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基于metaPRS与APOEε4优化轻度认知障碍遗传风险统计建模策略的应用研究
被引量：
2
1
作者
李梓盟
王荣
+4 位作者
陈帅
赵彩丽
王晓聪
温雅璐
刘龙
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2023年第25期3104-3111,共8页
背景轻度认知障碍(MCI)是干预和延缓痴呆进展的重要阶段,既往研究发现MCI与遗传因素存在紧密关联,且载脂蛋白E(APOE)ε4是医学界公认的MCI重要风险等位基因。由于缺少MCI的全基因组关联研究(GWAS)汇总数据,当前普遍以阿尔茨海默病(AD)的...
背景轻度认知障碍(MCI)是干预和延缓痴呆进展的重要阶段,既往研究发现MCI与遗传因素存在紧密关联,且载脂蛋白E(APOE)ε4是医学界公认的MCI重要风险等位基因。由于缺少MCI的全基因组关联研究(GWAS)汇总数据,当前普遍以阿尔茨海默病(AD)的GWAS汇总数据作为Base数据集来计算MCI的多基因风险评分(PRS),致使MCI的PRS遗传风险预测效果并不理想。目的本研究以多基因遗传风险综合评分(metaPRS)与APOEε4作为重要预测因子,从广义线性模型与机器学习角度,探索并优化MCI的遗传风险统计建模策略。方法计算MCI的12个亚表型PRS,并利用弹性网状Logistic回归模型将其整合为MCI的metaPRS。利用年龄矫正的APOEε4效应量计算APOEε4加权总和(SCORE_(APOE))。以metaPRS、SCORE_(APOE)及基本人口学信息(年龄、性别、受教育程度)构建不同的预测因子纳入策略,以XGBoost、GBM、Logistic回归及Lasso回归作为统计建模方法,采用AUC及F-measure评价MCI遗传风险统计建模的预测效果。结果metaPRS与SCORE_(APOE)对于MCI的遗传风险有较高的预测价值,纳入metaPRS、SCORE_(APOE)及基本人口学信息(年龄、性别、受教育程度)后,各个统计建模方法的预测效果为:XGBoost(AUC=0.69,F-measure=0.88),GBM(AUC=0.76,F-measure=0.87),Logistic回归(AUC=0.77,F-measure=0.89),Lasso回归(AUC=0.76,F-measure=0.92)。结论在样本量为325(<500)的情况下,以metaPRS、SCOR_(EAPOE)与基本人口学信息为预测因子,以Lasso回归为统计建模方法的MCI遗传风险预测效果最好。本研究为MCI等复杂疾病的遗传风险统计建模提供了新的思路与视角。
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关键词
轻度认知障碍
多基因风险评分
多基因遗传风险综合评分
载脂蛋白Eε4
遗传风险预测
统计建模优化
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职称材料
题名
基于metaPRS与APOEε4优化轻度认知障碍遗传风险统计建模策略的应用研究
被引量：
2
1
作者
李梓盟
王荣
陈帅
赵彩丽
王晓聪
温雅璐
刘龙
机构
山西医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室
School of Public Health and Preventive Medicine
重大疾病风险评估山西省重点实验室
出处
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2023年第25期3104-3111,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(81903418,82173632)。
文摘
背景轻度认知障碍(MCI)是干预和延缓痴呆进展的重要阶段,既往研究发现MCI与遗传因素存在紧密关联,且载脂蛋白E(APOE)ε4是医学界公认的MCI重要风险等位基因。由于缺少MCI的全基因组关联研究(GWAS)汇总数据,当前普遍以阿尔茨海默病(AD)的GWAS汇总数据作为Base数据集来计算MCI的多基因风险评分(PRS),致使MCI的PRS遗传风险预测效果并不理想。目的本研究以多基因遗传风险综合评分(metaPRS)与APOEε4作为重要预测因子,从广义线性模型与机器学习角度,探索并优化MCI的遗传风险统计建模策略。方法计算MCI的12个亚表型PRS,并利用弹性网状Logistic回归模型将其整合为MCI的metaPRS。利用年龄矫正的APOEε4效应量计算APOEε4加权总和(SCORE_(APOE))。以metaPRS、SCORE_(APOE)及基本人口学信息(年龄、性别、受教育程度)构建不同的预测因子纳入策略,以XGBoost、GBM、Logistic回归及Lasso回归作为统计建模方法,采用AUC及F-measure评价MCI遗传风险统计建模的预测效果。结果metaPRS与SCORE_(APOE)对于MCI的遗传风险有较高的预测价值,纳入metaPRS、SCORE_(APOE)及基本人口学信息(年龄、性别、受教育程度)后,各个统计建模方法的预测效果为:XGBoost(AUC=0.69,F-measure=0.88),GBM(AUC=0.76,F-measure=0.87),Logistic回归(AUC=0.77,F-measure=0.89),Lasso回归(AUC=0.76,F-measure=0.92)。结论在样本量为325(<500)的情况下,以metaPRS、SCOR_(EAPOE)与基本人口学信息为预测因子,以Lasso回归为统计建模方法的MCI遗传风险预测效果最好。本研究为MCI等复杂疾病的遗传风险统计建模提供了新的思路与视角。
关键词
轻度认知障碍
多基因风险评分
多基因遗传风险综合评分
载脂蛋白Eε4
遗传风险预测
统计建模优化
Keywords
Mild cognitive impairment
Polygenic risk score
MetaPRS
APOEε4
Genetic risk prediction
Statistical modeling optimization
分类号
R741 [医药卫生—神经病学与精神病学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于metaPRS与APOEε4优化轻度认知障碍遗传风险统计建模策略的应用研究
李梓盟
王荣
陈帅
赵彩丽
王晓聪
温雅璐
刘龙
《中国全科医学》
CAS
北大核心
2023
2
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