論文の概要: An Association Test Based on Kernel-Based Neural Networks for Complex Genetic Association Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06669v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 05:02:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 14:50:43.301492
• Title: An Association Test Based on Kernel-Based Neural Networks for Complex Genetic Association Analysis
• Title（参考訳）: 複雑な遺伝的関連解析のためのカーネルベースニューラルネットワークに基づく連想テスト
• Authors: Tingting Hou, Chang Jiang and Qing Lu
• Abstract要約: 従来のニューラルネットワークと線形混合モデルの強度を相乗化するカーネルベースニューラルネットワークモデル(KNN)を開発した。 MINQUEに基づく遺伝子変異と表現型との結合性を評価する試験。 線形および非線形/非付加的遺伝子効果の評価と解釈のための2つの追加試験。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8221435109014762
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of artificial intelligence, especially the progress of deep neural networks, is expected to revolutionize genetic research and offer unprecedented potential to decode the complex relationships between genetic variants and disease phenotypes, which could mark a significant step toward improving our understanding of the disease etiology. While deep neural networks hold great promise for genetic association analysis, limited research has been focused on developing neural-network-based tests to dissect complex genotype-phenotype associations. This complexity arises from the opaque nature of neural networks and the absence of defined limiting distributions. We have previously developed a kernel-based neural network model (KNN) that synergizes the strengths of linear mixed models with conventional neural networks. KNN adopts a computationally efficient minimum norm quadratic unbiased estimator (MINQUE) algorithm and uses KNN structure to capture the complex relationship between large-scale sequencing data and a disease phenotype of interest. In the KNN framework, we introduce a MINQUE-based test to assess the joint association of genetic variants with the phenotype, which considers non-linear and non-additive effects and follows a mixture of chi-square distributions. We also construct two additional tests to evaluate and interpret linear and non-linear/non-additive genetic effects, including interaction effects. Our simulations show that our method consistently controls the type I error rate under various conditions and achieves greater power than a commonly used sequence kernel association test (SKAT), especially when involving non-linear and interaction effects. When applied to real data from the UK Biobank, our approach identified genes associated with hippocampal volume, which can be further replicated and evaluated for their role in the pathogenesis of Alzheimer's disease.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の出現、特にディープニューラルネットワークの進歩は、遺伝子研究に革命をもたらし、遺伝子変異体と疾患表現型の間の複雑な関係を解読する前例のない可能性をもたらすことが期待されている。 ディープニューラルネットワークは遺伝子関連解析に大きな可能性を秘めているが、複雑な遺伝子型とフェノタイプを区別する神経ネットワークベースのテストの開発に注力している。 この複雑さは、ニューラルネットワークの不透明な性質と定義された制限分布の欠如から生じる。 我々は以前,従来のニューラルネットワークと線形混合モデルの強度を相乗化するカーネルベースニューラルネットワークモデル(KNN)を開発した。 KNNは計算効率のよい最小ノルム2次非バイアス推定器(MINQUE)アルゴリズムを採用し、KNN構造を用いて大規模シーケンシングデータと関心の病型との関係を捉える。 KNN フレームワークでは,遺伝子変異と表現型との結合性を評価する MINQUE ベースのテストを導入し,非線形および非付加的効果を考慮し,カイ二乗分布の混合に従う。 また、線形および非線形/非付加的遺伝子効果の評価と解釈のための2つの追加試験を構築した。 シミュレーションにより,本手法は様々な条件下でのI型エラー率を一定に制御し,特に非線形および相互作用効果の場合によく用いられるシーケンスカーネルアソシエーションテスト (SKAT) よりも高いパワーを達成することを示す。 イギリスのバイオバンクの実際のデータに適用すると、海馬の体積に関連する遺伝子が同定され、アルツハイマー病の病態におけるその役割がさらに複製され評価された。

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