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Notice bibliographique
Résumé
Imaging genetics has attracted significant interests in recent studies. Traditional work has focused on mass-univariate statistical approaches that identify important single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with quantitative traits (QTs) of brain structure or function. More recently, to address the problem of multiple comparison and weak detection, multivariate analysis methods such as the least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) are often used to select the most relevant SNPs associated with QTs. However, one problem of Lasso, as well as many other feature selection methods for imaging genetics, is that some useful prior information, e.g., the hierarchical structure among SNPs, are rarely used for designing a more powerful model. In this paper, we propose to identify the associations between candidate genetic features (i.e., SNPs) and magnetic resonance imaging (MRI)-derived measures using a tree-guided sparse learning (TGSL) method. The advantage of our method is that it explicitly models the complex hierarchical structure among the SNPs in the objective function for feature selection. Specifically, motivated by the biological knowledge, the hierarchical structures involving gene groups and linkage disequilibrium (LD) blocks as well as individual SNPs are imposed as a tree-guided regularization term in our TGSL model. Experimental studies on simulation data and the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) data show that our method not only achieves better predictions than competing methods on the MRI-derived measures of AD-related region of interests (ROIs) (i.e., hippocampus, parahippocampal gyrus, and precuneus), but also identifies sparse SNP patterns at the block level to better guide the biological interpretation.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».