論文の概要: $l_{1-2}$ GLasso: $L_{1-2}$ Regularized Multi-task Graphical Lasso for
Joint Estimation of eQTL Mapping and Gene Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02225v1
- Date: Wed, 4 Jan 2023 06:55:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-06 14:35:51.183049
- Title: $l_{1-2}$ GLasso: $L_{1-2}$ Regularized Multi-task Graphical Lasso for
Joint Estimation of eQTL Mapping and Gene Network
- Title（参考訳）: $l_{1-2}$ GLasso: $L_{1-2}$ 正規化マルチタスクグラフラッソによるeQTLマッピングと遺伝子ネットワークの同時推定
- Authors: Wei Miao, Lan Yao
- Abstract要約: i)eQTLマッピングとして知られるSNP-遺伝子関係を同定し、(ii)遺伝子ネットワーク推定として知られる遺伝子-遺伝子関係を決定する。
本稿では,eQTLマッピングと遺伝子ネットワークの結合推定のための統一モデルを提案し,L_1-2$正規化マルチタスクグラフィカルラッソ ($L_1-2$ GLasso) を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A critical problem in genetics is to discover how gene expression is
regulated within cells. Two major tasks of regulatory association learning are
: (i) identifying SNP-gene relationships, known as eQTL mapping, and (ii)
determining gene-gene relationships, known as gene network estimation. To share
information between these two tasks, we focus on the unified model for joint
estimation of eQTL mapping and gene network, and propose a $L_{1-2}$
regularized multi-task graphical lasso, named $L_{1-2}$ GLasso. Numerical
experiments on artificial datasets demonstrate the competitive performance of
$L_{1-2}$ GLasso on capturing the true sparse structure of eQTL mapping and
gene network. $L_{1-2}$ GLasso is further applied to real dataset of ADNI-1 and
experimental results show that $L_{1 -2}$ GLasso can obtain sparser and more
accurate solutions than other commonly-used methods.
- Abstract（参考訳）: 遺伝学における重要な問題は、細胞内で遺伝子発現がどのように制御されているかを発見することである。
規制関連学習における2つの主要な課題
i)eQTLマッピングとして知られるSNP遺伝子関係の同定、及び
(ii)遺伝子ネットワーク推定として知られる遺伝子-遺伝子関係の決定。
これら2つのタスク間で情報を共有するために,eqtlマッピングと遺伝子ネットワークの結合推定のための統一モデルに着目し,l_{1-2}$正規化多タスクグラフィカルラッソ,すなわち$l_{1-2}$ glassoを提案する。
人工データセットの数値実験は、eQTLマッピングと遺伝子ネットワークの真のスパース構造を捉える上で、$L_{1-2}=GLassoの競合性能を示す。
L_{1-2}$ GLassoはADNI-1の実際のデータセットにさらに適用され、実験結果から、$L_{1 -2}$ GLassoが他の一般的な方法よりもスペーサーで正確な解を得ることができることが示されている。
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