綜述文章
Brain Imaging Genomics: Integrated Analysis and Machine Learning, PROCEEDINGS OF THE IEEE
intro 這篇文章是2020年發(fā)表的一篇綜述，主要是記錄了近幾年影像基因組學(xué)的研究進(jìn)展，特別介紹了結(jié)合影像和基因組學(xué)的方法，同時(shí)講述了這些方法的角度，以及特點(diǎn)，應(yīng)用的場(chǎng)景類(lèi)型。個(gè)人覺(jué)得這篇文章概括的比較好，而且比較詳細(xì)。作者也是牛人，PAUL M. THOMPSON 是ENIGMA的chair， 一作是美國(guó)生物醫(yī)學(xué)工程院的fellow。本文主要是進(jìn)行一些系統(tǒng)方法或者發(fā)現(xiàn)的概述，具體的
目錄
文章主要是從下面幾個(gè)方面來(lái)講述，其中包含的內(nèi)容比較多，我挑選幾個(gè)主要的方面進(jìn)行講述.
- 腦影像表型的遺傳性估計(jì)方法
- 探索腦影像與基因組學(xué)之間聯(lián)系的方法
- 整合影像基因組學(xué)數(shù)據(jù)去進(jìn)行預(yù)測(cè)或者回歸分析的方法
下面進(jìn)行詳細(xì)的概述：
腦影像表型的遺傳性估計(jì)方法
首先清楚一個(gè)概念，就是遺傳力估計(jì)的方法，在遺傳領(lǐng)域，這個(gè)是一個(gè)比較常見(jiàn)的問(wèn)題，文章中主要講述了兩種方法。
一種是通過(guò)Twin and Pedigree Methods，即我們常見(jiàn)的通過(guò)Falconers的方法估計(jì)
，通過(guò)該參數(shù)來(lái)進(jìn)行遺傳力的估計(jì)，具體的不懂的可以看這里,通過(guò)這種方法，作者舉了幾個(gè)例子，分別是估計(jì)大腦灰質(zhì)的遺傳性、以及DTI中白質(zhì)微結(jié)構(gòu)、以及其他一些形態(tài)學(xué)特征，這種方法受實(shí)驗(yàn)樣本的約束比較大，而且要求高，這種的隊(duì)列的數(shù)據(jù)比較難找。
第二種是用GWAS通過(guò)SNP來(lái)估計(jì)遺傳力。文中舉了幾種方法，一種是GCTA來(lái)估計(jì)SNP的遺傳力，這里有計(jì)算其中一種模型的方法GREML。第二種是通過(guò)計(jì)算連鎖不平衡系數(shù)(LD score)來(lái)估計(jì).具體LD socre的估計(jì)方法，不清楚的看這里
腦影像與基因組學(xué)之間聯(lián)系的方法
在這里作者主要講述了4個(gè)方面的方法，當(dāng)然在介紹4個(gè)方面的方法之前，也介紹了在進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的時(shí)候用到的基礎(chǔ)-多重假設(shè)檢驗(yàn)矯正的方法，因?yàn)樵谶M(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的時(shí)候，判斷遺傳與影像特征之間的關(guān)系的時(shí)候都是通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)的 P值來(lái)判斷是否顯著，所以在多重假設(shè)檢驗(yàn)之后都需要做矯正，文章中講述了多種比較矯正的方法，例如FWER，F(xiàn)DR，以及一些基于這種方法的變種方法，總之這些改建的方法無(wú)非是矯正的時(shí)候減少比較的次數(shù)（將多個(gè)SNP按在基因上的位置化為一組，一起進(jìn)行矯正）。在講述這四個(gè)方面的方法之后，作者還分析在下游分析種用到的方法，通路和網(wǎng)絡(luò)富集分析的方法，以及一些集成分析的方法，下面先講述四個(gè)方面的方法
-- 先寫(xiě)到這些，剩下的明天繼續(xù)
單SNP與單形狀(表型,quantitative traits(QT))之間的相關(guān)性分析
單個(gè)SNP與單形狀之間的相關(guān)性分析，就是普通的GWAS分析（多元線性回歸的方法），在文章中作者根據(jù)研究的類(lèi)別分為三種：
- 定向QT分析：即是對(duì)一個(gè)或多個(gè)靶向影像表型進(jìn)行遺傳分析，尋找與這個(gè)表型相關(guān)的SNP位點(diǎn)，來(lái)進(jìn)行下一步分析
- 定向SNP分析。與上一種相對(duì)，即檢驗(yàn)一種或多個(gè)SNP對(duì)大腦中所有成像QT的遺傳作用,簡(jiǎn)單的說(shuō)即想看與某個(gè)SNP相關(guān)的大腦影像的特征，例如下圖中右邊紅框里面的顯示基于體素的形態(tài)計(jì)量學(xué)（VBM）結(jié)果，該結(jié)果將rs6463843（在NXPH1基因的側(cè)翼區(qū)域）的遺傳效應(yīng)(與rs6463843相關(guān)的腦影像位點(diǎn))映射到大腦。
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全腦全基因組（BWGW）分析。對(duì)整個(gè)大腦和整個(gè)基因組中所有可能的SNP-QT對(duì)進(jìn)行大規(guī)模的單變量分析。這種方法比較耗時(shí)
SNP與表型之間的相關(guān)
針對(duì)于這三種方法，作者舉了很多例子，這里不進(jìn)行贅述。
