Notice bibliographique
Résumé
1 Abstract A recurring problem in genomics involves testing association of one or more traits of interest to multiple genomic features. Feature-trait squared correlations r 2 are commonly-used statistics, sensitive to trend associations. It is often of interest to perform testing across collections { r 2 } over markers and/or traits using both maxima and sums. However, both trait-trait correlations and marker-marker correlations may be strong and must be considered. The primary tools for multiple testing suffer from various shortcomings, including p -value inaccuracies due to asymptotic methods that may not be applicable. Moreover, there is a lack of general tools for fast screening and follow-up of regions of interest.To address these difficulties, we propose the MTCA approach, for M arker- T rait C omplete A nalysis. MTCA encompasses a large number of existing approaches, and provides accurate p -values over markers and traits for maxima and sums of r 2 statistics. MTCA uses the conditional inference implicit in permutation as a motivational frame-work, but provides an option for fast screening with two novel tools: (i) a multivariate-normal approximation for the max statistic, and (ii) the concept of eigenvalue-conditional moments for the sum statistic. We provide examples for gene-based association testing of a continuous phenotype and cis-eQTL analysis, but MTCA can be applied in a much wider variety of settings and platforms.
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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 | 0,010 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 ».