Modeling Secondary Phenotypes Conditional on Genotypes in Case–Control Studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Traditional case–control genetic association studies examine relationships between case–control status and one or more covariates. It is becoming increasingly common to study secondary phenotypes and their association with the original covariates. The Orofacial Pain: Prospective Evaluation and Risk Assessment (OPPERA) project, a study of temporomandibular disorders (TMD), motivates this work. Numerous measures of interest are collected at enrollment, such as the number of comorbid pain conditions from which a participant suffers. Examining the potential genetic basis of these measures is of secondary interest. Assessing these associations is statistically challenging, as participants do not form a random sample from the population of interest. Standard methods may be biased and lack coverage and power. We propose a general method for the analysis of arbitrary phenotypes utilizing inverse probability weighting and bootstrapping for standard error estimation. The method may be applied to the complicated association tests used in next-generation sequencing studies, such as analyses of haplotypes with ambiguous phase. Simulation studies show that our method performs as well as competing methods when they are applicable and yield promising results for outcome types, such as time-to-event, to which other methods may not apply. The method is applied to the OPPERA baseline case–control genetic study.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle