Abstract 1356: Meta-analysis and lack of independence assumption: Application in biomarker discovery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to the developments of high-throughput sequencing (HTS) technologies, massive amounts of data are currently available in cancer research which has provided a remarkable opportunity for the identification of biomarkers. However, biomarkers obtained from different studies of the same condition often show lack of agreement with each other due to concerns of inconsistency between laboratories in experimental designs and technical platforms for high throughput measurements and data processing computational methods. In addition, the large number of features and relatively small sample sizes can also lead findings from clinical and biological studies that are often not reproducible and can be biased when tested in independent cohorts. To address this issue, meta-analyses can be performed to reach more general and reliable conclusions along with increasing statistical power. In application, due to the limitations of experimental techniques and cost of HTS experiments, molecular data for some samples is not measured and is duplicated from available datasets in meta-analysis study. Therefore, in this scenario, the conventional meta-analysis procedures can be misleading when key assumptions such as independence of datasets or effect sizes are ignored. We assess the impact of ignoring the assumption of independence in applying the effect-size meta-analysis approaches to estimate heterogeneity across studies along with combined effect sizes using pharmacogenomic datasets. We considered molecular and drug responses data from Breast cancer and Pan-cancer cell lines sensitivity screenings obtained from the PharmacoGx package including CCLE, GDSC, GRAY, gCSI, CTRP and UHNBreast. Under each study, the meta preprocess including missing drug response imputation via multiple imputation by chained equations method using classification and regression trees, gene matching or filtering, and scaling or normalization are considered. For each study, the association between drug sensitivity and expression data is assessed by fitting (adjusted) linear regression models to identify cancer biomarkers. We evaluate the deviation from the assumption of independence by applying the integration analyses using non-independent effect sizes (i.e., standardized regression coefficient) related to the duplicated expression data. In addition, the relationship between increasing in the number of duplicated expression data and violation of non-independent effect-sizes is studied. The results indicate that duplicating gene expression data, therefore violating the independence assumption, can substantially increase the deviation of meta-estimates of effect sizes. Citation Format: Farnoosh Abbas-Aghababazadeh, Benjamin Haibe-Kains. Meta-analysis and lack of independence assumption: Application in biomarker discovery [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2021; 2021 Apr 10-15 and May 17-21. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(13_Suppl):Abstract nr 1356.
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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 | 0,195 | 0,276 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».