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Enregistrement W2909006258 · doi:10.1002/gepi.22190

A finite mixture model for X‐chromosome association with an emphasis on microbiome data analysis

2019· article· en· W2909006258 sur OpenAlexafffund
Osvaldo Espin‐Garcia, Kenneth Croitoru, Wei Xu

Notice bibliographique

RevueGenetic Epidemiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalSinai Health SystemPublic Health OntarioUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMicrobiomeInferenceMechanism (biology)BiologyGeneticsComputational biologyChromosomeX chromosomeComputer scienceArtificial intelligenceGenePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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