A novel approach to understanding Parkinsonian cognitive decline using minimum spanning trees, edge cutting, and magnetoencephalography.
A novel approach to understanding Parkinsonian cognitive decline using minimum spanning trees, edge cutting, and magnetoencephalography.
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DOI：
10.1038/s41598-021-99167-2
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发表时间：
2021-10-05
影响因子：
4.6
通讯作者：
Ghosh D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Simon OB;Buard I;Rojas DC;Holden SK;Kluger BM;Ghosh D
基于图论的方法是在广泛的领域（如基因表达分析和神经连接）中检测高维数据的聚类和群体差异的有效工具。在这里，我们检查了89名帕金森病患者的横断面静息状态脑磁图研究数据，并使用最小生成树（MST）方法将帕金森认知障碍的严重程度与神经连通性变化联系起来。特别是，我们实施了Friedman和Rafsky的双样本多变量运行检验（Ann Stat 7(4): 697-717, 1979），并发现它是一个强大的范式，用于区分高维数据中与零分布的高度显著偏差。我们还将此测试推广到大于两个类的情况，并展示了其将重要性定位到特定子类的能力。我们观察到帕金森氏痴呆症中连接改变的多种迹象，这可能在未来的诊断和预测中使用。
Graph theory-based approaches are efficient tools for detecting clustering and group-wise differences in high-dimensional data across a wide range of fields, such as gene expression analysis and neural connectivity. Here, we examine data from a cross-sectional, resting-state magnetoencephalography study of 89 Parkinson’s disease patients, and use minimum-spanning tree (MST) methods to relate severity of Parkinsonian cognitive impairment to neural connectivity changes. In particular, we implement the two-sample multivariate-runs test of Friedman and Rafsky (Ann Stat 7(4):697–717, 1979) and find it to be a powerful paradigm for distinguishing highly significant deviations from the null distribution in high-dimensional data. We also generalize this test for use with greater than two classes, and show its ability to localize significance to particular sub-classes. We observe multiple indications of altered connectivity in Parkinsonian dementia that may be of future use in diagnosis and prediction.
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