r**********e
发帖数: 587 | 1 最近在做一些machine learning/data science的工作。
因为过去做过很多genomics，突然有一个想法，比如GWAS里top candidate的解释很困
难，或者基于top candidate来预测疾病几乎不可能。
那么是不是可以用各种machine learning办法来training比如几万个SNP；得到这几万
个SNP和疾病状态的关系呢？
Y = a1x1 + a2x2 + a3x3 + ....anxn (n = SNP number比如几万个)
比如这种最简单的线性关系，然后来寻找W=(a1,a2,a3,...an)这个vector的最优解
去搜了一下，有一些这样的paper，但并不是很多。大量GWAS data都是online
available的，而用python的机器学习package的运算量，也不会太大吧？反正比我们分
析WGS要小很多吧？所以我觉得每一种疾病的GWAS都可以拿来做modeling，看是否可以
得到good estimate of parameters
但为何看到的文章这么少（或许是我孤陋寡闻）？然后也没有看到有很好的genetics
modeling运用到临床的。是因为这个真正做起来非常复杂？还是有太多arbitrary（比
如使用哪种classifier），所以也是一个坑？
不知道有没有做这个方向的，说说这是不是个坑。 |
s******s
发帖数: 13035 | 2 gwas现在的理论是无数作用微小的SNP，太多predictor会overfitting
你要有兴趣的话去看看Nancy Cox在Vanderbilt的工作，用prediXcan把
SNP translate到表达，然后用表达看比较容易点
【在 r**********e 的大作中提到】
: 最近在做一些machine learning/data science的工作。
: 因为过去做过很多genomics，突然有一个想法，比如GWAS里top candidate的解释很困
: 难，或者基于top candidate来预测疾病几乎不可能。
: 那么是不是可以用各种machine learning办法来training比如几万个SNP；得到这几万
: 个SNP和疾病状态的关系呢？
: Y = a1x1 + a2x2 + a3x3 + ....anxn (n = SNP number比如几万个)
: 比如这种最简单的线性关系，然后来寻找W=(a1,a2,a3,...an)这个vector的最优解
: 去搜了一下，有一些这样的paper，但并不是很多。大量GWAS data都是online
: available的，而用python的机器学习package的运算量，也不会太大吧？反正比我们分
: 析WGS要小很多吧？所以我觉得每一种疾病的GWAS都可以拿来做modeling，看是否可以
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d********m
发帖数: 3662 | 3 对SNP modeling完全不了解，是logit or probit regression + hierarchical
probabilistic model + MCMC
这个步骤吗? |
s******s
发帖数: 13035 | 4 btw, prediXcan其实就是类似的regression，不过dependent variable是expression而已
【在 s******s 的大作中提到】
: gwas现在的理论是无数作用微小的SNP，太多predictor会overfitting
: 你要有兴趣的话去看看Nancy Cox在Vanderbilt的工作，用prediXcan把
: SNP translate到表达，然后用表达看比较容易点
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G***G
发帖数: 16778 | 5 what is Y?
categorical variable?
what is the x?
genotype? is it categorical variable?
【在 r**********e 的大作中提到】
: 最近在做一些machine learning/data science的工作。
: 因为过去做过很多genomics，突然有一个想法，比如GWAS里top candidate的解释很困
: 难，或者基于top candidate来预测疾病几乎不可能。
: 那么是不是可以用各种machine learning办法来training比如几万个SNP；得到这几万
: 个SNP和疾病状态的关系呢？
: Y = a1x1 + a2x2 + a3x3 + ....anxn (n = SNP number比如几万个)
: 比如这种最简单的线性关系，然后来寻找W=(a1,a2,a3,...an)这个vector的最优解
: 去搜了一下，有一些这样的paper，但并不是很多。大量GWAS data都是online
: available的，而用python的机器学习package的运算量，也不会太大吧？反正比我们分
: 析WGS要小很多吧？所以我觉得每一种疾病的GWAS都可以拿来做modeling，看是否可以
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r***x
发帖数: 855 | 6 果然隔行如隔山啊，完全无法理解了
【在 r**********e 的大作中提到】
: 最近在做一些machine learning/data science的工作。
: 因为过去做过很多genomics，突然有一个想法，比如GWAS里top candidate的解释很困
: 难，或者基于top candidate来预测疾病几乎不可能。
: 那么是不是可以用各种machine learning办法来training比如几万个SNP；得到这几万
: 个SNP和疾病状态的关系呢？
: Y = a1x1 + a2x2 + a3x3 + ....anxn (n = SNP number比如几万个)
: 比如这种最简单的线性关系，然后来寻找W=(a1,a2,a3,...an)这个vector的最优解
: 去搜了一下，有一些这样的paper，但并不是很多。大量GWAS data都是online
: available的，而用python的机器学习package的运算量，也不会太大吧？反正比我们分
: 析WGS要小很多吧？所以我觉得每一种疾病的GWAS都可以拿来做modeling，看是否可以
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G***G
发帖数: 16778 | 7 the key is to understand what is exactly x and Y.
【在 r***x 的大作中提到】
: 果然隔行如隔山啊，完全无法理解了
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i*e
发帖数: 352 | 8 GWAS是很多，但是拿到数据，尤其N多个GWAS，也不是很简单
summarized results都不一定好拿
更不要说需要genotypes的情况下
有用GWAS top SNPs做polygenic risk score来预测
AUC对比之前用流行病或者临床指标的模型
结果没有太明显突出增强
也有用全基因组的SNPs做类似的工作
或者增加几个权重，比如SNP annotation或者local ancestray之类的
GWAS已经被统计流行病那拨人玩残了
genotypes是一方面，但是疾病表型是另一方面，而且是最重要的一个
这方面高质量的数据，不一定好拿到
此外像shakuras说的那种进一步结合或者转换到更有生物学意义的数据，可能是一个方法
生物学有时空性
但是目前这种snapshot类型的数据来源
多少能反应生物学，那就另说了
但是能玩
【在 r**********e 的大作中提到】
: 最近在做一些machine learning/data science的工作。
: 因为过去做过很多genomics，突然有一个想法，比如GWAS里top candidate的解释很困
: 难，或者基于top candidate来预测疾病几乎不可能。
: 那么是不是可以用各种machine learning办法来training比如几万个SNP；得到这几万
: 个SNP和疾病状态的关系呢？
: Y = a1x1 + a2x2 + a3x3 + ....anxn (n = SNP number比如几万个)
: 比如这种最简单的线性关系，然后来寻找W=(a1,a2,a3,...an)这个vector的最优解
: 去搜了一下，有一些这样的paper，但并不是很多。大量GWAS data都是online
: available的，而用python的机器学习package的运算量，也不会太大吧？反正比我们分
: 析WGS要小很多吧？所以我觉得每一种疾病的GWAS都可以拿来做modeling，看是否可以
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h********6
发帖数: 135 | 9 Genomic selection 在 cattle 已经做了很多了。prediction accuracy 能在40%左右
就不错了
【在 r**********e 的大作中提到】
: 最近在做一些machine learning/data science的工作。
: 因为过去做过很多genomics，突然有一个想法，比如GWAS里top candidate的解释很困
: 难，或者基于top candidate来预测疾病几乎不可能。
: 那么是不是可以用各种machine learning办法来training比如几万个SNP；得到这几万
: 个SNP和疾病状态的关系呢？
: Y = a1x1 + a2x2 + a3x3 + ....anxn (n = SNP number比如几万个)
: 比如这种最简单的线性关系，然后来寻找W=(a1,a2,a3,...an)这个vector的最优解
: 去搜了一下，有一些这样的paper，但并不是很多。大量GWAS data都是online
: available的，而用python的机器学习package的运算量，也不会太大吧？反正比我们分
: 析WGS要小很多吧？所以我觉得每一种疾病的GWAS都可以拿来做modeling，看是否可以
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G***G
发帖数: 16778 | 10 谁能告诉我们
模型中的x是什么？Y又是什么？
x是genotype，还是expression value？
Y是phenotype吗？是categorial，还是continuous？
【在 h********6 的大作中提到】
: Genomic selection 在 cattle 已经做了很多了。prediction accuracy 能在40%左右
: 就不错了
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r**********e
发帖数: 587 | 11 Yes.
Y=control or disease，转化为0或1
X=genotype，比如0，1，2
当然看到有人说直接把AA AC CC化为0，1，2是不是不妥。
我只是对这个问题很有兴趣，但没具体做过。估计很多stat people做过可以来讲讲
: what is Y?
: categorical variable?
: what is the x?
: genotype? is it categorical variable?
【在 G***G 的大作中提到】
: 谁能告诉我们
: 模型中的x是什么？Y又是什么？
: x是genotype，还是expression value？
: Y是phenotype吗？是categorial，还是continuous？
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G***G
发帖数: 16778 | 12 感觉不容易。binary variables are not suitable for linear regression.
【在 r**********e 的大作中提到】
: Yes.
: Y=control or disease，转化为0或1
: X=genotype，比如0，1，2
: 当然看到有人说直接把AA AC CC化为0，1，2是不是不妥。
: 我只是对这个问题很有兴趣，但没具体做过。估计很多stat people做过可以来讲讲
:
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: what is Y?
:
: categorical variable?
:
: what is the x?
:
: genotype? is it categorical variable?
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d********m
发帖数: 3662 | 13 there are things called generalized linear models
【在 G***G 的大作中提到】
: 感觉不容易。binary variables are not suitable for linear regression.
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I**********r
发帖数: 72 | |
r**********e
发帖数: 587 | 15 Many thanks!
我没有找到正确的关键词polygenic
一搜polygenic，一大堆文章，果然就是被biostatistics玩残了的。
我在想：
1， input selection （应该选择多少snp，是否根据snp的功能分配weight）
2， machine learning的不同model （svm，random forest，linear mixed
regression, sparse regression..）
3, 有如此多不同的疾病
感觉跟作实验一样，也是很多不同hypothesis：assume不同的input snp，尝试不同的
model；然后如此多不同疾病的大量的gwas数据，说不定就碰运气得到好的performance
，然后用到临床上去的？
比如最近这个：
http://www.nature.com/nature/journal/v542/n7639/full/nature21056.html#ref4
Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks
还没仔细读，但能到nature上，不知道是否是很成功的deep learning用到临床
【在 i*e 的大作中提到】
: GWAS是很多，但是拿到数据，尤其N多个GWAS，也不是很简单
: summarized results都不一定好拿
: 更不要说需要genotypes的情况下
: 有用GWAS top SNPs做polygenic risk score来预测
: AUC对比之前用流行病或者临床指标的模型
: 结果没有太明显突出增强
: 也有用全基因组的SNPs做类似的工作
: 或者增加几个权重，比如SNP annotation或者local ancestray之类的
: GWAS已经被统计流行病那拨人玩残了
: genotypes是一方面，但是疾病表型是另一方面，而且是最重要的一个
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G***G
发帖数: 16778 | 16 are you sure it will work?
in his model, y and x both are binary.
I am not a statistician. Can someone confirm the following statement for us?
Generalized linear model cannot deal well with binary x.
【在 d********m 的大作中提到】
: there are things called generalized linear models
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G***G
发帖数: 16778 | 17 first time heard of this.
is this powerful?
For the Linear Mixed model, is it good when predictors are all binary?
【在 I**********r 的大作中提到】
: Bayesian sparse LMM
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d********m
发帖数: 3662 | 18 Let me put it this way. ANOVA is a linear regression model with random error
being normally distributed and predictors being encoded categorically. It'
s called dummy variables.
The same idea can certainly be applied on to generalized linear model with
different form of random errors.
us?
【在 G***G 的大作中提到】
: are you sure it will work?
: in his model, y and x both are binary.
: I am not a statistician. Can someone confirm the following statement for us?
: Generalized linear model cannot deal well with binary x.
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g**********y
发帖数: 423 | 19 glm的y有个link function，binary 一般是logit。
glm的x可以是binary，这里的binary必须作为categorical。 |
