Integrative PheWAS analysis in risk categorization of major depressive disorder and identifying their associations with genetic variants using a latent topic model approach
Notice bibliographique
Résumé
Major depressive disorder (MDD) is the most prevalent mental disorder that constitutes a major public health problem. A tool for predicting the risk of MDD could assist with the early identification of MDD patients and targeted interventions to reduce the risk. We aimed to derive a risk prediction tool that can categorize the risk of MDD as well as discover biologically meaningful genetic variants. Data analyzed were from the fourth and fifth data collections of a longitudinal community-based cohort from Southwest Montreal, Canada, between 2015 and 2018. To account for high dimensional features, we adopted a latent topic model approach to infer a set of topical distributions over those studied predictors that characterize the underlying meta-phenotypes of the MDD cohort. MDD probability derived from 30 MDD meta-phenotypes demonstrated superior prediction accuracy to differentiate MDD cases and controls. Six latent MDD meta-phenotypes we inferred via a latent topic model were highly interpretable. We then explored potential genetic variants that were statistically associated with these MDD meta-phenotypes. The genetic heritability of MDD meta-phenotypes was 0.126 (SE = 0.316), compared to 0.000001 (SE = 0.297) for MDD diagnosis defined by the structured interviews. We discovered a list of significant MDD - related genes and pathways that were missed by MDD diagnosis. Our risk prediction model confers not only accurate MDD risk categorization but also meaningful associations with genetic predispositions that are linked to MDD subtypes. Our findings shed light on future research focusing on these identified genes and pathways for MDD subtypes.
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».