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# System prepended metadata

title: GenEpi / 整體概念
tags: [基因體/三級分析/GenEpi, 基因體, dbSNP, Variant, ML, GenEpi, SNP, 生物資訊]

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GenEpi / 整體概念
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###### tags: `基因體/三級分析/GenEpi`
###### tags: `基因體`, `SNP`, `dbSNP`, `Variant`, `GenEpi`, `ML`, `生物資訊`

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[返回 GenEpi 首頁](https://hackmd.io/1toBEWFgT06g74yub09BIg)

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## 大綱分類
- **前半段**
    - 摘要(成效說明)
    - 簡介 → 結果
- **後半段**
    - 討論
    - 實驗的資料＆方法

<br>

## 摘要
- ### 全基因體關聯研究（GWAS, Genome-wide association study）
    - 識別「遺傳變異」和「表現型」之間的關聯
    - 例如：
        - 豬：[緊迫基因遺傳標記](http://www.biotaiwan.org.tw/mag/image_doc/19/08%E8%B1%AC%E7%B6%93%E6%BF%9F%E6%80%A7%E7%8B%80%E9%81%BA%E5%82%B3%E6%A8%99%E8%A8%98%E9%96%8B%E7%99%BC%E8%88%87%E6%87%89%E7%94%A8.pdf)
            - 意義
                - 抗壓性差
            - 位置
                - [染色體位置 1q42–q43](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2885589/)
                - 第一對染色體，第 1843 鹼基產生突變 C → T
            - 基因型
                | 母 \ 父 | T | t |
                | -------- | -------- | -------- |
                | T     | <b style="background: yellow; color: red;">```TT``` (純合子)</b> | ```tT``` |
                | t     | ```Tt``` | ```tt``` (純合子) |
            - 表現型
                | 母 \ 父 | T | t |
                | -------- | -------- | -------- |
                | T     | <b style="background: yellow; color: red;">```BB``` (陽性反應)</b> | ```AB``` (正常) |
                | t     | ```AB``` (正常) | ```AA``` (正常) |
        <br>
        
        - 豬：[高肉質基因遺傳標記](http://www.biotaiwan.org.tw/mag/image_doc/19/08%E8%B1%AC%E7%B6%93%E6%BF%9F%E6%80%A7%E7%8B%80%E9%81%BA%E5%82%B3%E6%A8%99%E8%A8%98%E9%96%8B%E7%99%BC%E8%88%87%E6%87%89%E7%94%A8.pdf) (非病徵)
            - 意義
                - 豬肉具有「柔嫩度」、「多汁性」與「良好風味」
            - 位於
                - 第六對染色體
            - 7 種表現型
                - 最佳：HH6、
                - 次佳：HL5、HL4、HL3
                - 較差：LL2、LL1
                - 最差：LL0
<br>

- ### GWAS 能帶給我們什麼？
    - **找出疾病的基因源頭**
        - 豬隻的「抗壓性差」的基因，位於何處？
        - 人類的「阿茲海默症」的發病基因，位於何處？
    - **困難點**
        - 病症的基因，通常是「交互作用」(多個基因共同參與)
            - 高血壓、糖尿病、肥胖
        - 病症通常不會由「單一個鹼基」所影響
            - 豬的緊迫基因 (一個鹼基突變所造成)

<br>

- ### 作者群的願景
    - 開發一種「有效率」且「有效果」的 GWAS 方法
    - 來找出「複雜疾病」的發病關鍵（基因源頭）
- ### 作者群的方法
    - **名稱**
        - GenEpi (Gene Epistasis，基因的上位作用)
        - 是一種方法，也是一個[開源 python 套件]( https://github.com/Chester75321/GenEpi)
    - **類別**
        - 機器學習
    - **功能**
        - 揭示與表現型相關的上位作用之計算套件
        - 識別「基因內」和「跨基因」的上位作用
    - **特色**
        - 特徵：採用「雙元素」組合編碼
        - 模型：
            - 採用「L1 正規化」
            - 穩定性選擇
    - **測試資料**
        - 阿茲海默症疾病(Alzheimer’s disease, AD)

<br>

## 簡介
- ### [GWAS 的研究歷史](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%85%A8%E5%9F%BA%E5%9B%A0%E7%BB%84%E5%85%B3%E8%81%94%E5%88%86%E6%9E%90)
    - **2002 年**
        - 提出 GWAS 方法
    - **2005 年**
        - 第一項「老年性黃斑部退化（AMD）」的 GWAS 研究
            - 症狀
                - 「視力模糊」或「中央視野視力障礙」
                <br>
            - **AMD 的實驗資料**
                - 來源
                    - 96 個病例組
                    - 50 個對照組
                - 差異性
                    - 10.6 萬個 SNPs (=105,980)
                - 關聯
                    - 補體因子H（CFH）基因中的SNP，與 AMD 顯著相關
        - 隨後有
            - 冠心病
            - 肥胖
            - 第二型糖尿病
            - 甘油三酯
            - 精神分裂症
            - 等等
                ![](https://i.imgur.com/tKIa7dj.png)
                ([圖片來源](https://www.yourgenome.org/stories/genome-wide-association-studies))
                <br>
    - **到 2019 年為止**
        - 在 117,398 個 SNP 和 10,358 個表現型之間，
            已發現超過 210,498 個變異疾病之關聯(?)
            > over 210,498 variant-disease associations between 117,337 SNPs and 10,358 phenotypes have been discovered.
            ![](http://images2017.cnblogs.com/blog/499013/201708/499013-20170831212926437-756122301.png)
            ([圖片來源](https://www.itread01.com/content/1504193890.html))

<br>

- ### [GWAS 與一般研究的差異](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%85%A8%E5%9F%BA%E5%9B%A0%E7%BB%84%E5%85%B3%E8%81%94%E5%88%86%E6%9E%90) (wiki)
    - 傳統
        - 假設「致病基因」的位置，做實驗檢驗
    - GWAS
        - **方法** (**交叉比對法**)
            - <span style="background: yellow;">有嫌疑的，全部抓起來拷問</span>
                - 「**病例組(有致病的)**」和「**對照組(正常人)**」的全基因體之 SNP 差異點
            - <span style="background: yellow;">在過濾比較可疑的</span>
                - 找出所有的變異等位基因頻率
        - **缺點**
            - 僅限於單基因表現型（例如孟德爾疾病）
            - [孟德爾疾病，是指？](https://baike.baidu.com/item/%E5%AD%9F%E5%BE%B7%E5%B0%94%E9%81%97%E4%BC%A0%E7%97%85)
                - 由「一個等位基因」控制的疾病或病狀(疾病的一部分)
                - 單個基因突變，就會發病
        - 示意圖
        
[![](https://i.imgur.com/zKv2EJt.jpg)](https://imgur.com/zKv2EJt)

<br>

- ### 傳統 GWAS 所面臨的問題
    - 變異的相互作用（上位作用），對疾病形成的影響被低估
        - 簡單講：
            - 只考慮「直接作用」
            - 不考慮「間接作用」
            - **為什麼？**
    - 主要限制
        - 一次只考慮一種遺傳變異，忽略遺傳變異的上位作用
        - 因為「上位作用」是導致「表現型」的重要因素
        - 這樣的變異可能具有更強的關聯
          ![](https://i.imgur.com/onJiqEV.png)
          ([圖片來源](https://www.yourgenome.org/stories/genome-wide-association-studies))
          > some people who do not have heart disease carry the ‘C’ at this position. This suggests that there may be **other genetic variants** elsewhere in the genome or environmental factors that also play a role in the disease.
        - [薩路基獵犬的毛髮](https://slideplayer.com/slide/4973971/)
            ![](https://i.imgur.com/pJrfGSd.jpg)
            雖然白色的(BBII)含有 B 的基因，卻不會產生色素
            因為 I 抑制了這個 B 的基因

    - **導致結果**
        - 無法有效找出「複雜疾病的關聯性」
        - 複雜疾病，如
            - 高血壓
            - 糖尿病
            - 肥胖
            - 阿茲海默症
    - **如何改善？**
        - 把「**上位作用**」納入考量
        - 因為「上位作用」是導致「表現型」的重要因素

<br>

- ### GWAS 考慮「上位作用」，所面臨的 2 個問題
    - #### 「維數災難」的問題
        - 意思
            - 考慮更多變異時，相互作用的數量呈指數增加
        - (假設)來源
            - 96 個病例組
            - 50 個對照組
            - 差異性有 10.6 萬個 SNPs
        - 考慮 2 個變異
            - (10.6x10<sup>4</sup>) x (10.6x10<sup>4</sup>) = 1.1x10<sup>10</sup>
        - 考慮 3 個變異
            - (10.6x10<sup>4</sup>)<sup>3</sup> = 1.2x10<sup>15</sup>
            - 爆炸了...
    - #### 「統計檢定力」的問題
        - 大量的統計檢定，在「有限的樣本量」和「高維度」相互作用下進行
        - 隨機機會會產生許多偽陽性(FP)
        <br>
- ### 用來檢測上位作用的 GWAS 相關工具
    - 統計方法
        - FastEpistasis
        - BOOST
        - 以上兩者，已含在 PLINK 裡(GWAS軟體)
    - 機器學習
        - Multifactor Dimensionality Reduction
        - ReliefF
        - 隨機類森林演算法
        - 其他方法也已經被開發用於檢測上位性
        <br>
- ### 失敗案例
    - **失敗案例1**
        - 成人健康與老化的遺傳流行病學研究（GERA）
            Genetic Epidemiology Research on Adult Health and Aging
        - 龐大數據集
            - 78,486 名受試者
        - 表現型
            - 10 種感興趣的複雜疾病
        - 基因型
            - 45x10<sup>9</sup> SNP-SNP
            - 換算：(212,132 SNP) x (212,132 SNP)
        - 使用工具
            - 2016年，Murk 使用 FastEpistasis 和 BOOST
        - 結果
            - 徹底地搜尋
                沒有找到「重要的」且「可複製的」交互作用
    - **失敗案例2**
        - Sage Bionetworks 為 AD (阿茲海默症)
            舉辦了 "反向工程評估和方法挑戰對話"（DREAM Challenge）的競賽
        - AD (阿茲海默症) 
            - 具有遺傳因素，但不明確
        - 結果
            - 沒有任何競爭團隊有觀察到：
                除了 APOE 單倍型之外的「遺傳特徵」對「預測效能」的重大貢獻
            - i.e. 
                除了 APOE 遺傳特徵有找到關聯
                並沒有發現其他遺傳特徵跟 AD 有關
    - **本研究提出 GenEpi**
        - 利用機器學習，來揭示與表現型相關的上位作用


<br>
<hr>
<hr>

## GenEpi 的結果
### 演算法比較
- **演算法**
    - 統計
        - FastEpistasis [[18]](https://academic.oup.com/bioinformatics/article/26/11/1468/202882)
        - BOOST [[19]](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0002929710003782)
    - 機器學習
        - GeneEpi
        - ReliefF [[23]](https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-12-S1-S10) [[29]](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1532046418301400)
    <br>
- **Input (實驗數據)**
    - 第一部份：使用模擬數據
    - 第二部份：使用 ADNI 資料集
        - 樣本：對照組 ＆ AD患者
        - 透過 [Precision(精確度) & Recall(召回率) & F1](https://docs.google.com/presentation/d/15vnKWgOok00MfXm_QvD-1EWPUeb-MsVLG1m8IDYzb8I) 來評估
    <br>
- **Ouput (結果)**
    - **GeneEpi**
        - 表現優於其他方法
        - 能將真正的上位作用排在最前面
        - 對診斷 AD 具有最佳預測能力
        <br>
    - **GeneEpi 找出的「AD 預測模型」**
        - 14 個遺傳特徵
            - 位於 12 個基因的 24 個 SNP
            - 也包含：眾所周知的致病基因 **APOE** 在內
                - [何謂 APOE？](http://www.ucl.com.tw/webshop/shop/ServiceQueryInfo.asp?GoodsID=D0114007&GoodstypeID=D0&MiddleID=D011)
        - 模型效能
            [![](https://i.imgur.com/nGMkXwN.png)](https://i.imgur.com/nGMkXwN.png)
            <br>
            - [2-fold cross validation (CV)](https://hackmd.io/ylRQ1i6AQ_6Sq60uW8J_7g?view#2-fold-CV)
            - leave-one-out CV (LOO CV) 
            - [GenEpi 測試資料](#實驗資料Materials)
                | 數量  | 參與者類別 | 中文 |
                | ---- | -------- | ---- |
                | 241  | cognitively normal (CN) | 認知正常 |
                | 123  | AD | 患有-阿滋海默症疾病 |
                共 364 位
            - [Precision(精確度) & Recall(召回率) & F1](https://docs.google.com/presentation/d/15vnKWgOok00MfXm_QvD-1EWPUeb-MsVLG1m8IDYzb8I) 
            <br>
    - GeneEpis 能「有效率」且「有效果」地偵測出：
      與表現型相關的上位作用
   <br> 
### 實驗數據 - 第一部份 (模擬資料)
- #### 模擬資料的來源
    - 模擬器 GAMETES [[30]](https://biodatamining.biomedcentral.com/articles/10.1186/1756-0381-5-16) 生成
    - 網站：https://popmodels.cancercontrol.cancer.gov/gsr/packages/gametes/
- #### 模擬資料集(dataset)
    - 簡單模型
        - 說明
            - 只有一個 SNP 對組成的上位作用
        - 分別有
            - **模型1**：S1-S2 (第一個 SNP 和第二個 SNP 所組成的上位作用)
            - **模型2**：S3-S4
            - **模型3**：S5-S6
    - 複雜模型
        - 說明
            - 將簡單的模型組合
        - 只有
            - **模型1 + 模型2 + 模型3** 
            - 有三個上位作用
                - S1-S2, S3-S4, S5-S6
- #### 簡單模型生成參數
    - #individuals = 2000 ... ... ... ...(2000人參與)
    - case / control ratio = 1 ... ... ... (病例組：1000人, 控制組：1000人)
    - #SNPs = 100 ... ... ... ... ... ... (如何控制只有一個上位作用?)
    - #replicates = 100 ... ... ... ... (反覆生成，共 100 次的實驗)
    - 目標 SNPs 的次要等位基因頻率 = 0.2
    - 遺傳力= 0.2 
- #### 演算法的表現結果
    ![](https://i.imgur.com/79vM8Ds.jpg)
    <br>
    - GenEpi 在 3 個基本模型中
        - 每一個模型的 100 次實驗，目標的 SNP 對(上位作用)皆排名在第一名
        > the ranking of the target epistasis reported by GenEpi in the 100 replicates of each basic-model dataset are always ranked as the first. 
    - FastEpistasis 和 BOOST
        - 目標 SNP 對的排名
            - 中位數是 1
            - 平均數不是 (i.e. avg > 1)
        - 失敗次數
             (有無找到目標 SNP 對？)
            |               | 模型1 | 模型2 | 模型3 |
            | ------------- | ---- | ----- | ----- |
            | FastEpistasis | 6    | 1     | 15 |
            | BOOST         | 5    | 1     | 14 |
        <br>
    ![](https://i.imgur.com/79vM8Ds.jpg)
    - 關於複雜模型
        - 每一個圖示都是箱型圖
            ![](https://i.imgur.com/2ESPHbK.png)
            ([圖片來源](http://estat.ncku.edu.tw/nsc/flash/topic/graph_stat/base/BoxPlot.html)), ([離群值的檢測](http://highscope.ch.ntu.edu.tw/wordpress/?p=73655))
        - GenEpi 真的很完美？破解了基因的上位作用？
        <br>
    - ReliefF 就不說明了
        - 無法衡量 SNP 對的重要性

- #### GenEpi 為何優異？
    - 特徵：
        - 採用「雙元素」組合編碼
            - 藉由多變量模型，考慮組合特徵之間的相互作用
    - 模型：
        - 採用 [穩定性選擇 (Stability selection)](https://hackmd.io/ylRQ1i6AQ_6Sq60uW8J_7g?view#%E7%A9%A9%E5%AE%9A%E6%80%A7%E9%81%B8%E6%93%87-Stability-selection) 的 L1 正規化
    - 操作：
        - 對資料集，進行數百次的重新取樣與重構
            - 目的：濾掉上位作用的誤報(偽陽性)
        - 比較「套用」＆「不套用」穩定性選擇

    [![](https://i.imgur.com/F8fPFZE.jpg)](https://i.imgur.com/F8fPFZE.jpg)
    穩定性選擇，可以有效降低平均偽陽性率，並最小化偽陽性率的方差
   <br> 
### 實驗數據 - 第二部份 (真實資料)
- #### 分類 AD 患者
    - 請參考[下一章節](#實驗資料Materials)
        - GenEpi 測試資料
            | 數量  | 參與者類別 | 中文 |
            | ---- | -------- | ---- |
            | 241  | cognitively normal (CN) | 認知正常 |
            | 123  | AD | 患有-阿滋海默症疾病 |
            共 364 位

<br>

[![](https://i.imgur.com/VjLRT8k.png)](https://i.imgur.com/VjLRT8k.png)

- **[Step1] 從 UCSC 上抓取基因資料**
    - 目的
        - 為了獲取基因的起始＆結束，來判斷是否在基因內
        - 查詢次等位基因頻率，使用連鎖不平衡(LD)來降維
    - 細節
        - https://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgTables
            [![](https://i.imgur.com/dp7oDwy.png)](https://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgTables)
            - [基因體版本](https://hackmd.io/qmzwm4idRyWROeeboqpfSw#%E9%81%8E%E5%8E%BB%E8%A8%88%E7%95%AB%EF%BC%86%E8%A8%88%E7%95%AB%E4%B8%AD)
                - hg19 / GRCh37 (2009年2月人類基因體)
            <br>
        - **資料表(data table)**
            - <b style="background: yellow;">knownGene</b>：擷取基因座標 (genomic coordinate)
                [![](https://i.imgur.com/ZgkQRa3.png)](https://i.imgur.com/ZgkQRa3.png)
            - <b style="background: yellow;">kgXref</b>：擷取基因符號 (gene symbol)
                [![](https://i.imgur.com/1H2U2z1.png)](https://i.imgur.com/1H2U2z1.png)
        - **腳本(Script)**
            - 將 knownGene 和 kgXref 合併，生成本機資料庫(local database)
            - 可以自動更新此資料庫
        - **補充說明**
            - RefSeq 資料表中有許多不同類別的基因。
            - 在這項研究中，我們只關注 mRNA 和非編碼 RNA（總共22,376個基因）。
            - 保留啟動子
                - 長度可以是 100-1000 個鹼基對
                - 在每個基因的起始位置的上游，提取 1000 個核苷酸
        - knownGene(左) 和 RefSeq(右) 差異比對
            - 即使同版本，資訊仍然有大大地不同

![](https://i.imgur.com/cjsAToc.png)![](https://i.imgur.com/WjGGvP6.png)

<br>

![](https://i.imgur.com/VjLRT8k.png)

- **[Step2] [評估連鎖不平衡(Linkage Disequilibrium, LD)](https://hackmd.io/ylRQ1i6AQ_6Sq60uW8J_7g?view#%E9%80%A3%E9%8E%96%E4%B8%8D%E5%B9%B3%E8%A1%A1-Linkage-Disequilibrium-LD)**
    - **目的**
        - dimensionality reduction 降維
    - **效果**
        - 將 SNP 數量，從 12,809,667 降為 12,102,888
        - 只減少 5.5％ 的 SNP (降維有限？)
    - **參數**
        - ```D' > 0.9```
        - ```r<sup>2</sup> > 0.9```
    - **細節**
        - 將高度依賴的 SNP 特徵，分類為一個區塊
        - 選擇具有「**最大次要等位基因頻率**」的特徵
            來表示一個區塊的主要特徵
    - **問題**
        - 如果不套用 LD，效果影響如大？

<br>

![](https://i.imgur.com/VjLRT8k.png)

- **[Step3] 藉由基因，分割 SNP 的特徵**
    - 目的
        - 只拿位於基因上的 SNP 來分析
        - 不考慮基因外的 SNP (可能是用於調控基因)
    - 效果
        - 將 SNP 數量，從 12,102,888 降為 4,916,249 (位於 20,206 基因內)
            > GenEpi only focuses on the SNPs in the gene regions. 
        - 減少 59.4％ 的 SNP
        - 評論：基因數量會減少，可能是因為 某些基因沒有 SNP (?)

<br>

![](https://i.imgur.com/VjLRT8k.png)

- **[Step4] 選擇單一基因的上位作用**
    - 目的
        - 應該就是 GenEpi 核心
        - 找出「單一基因的上位作用」與「AD」的關聯
    - 效果
        - 找出 34,689 個遺傳特徵
            - 765 是單一 SNP
            - 34,689 是 SNP-SNP (SNP對，上位作用)
        - 比如
            - rs3130614_BB, rs41276317_AB 是 SNP 對
            - rs12095538_BB, rs2774308_AB 是 SNP 對
            - rs12926153_AB, rs12922908_AA 是 SNP 對
            - [rs429358](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/rs429358)_AA 是單一 SNP

<br>

![](https://i.imgur.com/VjLRT8k.png)

- **[Step5] 選擇跨基因的上位作用**
    - 目的
        - 找出「跨基因的上位作用」與「AD」的關聯
    - **效果**
        [![](https://i.imgur.com/eQLM7Vu.png)](https://i.imgur.com/eQLM7Vu.png)
        <br>
        - 找出 14 個遺傳特徵
            - 只有一個是「跨基因的上位作用」：```MICB * TOB2```
            - 位於 12 個基因
            - 共有 24 個 SNP
                | 1-10          | 11-20 | 20-24 |
                | ------------- | -------- | -------- |
                | rs10831829_BB<br>rs11675339_AA<br>rs12095538_BB<br>rs12187423_BB<br>rs12189429_BB<br>rs12366151_AA<br>**[rs12922908](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/rs12922908)_AA** x 2<br>rs12926153_AB<br>rs200512701_AB <br>rs2052573_BB | <br>rs2421701_AB<br>rs2710687_AA<br>rs2774308_AB<br>rs3130614_BB<br>rs34580133_AB<br>rs3678_AB<br>rs41276317_AB<br>rs429358_AA<br>rs56148686_AB<br>rs56233035_AB | **rs6881360_AA** x 2<br>rs769449_AA<br>rs9344977_BB<br>rs9652600_AB |
         - 基因與 SNP 的關係圖 
            | 12 個基因    | SNP or SNP-SNP |
            | ----------- | ------------ |
            | ADAMTS12    | rs12189429_BB-<u>rs6881360_AA</u>,<br>rs12187423_BB-<u>rs6881360_AA</u>  |
            | **[APOE](https://en.wikipedia.org/wiki/Apolipoprotein_E)**        | **<span style="background: yellow;">[[rs429358](https://www.snpedia.com/index.php/Rs429358)_AA]</span>**, **<span style="background: yellow;">[[rs769449](https://www.snpedia.com/index.php/Rs769449)_AA]</span>** |
            | BACH2       | rs9344977_BB-rs56148686_AB |
            | CACNA1E     | rs56233035_AB-rs3678_AB |
            | CLEC16A     | <u>rs12922908_AA</u>-rs9652600_AB,<br>rs12926153_AB-<u>rs12922908_AA</u> |
            | LINC00299   | rs2052573_BB-rs34580133_AB |
            | MICB        | **rs3130614_BB-???** |
            | PARVA       | rs10831829_BB-rs12366151_AA |
            | SYT6        | rs12095538_BB-rs2774308_AB |
            | TNKS2       | rs2421701_AB-rs200512701_AB |
            | TOB2        | **???-rs41276317_AB** |
            | VSNL1       | rs11675339_AA-rs2710687_AA |

- **模型效能**
    [![](https://i.imgur.com/nGMkXwN.png)](https://i.imgur.com/nGMkXwN.png)
    <br>
    [![](https://i.imgur.com/eQLM7Vu.png)](https://i.imgur.com/eQLM7Vu.png)
    - 權重(weight)
        - 從在 2.4 節(Section 2.4)中定義的線性模型中提取的（沒有看到？？？）
        - 權重的符號
            - 遺傳特徵是否是「致病性」或「保護性」基因型
            - APOE 的 rs429358_AA 和 rs769449_AA 是負的，是致病基因
    - [勝算比(Odds Ratio)](https://hackmd.io/ylRQ1i6AQ_6Sq60uW8J_7g#%E5%8B%9D%E7%AE%97%E6%AF%94-odds-ratio-OR)
        - 勝算比與權重的正負號一致
    - [χ<sup>2</sup> 檢定](https://hackmd.io/ylRQ1i6AQ_6Sq60uW8J_7g#%E5%8D%A1%E6%96%B9%E6%AA%A2%E5%AE%9A)的 p 值
        - 表示這些特徵與表現型顯著相關
            - p 值要小於 0.01
   <br> 
### 不同演算法的比較
![](https://i.imgur.com/o9Yia4a.png)
> - **'時間成本'** 是花在辨識上位作用的所需時間，其以單顆 CPU 時間來衡量（以天為單位）。
> - Top15, Top30, Top45, Top60 這四個欄位，是用來表示 2-fold CV 的效能。其值為 F1 分數。

- 執行環境
    - Microsoft Azure E32 v3
        - 32顆 CPU
        - 256GB RAM
- 軟體套件
    | 演算法 | 套件 | 可支援整套SNP計算 | 輸入的 SNP |
    | ----- | --- | --------------- | --------- |
    | FastEpistasis | PLINK v2.0 (GWAS軟體) | 支援 (輸入的 SNP 數量，是原始資料) | 12,809,667 |
    | BOOST | PLINK v2.0 (GWAS軟體) | X | 基因上的 SNP |
    | ReliefF | [Python] [scikit-rebate](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1532046418301400) | X | 基因上的 SNP (造成記憶體錯誤) |
- 關於 ReliefF 的輸入SNP：33,868
    - 使用 GenEpi 第1階段選擇出來的SNP，取其子集作為 ReliefF 的輸入
- **結論**
    - 儘管 GenEpi 僅使用最終模型中的 SNP 子集，但 GenEpi 具有最佳的預測效能。
        > GenEpi had the best prediction performance despite the fact that GenEpi only uses the subset of SNPs from the final model.
    - GenEpi 表明，識別上位作用所需的時間可以大大減少，而不會影響性能。
        > GenEpi shows that the time needed for identifying epistasis can be drastically reduced, without compromise to the performance. 
    - 「最終模型中的SNP子集」又是如何得到的？？？
      不是透過訓練得到的嗎？
    <br>
- 2-折交叉驗證(2-fold CV)的 [ROC 圖](https://hackmd.io/ylRQ1i6AQ_6Sq60uW8J_7g?both#ROC)
    ![](https://i.imgur.com/Eon84LQ.jpg)


<br>
<hr>
<hr>

## 討論(Discuss)
[![](https://i.imgur.com/Gm7MrNL.jpg)](https://i.imgur.com/Gm7MrNL.jpg)
- 這張圖建構來源
    - [Consortium GT: **The Genotype-Tissue Expression (GTEx) project**. Nat Genet 2013, 45(6):580-585.](https://www.nature.com/articles/ng.2653)
    - 下載了 GTEx 計畫的資料集，以檢查這些基因在不同組織中的基因表達
- 討論不同基因的生化作用
    - 在 GenEpi 選擇的 12 個基因中，11個在腦組織中具有高度表現水準(expression level)
    - (略)
- GenEpi 是一種很有前景的軟體套件

<br>
<hr>
<hr>

## 實驗資料(Materials)
- ### AD
    - Alzheimer's disease
    - 阿滋海默症疾病
        - 導致記憶力，思考和推理技能慢慢下降
        - [10 個警訊](https://www.alz.org/asian/signs/10_warning_signs.asp?nL=ZH&dL=ZH)
- ### ADNI
    - The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative
    - 阿茲海默症腦造影計畫
    <br>
- ### ADNI 參與者
    - 是 767 位健康老人
        | 數量  | 參與者類別 | 中文 |
        | ---- | -------- | ---- |
        | 241  | cognitively normal (CN) | 認知正常 |
        | 130  | Early MCI (EMCI) | 早期-輕微認知障礙 |
        | 273  | Late MCI (LMCI) | 晚期-輕度認知障礙 |
        | 123  | AD | 患有-阿滋海默症疾病 |
    - MCI
        - mild cognitive impairment
        - 輕微認知障礙
        - MCI 仍有可能轉回正常（normal cognition，NC）
    <br>
- 資料前處理
    > All the genetic data has been pre-processed by the organizers that held the challenge [28].
    - 基因分型
        - 使用 Illumina Human610-Quad BeadChip 和 Illumina HumanOmniExpress BeadChip 對遺傳資料進行基因分型
    - 族群分析＆插補基因資料
        - PLINK 使用 HAPMAP3 來執行「多維標度分析」，以確保樣本位於歐洲人群中
        - 根據 1,000 個基因體單倍型，將(基因)資料進行插補，總共有12,809,667個基因型特徵
- ### GenEpi 測試資料
    | 數量  | 參與者類別 | 中文 |
    | ---- | -------- | ---- |
    | 241  | cognitively normal (CN) | 認知正常 |
    | 123  | AD | 患有-阿滋海默症疾病 |
    共 364 位

<br>
<hr>
<hr>

## 方法(Methods)
- ### 架構圖
    ![](https://i.imgur.com/oAFExDH.jpg)
- ### GenEpi 想法 / 點子
    - 透過基因邊界，對 SNP 分群
    - 將基因中的「遺傳變異」視為「遺傳特徵」
        - 單一個 SNP
        - 基因內的上位作用
        - 基因間的上位作用
            - 搭配：跨基因分析的想法
                - [[47] Ma L, Clark AG, Keinan A: **Gene-based testing of interactions in association studies of quantitative traits**. PLoS Genet 2013, 9(2):e1003321.](https://journals.plos.org/plosgenetics/article?id=10.1371/journal.pgen.1003321)
                - [[48] Oh S, Lee J, Kwon MS, Weir B, Ha K, Park T: **A novel method to identify high order gene-gene interactions in genome-wide association studies: gene-based MDR**. BMC Bioinformatics 2012, 13 Suppl 9:S5.](https://bmcbioinformatics.biomedcentral.com/articles/10.1186/1471-2105-13-S9-S5)
                - [[49] Li S, Cui Y: **Gene-centric gene–gene interaction: A model-based kernel machine method**. The Annals of Applied Statistics 2012, 6(3):1134-1161.](https://projecteuclid.org/euclid.aoas/1346418577)
                - [[50] Wu X, Dong H, Luo L, Zhu Y, Peng G, Reveille JD, Xiong M: **A novel statistic for 645 genome-wide interaction analysis**. PLoS Genet 2010, 6(9):e1001131. ](https://journals.plos.org/plosgenetics/article?id=10.1371/journal.pgen.1001131)
- ### 建模方法
    - 特徵：採用「雙元素」組合編碼
    - 模型：
        - 採用「L1 正規化」
        - 穩定性選擇

            
![](https://i.imgur.com/3ImkNof.png)

![](https://i.imgur.com/USDvuGQ.png)


