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J-GLOBAL ID：201902277884047550   整理番号：19A2048967

EQTLデータへの応用による平均および共分散モデルの変数選択と結合推定【JST・京大機械翻訳】

Variable Selection and Joint Estimation of Mean and Covariance Models with an Application to eQTL Data

著者 (4件)： Lee JungJun (Department of Statistics, Korea University, Seoul 02841, Republic of Korea) ,  Kim SungHwan ( Department of Applied Statistics, Konkuk University, Seoul 05029, Republic of Korea) ,  Jhong Jae-Hwan (Department of Statistics, Korea University, Seoul 02841, Republic of Korea) ,  Koo Ja-Yong (Department of Statistics, Korea University, Seoul 02841, Republic of Korea)
資料名： Computational and Mathematical Methods in Medicine (Web)  (Computational and Mathematical Methods in Medicine (Web))
巻： 2018  ページ： Null  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7693A  ISSN： 1748-670X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ゲノムデータ解析において,複数の遺伝子に対する根底にある調節関係は,未知の遺伝的複雑性と後成的調節のためにほとんど確認されていない。本論文では,潜在的遺伝子型摂動を制御する遺伝子の条件依存構造を解明する結合平均および一定共分散モデル(JMCCM)を考察した。この目的のために,修正Cholesky分解を用いて精度行列のエントリーをパラメータ化した。JMCCMはモデルに含まれるパラメータを推定する尤度関数を最大化する。また,RaoとWald統計と共に,ベンチマークとしてGCVとBICの組合せを利用することにより,説明変数とCholesky因子を選択する可変選択アルゴリズムを開発した。重要なことに,精度マトリックス(または等価遺伝子ネットワーク)のまばらな推定は,提案した可変選択スキームを介して効果的に達成され,事前の生物学的証拠に一致することが示された重要なハブ遺伝子の探索に寄与する。シミュレーション研究において,このモデル選択が真の基礎ネットワークを効率的に同定することを確認した。酵母からのmiRNA及びSNPデータへの応用により,構築した遺伝子ネットワークが細胞周期経路を含む種々の経路に関して生物学的及び臨床的知識を再現することを示した。Copyright 2018 JungJun Lee et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 摂動 ,  遺伝子型 ,  *モデル ,  酵母 ,  遺伝子 ,  アルゴリズム ,  ベンチマーク ,  パラメータ ,  計算機シミュレーション ,  ネットワーク ,  遺伝 ,  パラメタリゼーション ,  *共分散
準シソーラス用語： マイクロRNA ,  遺伝子ネットワーク ,  複雑性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 飼育動物の育種  (FD01020R) ,  遺伝学研究法  (EC01020N) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

引用文献 (32件)：

• H. Ye, J. Pan, "Modelling of covariance structures in generalised estimating equations for longitudinal data," Biometrika, vol. 93, no. 4, pp. 927-941, 2006.
• H. Chun, M. Chen, B. Li, H. Zhao, "Joint conditional Gaussian graphical models with multiple sources of genomic data," Frontiers in Genetics, vol. 4, article 294, 2013.
• B. Li, H. Chun, H. Zhao, "Sparse estimation of conditional graphical models with application to gene networks," Journal of the American Statistical Association, vol. 107, no. 497, pp. 152-167, 2012.
• J. Yin, H. Li, "A sparse conditional Gaussian graphical model for analysis of genetical genomics data," The Annals of Applied Statistics, vol. 5, no. 4, pp. 2630-2650, 2011.
• L. Zhang, S. Kim, "Learning gene networks under SNP perturbations using eQTL datasets," PLoS Computational Biology, vol. 10, no. 2, 2014.

タイトルに関連する用語 (7件)： eQTL ,  応用 ,  平均 ,  共分散 ,  モデル ,  変数選択 ,  推定