مجله مدل‌سازی پیشرفته ریاضی

مجله مدل‌سازی پیشرفته ریاضی

مدل‌بندی ژنتیکی زمان تا رخداد چاقی موش‌ها با رگرسیون فراوانی‌گرا و بیزی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
گروه آمار، دانشکده ریاضی آمار و علوم کامپیوتر، دانشکدگان علوم، دانشگاه تهران
چکیده
در این مقاله، ارتباط آماری بین پلی‌مورفیسم‌های تک نوکلئوتیدی گونه‌ای از موش‌ها را با وزن این موش‌ها که در طی شانزده هفته جمع‌آوری شده بودند،با استفاده از مدل رگرسیون مورد بررسی قرار گرفته است. مساله اصلی مورد بررسی در این پژوهش مساله زمان تا رخداد است که در تحلیل بقا مورد توجه پژوهش‌گران است. در واقع در این مقاله به مدل‌بندی زمان تا رخداد (چاقی) بر اساس ژن‌ها به عنوان متغیر کمکی و پیش‌گو پرداخته شده است. با توجه به بعد بالای مساله و وجود تعداد زیادی از ژن‌های بی تاثیر در رخداد چاقی، مساله انتخاب متغیر و مدل‌بندی تنک نیز مورد بررسی قرار گرفته است. دو روش فراوانی‌گرای رگرسیون کاکس لاسو و روش بیزی رگرسیون وایبل در این مقاله معرفی شده و مقایسه می‌شوند. بررسی‌های شبیه‌سازی و مطالعه دادگان واقعی نشان می‌دهد که روش بیزی بر اساس معیارهای گوناگون به روش فراوانی‌گرا برتری دارد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Genetic Modeling of Time to Obesity Event of Mice Using Frequentist and Bayesian Regression Models

نویسندگان English

Morteza Amini
Hadiss Rasekh Fotouhi
Department of Statistics, School of Mathematics, Statistics and Computer Science, University of Tehran, Tehran, Iran
چکیده English

This paper examines the statistical relationship between the single-nucleotide polymorphisms of various mice and their weight, collected over sixteen weeks, using regression models. The primary concern of this paper is the time-to-event analysis, which is of interest to researchers in survival analysis. Indeed, the time-to-event (fatness) is modeled as a function of the genes as the covariates in this paper. Considering the high dimension of the problem and the high number of ineffective genes on the fatness event, variable selection and sparse modeling are also studied. The frequentist Cox-LASSO regression and the Bayesian Weibull regression models are introduced and compared in this paper. The simulation study and real data analysis show that the Bayesian model performs better than the frequentist method.

کلیدواژه‌ها English

Genome-wide association studies
time to event
single nucleotide polymorphisms
Bayes Weibull regression method
cox-LASSO regression method
[1] Bi, W., Fritsche, L.G., Mukherjee, B., Kim, S. and Lee, S., 2020. A fast and accurate method for
genome-wide time-to-event data analysis and its application to UK Biobank. The American Journal
of Human Genetics, 107(2), pp.222–233. doi:10.1016/j.ajhg.2020.06.003
[2] Cox, D.R., 1972. Regression models and life-tables. Journal of the Royal Statistical Society: Series B
(Methodological), 34(2), pp.187–220. doi:10.1111/j.2517-6161.1972.tb00899.x
[3] Dey, T., Lipsitz, S.R., Cooper, Z., Trinh, Q.D., Krzywinski, M. and Altman, N., 2022. Regression modeling of time-to-event data with censoring. Nature Methods, 19(8), pp.888–890. doi:10.1038/s41592-
022-01689-8
[4] Elston, R.C., Satagopan, J.M. and Sun, S., 2012. Genetic terminology. Methods in Molecular Biology,
850, pp.1–9. doi:10.1007/978-1-61779-555-8_1
[5] Flint, J. and Eskin, E., 2012. Genome-wide association studies in mice. Nature Reviews Genetics,
13(11), pp.807–817. doi:10.1038/nrg3335
[6] Ganesalingam, J. and Bowser, R., 2010. The application of biomarkers in clinical trials for motor
neuron disease. Biomarkers in Medicine, 4(2), pp.281–297. doi:10.2217/bmm.09.71
[7] Gentleman, R., Hornik, K. and Parmigiani, G., 2006. Use R! Springer, New York, NY.
[8] Hua, K., Wojdyla, D., Carnicelli, A., Granger, C., Wang, X. and Hong, H., 2025. Network metaanalysis with individual participant-level data of time-to-event outcomes using Cox regression. Statistics in Medicine, 44(5), p.e70027. doi:10.1002/sim.70027
[9] Joshi, P.K., Fischer, K., Schraut, K.E., Campbell, H., Esko, T. and Wilson, J.F., 2016. Variants near
CHRNA3/5 and APOE have age- and sex-related effects on human lifespan. Nature Communications,
7, p.11174. doi:10.1038/ncomms11174
[10] Joshi, P.K., Pirastu, N., Pietzner, M., Jansen, R., Robinson, M.R., Winkler, T.W., Sala, C.F. and
Wilson, J.F., 2017. Genome-wide meta-analysis associates HLA-DQA1/DRB1 and LPA and lifestyle
factors with human longevity. Nature Communications, 8, p.910. doi:10.1038/s41467-017-00934-5
[11] Laber, S. and Cox, R.D., 2017. Mouse models of human GWAS hits for obesity and diabetes in the post-genomic era: time for reevaluation. Frontiers in Endocrinology, 8, p.11.
doi:10.3389/fendo.2017.00011
[12] Maeshima, K., Ide, S. and Babokhov, M., 2019. Dynamic chromatin organization without the 30-nm
fiber. Current Opinion in Cell Biology, 58, pp.95–104. doi:10.1016/j.ceb.2019.02.003
[13] Mondal, T., Rasmussen, S.H., Pandey, G.K., Isaksson, A. and Kanduri, C., 2010. Characterization of
the RNA content of chromatin. Genome Research, 20(7), pp.899–907. doi:10.1101/gr.103473.109
[14] Nagpal, C., Jeanselme, V. and Dubrawski, A., 2021. Deep parametric time-to-event regression with
time-varying covariates. Survival Prediction – Algorithms, Challenges and Applications, pp.184–193.
[15] Ojavee, S.E., Kousathanas, A., Trejo Banos, D., Orliac, E.J., Patxot, M., Läll, K., Mägi, R., Fischer,
K., Kutalik, Z. and Robinson, M.R., 2021. Genomic architecture and prediction of censored timeto-event phenotypes with a Bayesian genome-wide analysis. Nature Communications, 12(1), p.2337.
doi:10.1038/s41467-021-22538-w
[16] Rizvi, A.A., Karaesmen, E., Morgan, M., Preus, L., Wang, J., Sovic, M., Hahn, T. and SuchestonCampbell, L., 2018. gwasurvivr: an R package for genome-wide survival analysis. Bioinformatics,
35(11), pp.1968–1970. doi:10.1093/bioinformatics/bty920
[17] Sillanpää, E. and Shahzad, K., 2015. Supplier development and buyer-supplier relationship strategies – a literature review. International Journal of Procurement Management, 8(1-2), pp.227–250.
doi:10.1504/IJPM.2015.066283
[18] Staley, J.R., Blackshaw, J., Kamat, M.A., Ellis, S., Surendran, P., Sun, B.B., Paul, D.S., Freitag, D.,
Burgess, S., Danesh, J. et al., 2017. A comparison of Cox and logistic regression for use in genomewide association studies of cohort and case-cohort design. European Journal of Human Genetics,
25(7), pp.854–862. doi:10.1038/ejhg.2017.78
[19] Syed, H., Jørgensen, A.L. and Morris, A.P., 2016. Evaluation of methodology for the analysis
of ’time-to-event’ data in pharmacogenomic genome-wide association studies. Pharmacogenomics,
17(8), pp.907–915. doi:10.2217/pgs.16.19
[20] Syed, H., Jørgensen, A.L. and Morris, A.P., 2017. Survival GWAS-SV: software for the analysis of
genome-wide association studies of imputed genotypes with ”time-to-event” outcomes. BMC Bioinformatics, 18(1), p.265. doi:10.1186/s12859-017-1683-z
[21] Syed, H., Jørgensen, A.L. and Morris, A.P., 2016. SurvivalGWAS_Power: a user friendly tool for
power calculations in pharmacogenetic studies with ”time to event” outcomes. BMC Bioinformatics,
17(1), p.523. doi:10.1186/s12859-016-1407-9
[22] Uffelmann, E., Huang, Q.Q., Munung, N.S., de Vries, J., Okada, Y., Martin, A.R., Martin, H.C.,
Lappalainen, T. and Posthuma, D., 2021. Genome-wide association studies. Nature Reviews Methods
Primers, 1, p.59. doi:10.1038/s43586-021-00056-9
[23] Visscher, P.M., Wray, N.R., Zhang, Q., Sklar, P., McCarthy, M.I., Brown, M.A. and Yang, J., 2017.
10 Years of GWAS Discovery: Biology, Function, and Translation. The American Journal of Human
Genetics, 101(1), pp.5–22. doi:10.1016/j.ajhg.2017.06.005 
 

  • تاریخ دریافت 29 مهر 1403
  • تاریخ بازنگری 02 مهر 1404
  • تاریخ پذیرش 04 بهمن 1404