RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



J. Comp. Eng. Math.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


J. Comp. Eng. Math., 2015, том 2, выпуск 4, страницы 11–26 (Mi jcem25)  

Engineering Mathematics

Genome-wide analysis of genetic associations for prediction of polygenic hypercholesterolemia with Bayesian networks

[Полногеномный анализ генетических ассоциаций для предсказания полигенной гиперхолестеринемии с использованием байесовских сетей]

A. V. Sulimovab, A. N. Meshkovc, I. A. Savkinab, E. V. Katkovaab, D. K. Kutovab, Z. B. Hasanovad, N. V. Konovalovad, V. V. Kukharchukd, V. B. Sulimovab

a Research Computing Center, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation
b Dimonta Ltd., Moscow, Russian Federation
c National Research Center for Preventive Medicine of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation
d Russian Cardiology Research and Production Complex of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation, Moscow, Russian Federation

Аннотация: Проведен полногеномный анализ генетических ассоциаций с показателями липидного обмена с применением технологии байесовских сетей для постановки диагноза полигенной гиперхолестеринемии на основе генетических данных российской популяции пациентов. Были проанализированы данные 1200 пациентов, для каждого из которых кроме клинической информации, показателей липидного профиля — различных видов холестерина, были получены 196725 однонуклеотидных полиморфизмов (SNP). Для первоначального отбора наиболее значимых параметров использовался полногеномный анализ ассоциаций (GWAS) и статистический метод критерия согласия Пирсона. Были исследованы два состояния пациента связанные с липидным обменом: уровень ХС-ЛПНП (липопротеины низкой плотности) и ХС-ЛПВП (липопротеины высокой плотности). Для предсказания уровня липопротеинов использовались байесовские сети простейшей топологии — наивной, а для оценки качества (надежности) предсказания применялось построение ROC-кривых и вычисление площади под этими кривыми (AUC). После отбора значимых параметров с помощью методов GWAS или Пирсон величина AUC повышалась от 0,5 для начальной сети до 0,9. Дальнейшее повышение AUC до 0,99 и уменьшение числа прогностических параметров до 150 проводилось с помощью оптимизации байесовской сети по числу узлов-параметров, где целевой функцией была величина AUC. Показана неоднозначность получения прогностических параметров при различных способах первоначального уменьшения числа узлов сети с помощью метода GWAS и Pirson. Несмотря на очень хорошие результаты по качеству предсказания, полученные на обучающей выборке, для независимой контрольной группы пациентов были получены не высокие значения AUC. Дальнейшее применение предложенной в настоящей статье методологии возможно при существенном уменьшении числа SNP на основе анализа молекулярных механизмов.

Ключевые слова: GWAS; LDL-C; HDL-C; SNP; байесовская сеть.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский научный фонд 14-50-00029
The research is supported by the Russian Science Foundation grant (project 14-50-00029).


DOI: https://doi.org/10.14529/jcem150402

Полный текст: PDF файл (1060 kB)
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Реферативные базы данных:

Тип публикации: Статья
УДК: 519.226.3, 616.153.922
MSC: 62C10, 92C50
Поступила в редакцию: 09.10.2015
Язык публикации: английский

Образец цитирования: A. V. Sulimov, A. N. Meshkov, I. A. Savkin, E. V. Katkova, D. K. Kutov, Z. B. Hasanova, N. V. Konovalova, V. V. Kukharchuk, V. B. Sulimov, “Genome-wide analysis of genetic associations for prediction of polygenic hypercholesterolemia with Bayesian networks”, J. Comp. Eng. Math., 2:4 (2015), 11–26

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{SulMesSav15}
\by A.~V.~Sulimov, A.~N.~Meshkov, I.~A.~Savkin, E.~V.~Katkova, D.~K.~Kutov, Z.~B.~Hasanova, N.~V.~Konovalova, V.~V.~Kukharchuk, V.~B.~Sulimov
\paper Genome-wide analysis of genetic associations for prediction of polygenic hypercholesterolemia with Bayesian networks
\jour J. Comp. Eng. Math.
\yr 2015
\vol 2
\issue 4
\pages 11--26
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/jcem25}
\crossref{https://doi.org/10.14529/jcem150402}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=25482796}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/jcem25
  • http://mi.mathnet.ru/rus/jcem/v2/i4/p11

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Journal of Computational and Engineering Mathematics
    Просмотров:
    Эта страница:111
    Полный текст:45
    Литература:62
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2021