with strategies that assume XCI and XCI-E mechanisms for all subjects compared with alternative approaches. Briefly, an XCI mechanism codes males' genotypes as homozygous females, whereas under XCI-E, males are treated as heterozygous females. By comprehensive simulations, we evaluate tests of the hypothesis under a computationally efficient score statistic. In summary, the FMM renders reduced bias and commensurate power compared to XCI, XCI-E, and alternative strategies while maintaining adequate Type 1 error control. The proposed method has far-reaching applications. In particular, we illustrate its usage on a large-scale human microbiome study, the Genetic, Environmental and Microbial (GEM) project, to test for the genetic association on the X chromosome.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».