A morphometrics approach for inclusion of localised characteristics from medical imaging studies into genome-wide association studies
Notice bibliographique
Résumé
Medical images, such as magnetic resonance or computed tomography, are increasingly being used to investigate the genetic architecture of neurological diseases like Alzheimer’s disease, or psychiatric disorders like attention-deficit hyperactivity disorder. The quantified global or regional brain imaging measures are commonly known as imaging-specific or -derived phenotypes (IDPs) when conducting genotype-phenotype association studies. Inclusion of whole medical images rather than derived tabular data as IDPs has been done by either a voxelwise approach or a global approach of whole medical images via principal component analysis. Limitations with multiple testing and inability to isolate high variation regions within the principal components arise with either of these approaches. This work proposes a principal component analysis-like localised approach of dimensionality reduction using diffeomorphic morphometry allowing for the selection of distances to model more regional effects. The main benefit of the proposed method is that it can can reduce the dimensionality of the problem considerably in comparison to the medical image’s variability it is describing while grouping spatial information potentially lost in dimensionality reduction techniques like principal component analyses. Moreover, the approach not only allows to include locality in the analysis but can also be used as a generative model to explore the morphometric changes across an axis of particular components of interest. To demonstrate the feasibility of this pipeline for inclusion in a multivariate genome-wide association study, it was applied to 1,359 subjects from the Adolescent Brain Cognitive Development Study for traits related to attention-deficit disorder. The results show that the proposed method can identify more specific morphometric features associated with genome regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».