Informační systém MU
VOUNOU, Maria, Eva JANOUŠOVÁ, Robin WOLZ, Jason L STEIN, Paul M THOMPSON, Daniel RUECKERT a Giovanni MONTANA. Sparse reduced-rank regression detects genetic associations with voxel-wise longitudinal phenotypes in Alzheimer's disease. Neuroimage. Spojené státy americké: Elsevier, 2012, roč. 60, č. 1, s. 700-716. ISSN 1053-8119. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.12.029.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Sparse reduced-rank regression detects genetic associations with voxel-wise longitudinal phenotypes in Alzheimer's disease
Autoři VOUNOU, Maria, Eva JANOUŠOVÁ, Robin WOLZ, Jason L STEIN, Paul M THOMPSON, Daniel RUECKERT a Giovanni MONTANA.
Vydání Neuroimage, Spojené státy americké, Elsevier, 2012, 1053-8119.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 30000 3. Medical and Health Sciences
Stát vydavatele Nizozemské království
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 6.252
Organizační jednotka Lékařská fakulta
Doi http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2011.12.029
UT WoS 000301218700072
Klíčová slova anglicky imaging genetics, genome-wide association, sparse reduce rank regression, sRRR, penalized multivariate model, Alzheimer's disease, mild cognitive impairment, variable selection
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Soňa Böhmová, učo 232884. Změněno: 23. 4. 2014 15:22.
Anotace
Scanning the entire genome in search of variants related to imaging phenotypes holds great promise in elucidating the genetic etiology of neurodegenerative disorders. Here we discuss the application of a penalized multivariate model, sparse reduced-rank regression (sRRR), for the genome-wide detection of markers associated with voxel-wise longitudinal changes in the brain caused by Alzheimer's disease (AD). Using a sample from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative database, we performed three separate studies that each compared two groups of individuals to identify genes associated with disease development and progression. For each comparison we took a two-step approach: initially, using penalized linear discriminant analysis, we identified voxels that provide an imaging signature of the disease with high classification accuracy; then we used this multivariate biomarker as a phenotype in a genome-wide association study, carried out using sRRR. The genetic markers were ranked in order of importance of association to the phenotypes using a data resampling approach. Our findings confirmed the key role of the APOE and TOMM40 genes but also highlighted some novel potential associations with AD.
Zobrazeno: 30. 4. 2024 18:25