A Bayesian Group Sparse Multi-Task Regression Model for Imaging Genomics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in technology for brain imaging and high-throughput genotyping have motivated studies examining the influence of genetic variation on brain structure. In this setting, high-dimensional regression for multi-SNP association analysis is challenging as the brain imaging phenotypes are multivariate and there is a desire to incorporate a biological group structure among SNPs based on their belonging genes. Wang et al. (Bioinformatics, 2012) have recently developed an approach for simultaneous estimation and SNP selection based on penalized regression with regularization based on a novel group l_{2,1}-norm penalty, which encourages sparsity at the gene level. A problem with the proposed approach is that it only provides a point estimate. We solve this problem by developing a corresponding Bayesian formulation based on a three-level hierarchical model that allows for full posterior inference using Gibbs sampling. For the selection of tuning parameters, we consider techniques based on: (i) a fully Bayes approach with hyperpriors, (ii) empirical Bayes with implementation based on a Monte Carlo EM algorithm, and (iii) cross-validation (CV). When the number of SNPs is greater than the number of observations we find that both the fully Bayes and empirical Bayes approaches overestimate the tuning parameters, leading to overshrinkage of regression coefficients. To understand this problem we derive an approximation to the marginal likelihood and investigate its shape under different settings. Our investigation sheds some light on the problem and suggests the use of cross-validation or its approximation with WAIC (Watanabe, 2010) when the number of SNPs is relatively large. Properties of our Gibbs-WAIC approach are investigated using a simulation study and we apply the methodology to a large dataset collected as part of the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle