Detecting Differentially Variable MicroRNAs via Model-Based Clustering
Notice bibliographique
Résumé
Identifying differentially variable (DV) genomic probes is becoming a new approach to detect novel genomic risk factors for complex human diseases. The <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <mml:mi>F</mml:mi> </mml:math> test is the standard equal-variance test in statistics. For high-throughput genomic data, the probe-wise <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <mml:mi>F</mml:mi> </mml:math> test has been successfully used to detect biologically relevant DNA methylation marks that have different variances between two groups of subjects (e.g., cases versus controls). In addition to DNA methylation, microRNA (miRNA) is another important mechanism of epigenetics. However, to the best of our knowledge, no studies have identified DV miRNAs. In this article, we proposed a novel model-based clustering method to improve the power of the probe-wise <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <mml:mi>F</mml:mi> </mml:math> test to detect DV miRNAs. We imposed special structures on covariance matrices for each cluster of miRNAs based on the prior information about the relationship between variances in cases and controls and about the independence among them. Simulation studies showed that the proposed method seems promising in detecting DV probes. Based on two real datasets about human hepatocellular carcinoma (HCC), we identified 7 DV-only miRNAs (hsa-miR-1826, hsa-miR-191, hsa-miR-194-star, hsa-miR-222, hsa-miR-502-3p, hsa-miR-93, and hsa-miR-99b) using the proposed method, one (hsa-miR-1826) of which has not yet been reported to be related to HCC in the literature.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».