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Enregistrement W3016979500 · doi:10.1101/2020.04.14.040576

Subtypes of functional connectivity associate robustly with ASD diagnosis

2020· preprint· en· W3016979500 sur OpenAlexafffund
Sebastian Urchs, Angela Tam, Pierre Orban, Clara Moreau, Yassine Benhajali, Hien D. Nguyen, Alan C. Evans, Pierre Bellec

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversité de MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecMcGill UniversityInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCompute Canada
Mots-clésAutismGeneralizability theoryRobustness (evolution)SubtypingDimensionality reductionCluster analysisGenetic dataAutism spectrum disorderFunctional connectivityComputer sciencePsychologyArtificial intelligenceBiologyMachine learningNeuroscienceMedicineDevelopmental psychologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Our understanding of the changes in functional brain organization in autism is hampered by the extensive heterogeneity that characterizes this neurodevelopmental disorder. Data driven clustering offers a straightforward way to decompose this heterogeneity into subtypes of distinguishable connectivity types and promises an unbiased framework to investigate behavioural symptoms and causative genetic factors. Yet the robustness and generalizability of these imaging subtypes is unknown. Here, we show that unsupervised functional connectivity subtypes are moderately associated with the clinical diagnosis of autism, and that these associations generalize to independent replication data. We found that subtypes identified robust patterns of functional connectivity, but that a discrete assignment of individuals to these subtypes was not supported by the data. Our results support the use of data driven subtyping as a data dimensionality reduction technique, rather than to establish clinical categories.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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