1483-P: Identifying Conditional Dependence of Proteins Regulating Islet Biology with Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Introduction & Objective: High-risk single-nucleotide polymorphisms (SNPs) account for only ~20% of type 2 diabetes heritability, implying islet genes greatly influence one another to alter diabetes risk. Correlative analysis does not reveal conditional dependencies between key players regulating islet function whereas machine learning (ML) may do so. Methods: Using data from 374 genetically diverse mice, we derived models predicting islet function from protein abundance with gradient-boosted decision tree algorithms. Some mice (70%) were used to train the models and the rest were used to validate them. We also applied our models to similar data from other mouse studies and to data from humans to see if the models’ accuracies replicated. We then determined if the models included any known islet regulators, proteins with human orthologues possessing glycemia-related SNPs, and enriched for islet-relevant functional pathways. Finally, using the proteins’ predictive influences as meta-traits, we ran quantitative trait locus (QTL) scans to identify genomic regions altering the influence of proteins on islet function. Results: Our analysis revealed < 150 of the ~ 5000 detected proteins sufficiently modeled any one functional trait, with > 90% of a model’s prediction influenced by < 50 proteins. Some models predicted as well or better in the other mouse sets (R > 0.6) and reasonably well in human data (R > 0.5). ML analysis correctly identified the direction of effect for candidates (e.g. DPP8) where prior studies using correlation alone failed. Models for islet traits enriched for pathways potentially relevant for islet function and several unstudied proteins (e.g. CRELD2) present in multiple models have SNPs for glycemia-related traits. Finally, QTL scans revealed genomic regions that may alter the influence of key proteins on islet function and are far from those proteins’ genomic positions. Conclusions: ML can be used to identify conditional dependencies regulating islet function. Disclosure C. Emfinger: None. E. Freiberger: Employee; AbbVie Inc. M. Rabaglia: None. J. Kolic: None. S. Simonett: Employee; Exact Sciences. M. Shortreed: None. L. Clark: None. D. Stapleton: None. K. Schueler: None. K. Mitok: None. T.R. Price: None. J.J. Coon: Research Support; Agilent, Eli Lilly and Company, Merck & Co., Inc. L. Smith: None. M.J. Merrins: None. J.D. Johnson: None. M. Keller: None. A.D. Attie: None. Funding American Diabetes Association (7-21-PDF-157); National Institutes of Health (R01-DK101573-06); National Institutes of Health (GM070683); National Institutes of Health (P41-GM108538); National Institutes of Health (R35GM126914); National Institutes of Health (R35-GM118110); National Institutes of Health (T32-HL007936); National Institutes of Health (R01-DK113103); National Institutes of Health (R01DK127637); Canadian Institutes for Health Research (CIHR) operating grant 168857 CIHR Team Grant (ASD-179092/5-SRA-2021-1149-S-B); CIHR-JDRF Team (ASD-173663/5-SRA-2020-1059-S-B); CIHR Banting fellowship United States Department of Veterans Affairs Biomedical Laboratory Research and Development Service (I01BX005113)
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».