A multivariate approach to identify association between peripheral blood DNA methylation and cerebrospinal fluid biomarkers of Alzheimer disease
Notice bibliographique
Résumé
DNA methylation has been shown to play a crucial role in many diseases, including Alzheimer's disease (AD). Although many studies have correlated DNA methylation in blood samples with risk of clinical AD diagnosis, few have examined links with AD neuropathology. Using data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) study, we investigate the associations between peripheral blood DNA methylation and three AD-associated biomarkers in cerebrospinal fluid: amyloid-β, phosphorylated tau-181, and total tau using an innovative multivariate approach. In our approach, we first adjusted the methylation values for covariates that have known wide-spread effects on methylation. We then developed and implemented a multivariate penalized model to find associations, jointly, between CSF biomarkers and sets of methylation residuals defined by regions around each gene. These penalized models then selected probes showing associations with one or more CSF biomarkers. We demonstrate, using both simulations and actual data, that our proposed multivariate approach is beneficial for detecting weak signals. We also provide complementary validation using data from the Canadian Longitudinal Study on Aging. Our multivariate strategy has the potential to increase feature selection accuracy among correlated predictors in epigenetic studies.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».