A004 A markov chain-based bayesian population model for somatic instability in human white blood cells
Notice bibliographique
Résumé
Using a database of HTT CAG-length distributions determined by amplicon sequencing in White Blood Cells (WBCs) collected from 1447 participant-visits from the Registry and Enroll-HD Studies, we build a Bayesian population model based on the assumption that CAG length distributions evolve over time according to a continuous time Markov chain in which changes in CAG length occur in single CAG length jumps. These Markov chains have jump rates that increase with CAG length, resulting in both expansions and contractions with a bias toward expansion. The effects of PCR-induced slippage were corrected using single molecule data, a novel multinomial logit model and a novel algorithm based on convex programming. Models were fit to the PCR slippage-corrected data using a fast BFGS algorithm in R. This algorithm minimizes both least squares and Kullback-Liebler loss functions and uses analytic gradients of the matrix exponential function. Participant-level models are shown to fit very well and predict CAG length distributions at the second visit 2 from distributions at visit 1. Model parameters for jump rate and expansion bias are correlated with inherited CAG length, CAP score, age-at-baseline, and time- between-visits. Finally, a Bayesian population-based model (implemented in the Stan Statistical Software Package) was used to model the precision of the participant-level model fits using a novel application of the Dirichlet distribution. Implications for studies of somatic instability in other cell types are discussed as are the uses of the statistical methodology described here in biomarker development.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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; 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 ».