Bayesian nonparametric method for genetic dissection of brain activation region.
Bayesian nonparametric method for genetic dissection of brain activation region.
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DOI：
10.3389/fnins.2023.1235321
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发表时间：
2023
影响因子：
4.3
通讯作者：
Yu, Tianwei
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jin, Zhuxuan;Kang, Jian;Yu, Tianwei
生物学证据表明脑萎缩可能参与阿尔茨海默病的神经病理通路。然而，缺乏正式的统计方法来进行遗传解剖的大脑激活表型，如形状和强度。为此，我们提出了一个贝叶斯层次模型，其中包括两个层次。在第一级，我们建立了一个贝叶斯非参数水平集（BNLS）模型来研究大脑激活区域的形状。在第2级，我们构建了一个回归模型来选择与大脑激活强度密切相关的遗传变异，其中选择尖峰和平板先验和高斯先验进行特征选择。我们开发了有效的后验计算算法的基础上马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法。我们证明了所提出的方法的优势，通过广泛的模拟研究和分析的成像遗传学数据在阿尔茨海默病神经影像学倡议（ADNI）的研究。
Biological evidence indicewates that the brain atrophy can be involved at the onset of neuropathological pathways of Alzheimer's disease. However, there is lack of formal statistical methods to perform genetic dissection of brain activation phenotypes such as shape and intensity. To this end, we propose a Bayesian hierarchical model which consists of two levels of hierarchy. At level 1, we develop a Bayesian nonparametric level set (BNLS) model for studying the brain activation region shape. At level 2, we construct a regression model to select genetic variants that are strongly associated with the brain activation intensity, where a spike-and-slab prior and a Gaussian prior are chosen for feature selection. We develop efficient posterior computation algorithms based on the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method. We demonstrate the advantages of the proposed method via extensive simulation studies and analyses of imaging genetics data in the Alzheimer's disease neuroimaging initiative (ADNI) study.
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DOI：
10.1007/s00018-015-2111-z
发表时间：
2016-05
期刊：
Cellular and molecular life sciences : CMLS
影响因子：
--
作者：
Jouannet S;Saint-Pol J;Fernandez L;Nguyen V;Charrin S;Boucheix C;Brou C;Milhiet PE;Rubinstein E
通讯作者：
Rubinstein E
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影响因子：
5.7
作者：
Huang M;Nichols T;Huang C;Yu Y;Lu Z;Knickmeyer RC;Feng Q;Zhu H;Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative
通讯作者：
Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative
影响因子：
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作者：
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通讯作者：
Alexandropoulos, Konstantina
影响因子：
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作者：
Ameis SH;Szatmari P
通讯作者：
Szatmari P
影响因子：
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作者：
He, Jie;Kang, Jian
通讯作者：
Kang, Jian