Bakgrund: Multifaktorns dimensionalitetsreduktion (MDR) är en kraftfull metod för analys av gengeninteraktioner och har framgångsrikt tillämpats på många genetiska studier av komplexa sjukdomar. Den huvudsakliga tillämpningen av MDR har dock begränsats till binära egenskaper, medan egenskaper som har ordinala egenskaper ofta observeras i många genetiska studier (t.ex., fetma klassificering -normal, pre-obes, mild fetma och svår fetma). Vi föreslår ordinal MDR (OMDR) för att underlätta gen-gen interaktionsanalys för ordinala egenskaper. Som ett alternativ till balanserad noggrannhet föreslogs användningen av tau-b, en vanlig ordinal associationsåtgärd, för att utvärdera interaktioner. Dessutom generaliserade vi korsvalideringskonsistens (GCVC) för att identifiera flera bästa interaktioner. GCVC kan vara praktiskt användbart för att analysera komplexa egenskaper, särskilt i storskaliga genetiska studier. Resultat och slutsatser: I simuleringar visade OMDR ganska bra prestanda när det gäller kraft, förutsägbarhet och urvalsstabilitet och bättre MDR. För demonstration använde vi en verklig data av kroppsmasseindex (BMI) och skannade 1~4-vägs interaktioner av fetma ordinal och binära drag av BMI via OMDR respektive MDR, respektive. I verklig dataanalys identifierades fler interaktioner för ordinalt drag än binära drag. I genomsnitt visade de gemensamt identifierade interaktionerna högre förutsägbarhet för ordinal drag än binära drag. De föreslagna OMDR och GCVC implementerades i ett C/C++-program som är fritt tillgängliga för Linux, Windows och MacOS på begäran av icke-kommersiella forskningsinstitutioner.
Kim och Al. REF föreslog OMDR (Ordinal Multifaktor Dimensionality Reduction) för att underlätta gengen interaktionsanalys för ordinala egenskaper.
Identification of multiple gene-gene interactions for ordinal phenotypes
{'venue': 'BMC Medical Genomics', 'journal': 'BMC Medical Genomics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}