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J-GLOBAL ID：201802211306438042   整理番号：18A1426372

FDR補正スパースカノニカル相関分析とイメージングゲノミクスへの応用【JST・京大機械翻訳】

FDR-Corrected Sparse Canonical Correlation Analysis With Applications to Imaging Genomics

著者 (4件)： Gossmann Alexej (Bioinnovation Ph.D. Program, Tulane University, New Orleans, LA, USA) ,  Zille Pascal (Department of Biomedical Engineering, Tulane University, New Orleans, LA, USA) ,  Calhoun Vince (The Mind Research Network, University of New Mexico, Albuquerque, NM, USA) ,  Wang Yu-Ping (Department of Biomedical Engineering, Tulane University, New Orleans, LA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Medical Imaging  (IEEE Transactions on Medical Imaging)
巻： 37  号： 8  ページ： 1761-1774  発行年： 2018年 
JST資料番号： H0895A  ISSN： 0278-0062  CODEN： ITMID4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 偽発見の数を減らすことは,現在,生命科学における最も重要な問題の1つである。それは,データセットが典型的に高次元である神経画像とゲノミクスにおける多くの応用にとって特に非常に重要であり,それは説明変数の数がサンプルサイズを超えることを意味する。偽発見率(FDR)は,この問題に対処するために使用できる基準である。したがって,それは複数の仮説をテストするためのツールとして大きな人気を得た。正準相関分析(CCA)は,同じセットのサンプル(例えば同じ精神病患者に対する脳イメージングとゲノムデータ)で収集された2セットの測定の相互相関の意味を作るために用いられる統計的手法であり,スパースCCAは古典的方法を高次元設定に拡張する。ここでは,FDR概念をスパースCCAに適用する方法を提案し,FDRを制御する方法を提案した。提案したFDR補正は解のスパース性に直接影響し,未知の真のスパース性レベルに適応する。シミュレーション研究だけでなく理論的導出により,著者らの手順が実際にユーザ指定目標レベル以下の正準ベクトルのFDRを維持することを示した。著者らは,提案した方法をフィラデルフィラ神経発達コホートからのイメージングゲノミクスデータセットに適用した。著者らの結果は,機能的磁気共鳴イメージングにより測定された情動同定作業中の脳活動から得られた脳連結性プロフィールを,対応する被験者のゲノムデータにリンクさせる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ゲノム ,  統計的方法 ,  高次元 ,  ライフサイエンス ,  *透視図法 ,  連結性 ,  ベクトル ,  *画像処理 ,  母集団 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 被験者 ,  脳活動 ,  スパース性 ,  *ゲノミクス ,  *相関分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (3件)： FDR ,  相関分析 ,  応用