• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

利用带有拒绝选项的分类器从大规模基因分型数据中预测疾病易感性。

Disease liability prediction from large scale genotyping data using classifiers with a reject option.

机构信息

Oviedo University, Gijón.

出版信息

IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2012 Jan-Feb;9(1):88-97. doi: 10.1109/TCBB.2011.44. Epub 2011 Mar 3.

DOI:10.1109/TCBB.2011.44
PMID:21383414
Abstract

Genome-wide association studies (GWA) try to identify the genetic polymorphisms associated with variation in phenotypes. However, the most significant genetic variants may have a small predictive power to forecast the future development of common diseases. We study the prediction of the risk of developing a disease given genome-wide genotypic data using classifiers with a reject option, which only make a prediction when they are sufficiently certain, but in doubtful situations may reject making a classification. To test the reliability of our proposal, we used the Wellcome Trust Case Control Consortium (WTCCC) data set, comprising 14,000 cases of seven common human diseases and 3,000 shared controls.

摘要

全基因组关联研究(GWA)试图确定与表型变异相关的遗传多态性。然而,最显著的遗传变异可能对预测常见疾病的未来发展具有较小的预测能力。我们使用具有拒绝选项的分类器研究了在全基因组基因型数据的情况下对疾病风险的预测,当它们有足够的把握时才进行预测,但在不确定的情况下可能会拒绝进行分类。为了测试我们建议的可靠性,我们使用了惠康信托基金病例对照联盟(WTCCC)数据集,其中包括 7 种常见人类疾病的 14000 个病例和 3000 个共享对照。

相似文献

1
Disease liability prediction from large scale genotyping data using classifiers with a reject option.利用带有拒绝选项的分类器从大规模基因分型数据中预测疾病易感性。
IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2012 Jan-Feb;9(1):88-97. doi: 10.1109/TCBB.2011.44. Epub 2011 Mar 3.
2
Genome-wide association studies.全基因组关联研究
Methods Mol Biol. 2013;939:233-51. doi: 10.1007/978-1-62703-107-3_15.
3
A robust genome-wide scan statistic of the Wellcome Trust Case-Control Consortium.威康信托病例对照研究联盟的一项强大的全基因组扫描统计数据。
Biometrics. 2009 Dec;65(4):1115-22. doi: 10.1111/j.1541-0420.2009.01185.x.
4
Exploring the Genetic Patterns of Complex Diseases via the Integrative Genome-Wide Approach.通过整合全基因组方法探索复杂疾病的遗传模式。
IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinform. 2016 May-Jun;13(3):557-64. doi: 10.1109/TCBB.2015.2459692.
5
Variability in GWAS analysis: the impact of genotype calling algorithm inconsistencies.GWAS 分析中的变异性:基因型调用算法不一致的影响。
Pharmacogenomics J. 2010 Aug;10(4):324-35. doi: 10.1038/tpj.2010.46.
6
Follow-up analysis of genome-wide association data identifies novel loci for type 1 diabetes.全基因组关联数据的随访分析确定了1型糖尿病的新基因座。
Diabetes. 2009 Jan;58(1):290-5. doi: 10.2337/db08-1022. Epub 2008 Oct 7.
7
Predicting disease risk using bootstrap ranking and classification algorithms.使用引导排序和分类算法预测疾病风险。
PLoS Comput Biol. 2013;9(8):e1003200. doi: 10.1371/journal.pcbi.1003200. Epub 2013 Aug 22.
8
Effective genetic-risk prediction using mixed models.使用混合模型进行有效的遗传风险预测。
Am J Hum Genet. 2014 Oct 2;95(4):383-93. doi: 10.1016/j.ajhg.2014.09.007.
9
Translating genome wide association study results to associations among common diseases: in silico study with an electronic medical record.将全基因组关联研究结果转化为常见疾病之间的关联:基于电子病历的计算机模拟研究。
Int J Med Inform. 2013 Sep;82(9):864-74. doi: 10.1016/j.ijmedinf.2013.05.003. Epub 2013 Jun 3.
10
A hidden two-locus disease association pattern in genome-wide association studies.全基因组关联研究中的隐藏双基因疾病关联模式。
BMC Bioinformatics. 2011 May 14;12:156. doi: 10.1186/1471-2105-12-156.

引用本文的文献

1
Combining Multiple Hypothesis Testing with Machine Learning Increases the Statistical Power of Genome-wide Association Studies.将多重假设检验与机器学习相结合可提高全基因组关联研究的统计效力。
Sci Rep. 2016 Nov 28;6:36671. doi: 10.1038/srep36671.