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Enregistrement W3021772758 · doi:10.1093/biostatistics/kxy075

Sequence kernel association test for survival outcomes in the presence of a non-susceptible fraction

2018· article· en· W3021772758 sur OpenAlexafffund
Lajmi Lakhal‐Chaieb, Jacques Simard, Shelley B. Bull

Notice bibliographique

RevueBiostatistics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of TorontoSinai Health SystemUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSequence (biology)Association (psychology)Fraction (chemistry)StatisticsTest (biology)Kernel (algebra)Computer scienceMathematicsPsychologyBiologyGeneticsCombinatoricsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we propose a single nucleotide polymorphism set association test for survival phenotypes in the presence of a non-susceptible fraction. We consider a mixture model with a logistic regression for the susceptibility indicator and a proportional hazards regression to model survival in the susceptible group. We propose a joint test to assess the significance of the genetic variant in both logistic and survival regressions simultaneously. We adopt the spirit of SKAT and conduct a variance-component test treating the genetic effects of multiple variants as random. We derive score-type test statistics, and we investigate several approaches to compute their $p$-values. The finite-sample properties of the proposed tests are assessed and compared to existing approaches by simulations and their use is illustrated through an application to ovarian cancer data from the Consortium of Investigators of Modifiers of BRCA1 and BRCA2.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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