logic regression
در نشریات گروه پزشکی-
مقدمه
بیماری پارکینسون یک معضل بهداشت جهانی مهم است که با گذشت زمان علایم آن شدیدتر میشود. تشخیص و درمان سریع این بیماری منجر به بهبود مهارتها، توانمندیها و عملکرد مبتلایان در کارهای روزمره زندگی میشود. بهمنظور تشخیص زودهنگام این بیماری، تولید سیستمهای کمک تصمیمیار بالینی که قادر به کشف قوانین تشخیصی این بیماری باشند، ضروری است.
مواد و روش هادر این مقاله یک روش خودکار استخراج قوانین تشخیصی جدید برای بیماری پارکینسون ارایه میشود. روش پیشنهادی مبتنی بر رگرسیون منطقی و الگوریتم شبیه سازی تبرید است. جهت ارزیابی روش از مجموعه داده پارکینسون آکسفورد استفاده شده که اطلاعات 23 فرد مبتلا به پارکینسون و 8 فرد سالم را در قالب 195 رکورد ذخیره کرده است. برای هر رکورد 23 ویژگی ذخیره شده که شامل 22 اندازهگیری صوتی است.
نتایجنتایج بهدست آمده شامل دو قانون تشخیصی است؛ در سیستمهای خودکاری که صحت بالا اولویت دارد، یک قانون جدید شامل 21 عبارت منطقی ارایه شده است که دارای صحت 31/92 ،حساسیت 42/85 و ویژگی 56/94 درصد است. همچنین برای سیستمهای بلادرنگ و کمک تصمیمیار بالینی با قابلیت تفسیرپذیری بالا، قانونی متشکل از سه عبارت منطقی پیشنهاد شده است که دارای صحت 97/78 ،حساسیت 08/77 و ویژگی 59/79 درصد است.
نتیجه گیرینتایج به دست آمده نشان دهنده قدرت بالای تفسیرپذیری و قابلیت اعتماد قانون به دست آمده در تشخیص بیماری پارکینسون است که میتواند در پیادهسازی سیستمهای از راهدور تشخیصی استفاده شود.
کلید واژگان: پارکینسون، رگرسیون منطقی، شبیه سازی تبرید، استخراج قانونIntroductionParkinson's disease has become an increasing public health issue that its symptoms become more severe over time. Early diagnosis and treatment of this disease leads to improving the skills, abilities and performance of patients in daily life. In order to diagnose the disease early, it is necessary to produce clinical decision-making assistance systems that are able to detect the diagnostic rules of the disease.
MethodsThis study provides an automatic way to extract novel diagnostic rules for Parkinson's disease. The proposed method is based on logic regression and simulated annealing algorithm. To evaluate the method, the Oxford Parkinson's data set was used, which contains 22 biomedical voice measurements from 31 people, 23 with Parkinson's disease. The dataset has 195 voice recording from these individuals.
ResultsThe results include two diagnostic rules; If high accuracy was the main concern, a new rule has been proposed that includes 21 logical statements that have an accuracy of 92.31%, a sensitivity of 85.42%, and a specificity of 94.56%. However, for real-time systems and clinical decision-making assistance with high interpretability, a rule consisting of 3 logical statements has been proposed, which has an accuracy of 78.97%, a sensitivity of 77.08% and a feature of 79.59%.
ConclusionThe results show the high power of interpretability and reliability of the proposed rules in the diagnosis of Parkinson's disease, which can be used in the implementation of remote diagnostic systems.
Keywords: Parkinson, Logic regression, Simulated annealing, Rule extraction -
Background and ObjectivesRoad traffic accidents (RTAs) were estimated to be the eighth major cause of death worldwide in 2016. Investigation of various factors alone can distort the results. Thus, it is important to consider interactions among the various factors associated with RTAs. Logic regression was used to investigate the important combinations among traffic accident variables.MethodsIn this analytical study, the existing 1‑year data from the police accident database in 2014 were examined. The Legal Medicine Organization database was also used to correct death after 30 days. Logic regression, a generalized regression model, was used to explore the interactions among different factors of the accident.ResultsCross‑validation results showed the best model in the form of three trees and eight leaves. Being a professional driver and exposure to a heavy vehicle on sandy or earthy road double the chance of death. Operating an unsafe car on a road with curve increases the odds of a fatal crash by 1.65 times. Driver error on a nonresidential road without any shoulders adds 90% to the odds of having a deadly crash.ConclusionsThe significance of the interactions between the road and driver factors shows that roads with poor design can cause a driver to make mistakes and increase fatal accidents. Therefore, politicians must consider constructing structures alongside nonresidential roads and proper shoulders, install signs at curves, and repair pavement in order to reduce the fatality of accidents. It is also recommended that manufacturers of commercial vehicles install proper safeguards in all heavy vehicles to reduce fatal accidents.Keywords: Interactions, logic regression, road traffic accidents
-
BackgroundThe interaction of the risk factors is an important focus in medical study. The etiology of CP is multi-factorial and usually arises from a series of causal pathways.ObjectivesThe aim of this study was to compare four statistical methods to detect the interactions of risk factors of cerebral palsy (CP).MethodsIn this cross-sectional study, 225 children aged 1 - 6 years were studied during 2008 and 2009 in Tehran, Iran. Penalized logistic regression (PLR), multifactor dimensionality reduction (MDR), logic regression (LR) and classification regression (CR) methods were used to detect interactions.ResultsThere was an interaction between the consanguinity factor and gender, asphyxia, preterm delivery, vaginal delivery, previous pregnancies, history of pregnancy, history of illness, sepsis, and small for gestational age (SGA). The methods used in this study were detect two-way (6 terms), three-way (11 terms) and four-way (2 terms) interaction terms. Of these interactions, asphyxia × consanguinity interaction was detected by MDR, LR, and CR methods.ConclusionsOur findings showed that the consanguinity factor had an interaction with most of the risk factors and especially consanguinity × asphyxia term was detected in all methods. So this interaction term is very important for considering by clinicians.Keywords: Penalized Logistic Regression, Multifactor Dimensionality Reduction, Logic Regression, Cassification Regression, Cerebral Palsy
-
BackgroundTo investigate the associations of genetic polymorphism with high-density lipoprotein-cholesterol (HDL-C) levels in Iranian adolescents.MethodsThis multicentre study was conducted on 10 - 18 year-old students from 27 provinces in Iran. Logic regression approach was used to determine the main effects and interactions of polymorphisms related to HDL-C levels.ResultsThe rs708272 polymorphism was significantly related to HDL-C levels. Moreover, rs708272 increased HDL-C levels and had a protective effect on HDL-C. The interaction of rs2230808 and rs5880 polymorphisms as well as the interaction of rs320 and rs708272 polymorphisms were associated with lower HDL-C levels. Furthermore, the interaction of rs320 and rs1801177 polymorphisms was associated with lower HDL-C levels.ConclusionsWe found that not only single SNPs, but also interactions of several SNPs affect HDL-C levels. Given the high prevalence of low HDL-C in Middle Eastern populations, further genetic studies are required for detailed analysis.Keywords: Polymorphism, High, Density Lipoprotein, Pediatrics, Logic Regression
-
سابقه و هدفتقابل های ژنتیکی از عوامل موثر بر سطح کلسترول هستند. این بر هم کنش ها می توانند وابسته به زمان بوده و لذا بررسی آن ها در طول زمان نیز حائز اهمیت باشد. با توجه به این که تاکنون مطالعه ای به ارزیابی طولی این بر هم کنش ها نپرداخته است، در مطالعه حاضر، تقابل های ژنتیکی موثر بر کلسترول در طول زمان با استفاده از مدل پیشنهادی اثرات تصادفی منطقی بررسی شدند.مواد و روش هامدل اثرات تصادفی منطقی در قالب مدل های اثرات تصادفی و استفاده از مقدار منفی درست نمایی به عنوان تابع امتیاز، جهت تحلیل تقابل ها در داده های طولی با پاسخ کمی پیشنهاد شد و با استفاده از آن داده های طولی 329 نفر از شرکت کنندگان مطالعه طولی آینده نگر قند و لیپید تهران جهت شناسایی اثرات متقابل موثر بر کلسترول در طول زمان تحلیل گردید. اثرات متقابل با استفاده از الگوریتم Annealing شناسایی و شدت اثر آن ها و نیز مقدار جزء تصادفی مدل با روش ماکزیمم درست نمایی برآورد شد.یافته هاترکیب «مردان یا افرادی با دورکمر و فشارخون نرمال و ژنوتایپ GG برای ApoAIV» باعث کاهش معنی دار 19/8 واحدی ((25/69و 13/90) 95% CI) کلسترول گردید. هم چنین تقابل «تری گلیسرید بالا یا الل e2 در ApoE» باعث افزایش معنی دار کلسترول به میزان 16/1واحد ((20/55 و 11/64) 95% CI) شد. کلسترول در فاز 1 مطالعه نسبت به فازهای دیگر به طور معنی داری (4/21 واحد (24/44 و 18/35) 95% CI) بالاتر بود. مقدار میانگین عرض از مبدا تصادفی مدل برابر 165/82 و انحراف معیار جزء اثر تصادفی برابر 30/89برآورد شد (p<0. 001).نتیجه گیریبرخی از پلی مورفیسم ها و عوامل خطر دارای تاثیرات تقابلی بر کلسترول در طول زمان بودند. استفاده از روش آماری پیشنهادی توانست این بر هم کنش ها را شناسایی کند.
کلید واژگان: کلسترول، رگرسیون منطقی، داده های طولی، مدل اثرات تصادفیKoomesh, Volume:16 Issue: 2, 2014, PP 193 -201Introductionchanges in cholesterol level can be a product of Genetic interactions of some factors. These interactions are time-dependent. Since a time-dependent genetic interaction study related to blood cholesterol levels has not been performed until now, this study is proposed to evaluate the time-dependent association of SNPs and cholesterol by using a logic random effect model of assessment.Materials And Methodslogic random effect model was proposed in the frame of random effects models by using negative likelihood as the score function to analyze the interactions related to longitudinal quantitative responses. Data of 329 participants in TLGS prospective cohort study was analyzed using proposed model to identify effective interactions related to cholesterol. Annealing algorithm was used to search interaction effects. Coefficient of these interactions and random effect were estimated using maximum likelihood method.ResultsThe results for male or other subjects with GG genotype for ApoAIV who had normal blood pressure and waist circumference had shown significant lower cholesterol levels (19.8 mg/dl, CI 95%: 13.9, 25.69) (p< 0.001) than other subjects without this combination. Also, having (high triglyceride or allele e2 for ApoE) was significantly associated with an increasing effect on cholesterol (β=16.1, CI 95%: 11.64, 20.55). The level of the cholesterol in phase 1 of study was 21.4 mg/dl (CI 95%: 18.35, 24.44) more than other phases (p< 0.001). The model’s random effect was estimated 165.82 with standard deviation 30.89 (p<0. 001).ConclusionWe identified some interactions among SNPs and other covariates related to cholesterol level using logic random effect model.Keywords: Cholesterol, Logic regression, Longitudinal data, Random effect model -
مقدمهبا توجه به ارتباط بین لیپوپروتئین باچگالی بالا (HDL) و بیماری های قلبی عروقی، شناسایی عوامل موثر بر سطح کلسترول HDL می تواند در کاهش ابتلا به این بیماری ها موثر باشد. علاوه بر عوامل بیوشیمی و محیطی، تقابل های ژنتیکی نیز بر میزان کلسترول HDL تاثیرگذارند. با توجه به وابسته بودن تاثیر پلی مورفیسم ها به زمان، بررسی اثر تقابل های ژنی روی کلسترول HDL در طول زمان نیز دارای اهمیت است. در این مقاله با بسط رگرسیون منطقی به داده های طولی دوحالتی، مدل «رگرسیون منطقی انتقال» معرفی، و به وسیله ی آن اثرات متقابل پلی مورفیسم های موثر بر کلسترول HDL در طول زمان بررسی گردید.مواد و روش هاداده های طولی 329 نفراز شرکت کنندگان سه فاز مطالعه ی قند و لیپید تهران به منظور بررسی ارتباط بین پلی مورفیسم ها و سایر عوامل خطرساز با سطح پایین کلسترول HDL درطول زمان با استفاده از مدل پیشنهادی تحلیل شدند.
یافته هاترکیب منطقی داشتن اندازه ی دور کمر بالا و تری گلیسرید بالا با نسبت شانس 29/2 و فاصله ی اطمینان 95% (48/3 و 51/1) تاثیر معنی داری بر سطح HDL داشت. هم چنین افرادی که در فاز دوم مطالعه دارای ژنوتایپ +/+ برای ژن ApoA1M1 یاCC برای ژن ApoCIII بودند، شانس بیشتری برای داشتنHDL پایین داشتند]نسبت شانس: 30/2، فاصله اطمینان 95%: (99/2 و 77/1)[. مردان با فشار خون بالا یا افرادی با ژنوتیپ AA برای ژنSRB1 شانس کمتری برای داشتنHDL پایین داشتند]نسبت شانس: 38/0 فاصله اطمینان 95%: (59/0 و 25/0)[.
نتیجه گیریبا توجه به لزوم شناسایی تقابل های ژنی در مطالعات ژنتیکی و نیز اهمیت بررسی این تقابل ها در طول زمان، مدل رگرسیون منطقی انتقال معرفی و برای بررسی تقابل های ژنی موثر بر سطح HDL در طول زمان استفاده شد.
کلید واژگان: رگرسیون منطقی، اثرمتقابل، داده های طولی، مدل انتقالی، پلی مورفیسم، HDLIntroductionAs High-density lipoprotein (HDL) is directly associated with cardiovascular disease، the factors affecting the levels of this fat can be effective in reducing heart diseases. In addition to biochemical and environmental factors، genetic interactions also affect HDL level. Since polymorphism effects can be time-dependent، study of genetic interactions on HDL over time is important. In this study، we proposed Transition Logic Regression to analyze interactions in binary longitudinal data and used it to investigate polymorphism interactions related to low HDL over time.Materials And MethodsData of 329 subjects who participated in three phases of TLGS was analyzed using the proposed model.ResultsResults showed that subjects with high triglyceride levels and increased waist circumference have an odds ratio of 2. 29 (CI95%: 1. 51، 3. 48) of having low HDL. Also، being in phase 2 and being a carrier of the minor allele of ApoA1M1 or being homozygous for the common allele of ApoCIII، were associated with an increased odds of having low HDL (OR= 2. 30، CI95%: 1. 77، 2. 99). The odds ratio for having low HDL in male subjects with high blood pressure or being homozygous for the minor allele of SRB1 is 0. 38 (CI95%: 0. 25،0. 59).ConclusionsConsidering the identification of gene interactions in genetic studies and their importance over time، Transition Logic Regression was introduced and used to find gene interactions influencing low HDL over time and the most important models for gene interactions were identified.Keywords: Logic Regression, Interaction effect, longitudinal data, Transition model, SNP, HDL -
مقدمهرگرسیون منطقی یک روش رگرسیونی تعمیم یافته است که می تواند اثرات متقابل پیچیده بین متغیرهای دوحالتی را تشخیص دهد. به دلیل اهمیت تقابل های ژنتیکی، این روش در بررسی های ژنتیکی با موفقیت استفاده شده است. هدف پژوهش حاضر، بررسی ارتباط بین کلسترول HDL و برخی از پلی مورفیسم های مرتبط با آن، با استفاده از رگرسیون منطقی است.
مواد و روش هاداده های 436 نفر (172 مرد و 264 زن) که به طور تصادفی از میان شرکت کنندگان فاز 3 مطالعه ی قند و لیپید تهران با سن 20 سال یا بیشتر انتخاب شده بودند، مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفتند. برای تشخیص اثرات اصلی و متقابل پلی مورفیسم های ژنی مرتبط با کلسترول HDL، از رگرسیون منطقی با تابع پیوند لجستیک استفاده گردید. برای جلوگیری از بیش برازش شدن مدل از آزمون اعتبار متقاطع، و برای یافتن ترکیب های منطقی مناسب و برآورد ضرایب آن ها از الگوریتم جستجوی Simulated Annealing استفاده شد.یافته هابراساس یافته های آزمون اعتبار متقاطع، مدل منطقی با 3 ترکیب بولی و 4 پیش بینی کننده بهترین اندازه برای مدل منطقی بود. مدل منطقی برازش داده شده نشان داد افرادی با الل ε3 در پلی مورفیسم ژن ApoE یا تری گلیسرید بالا نسبت به افراد دیگر شانس 35/2 برابری با فاصله اطمینان 95% (25/4و 3/1) برای داشتن سطح پایین کلسترول HDL دارند. از سوی دیگر، داشتن تری گلیسرید بالا به تنهایی نیز قادر است شانس داشتن کلسترول HDL پایین را 73/2 برابر افزایش دهد (فاصله اطمینان 95%: 53/4و 65/1).نتیجه گیرییافته ها نشان داد برای داشتن کلسترول HDL پایین، بین تری گلیسرید بالا و پلی مورفیسم ژن Apoe، اثر متقابل وجود دارد. رگرسیون منطقی به عنوان یک روش جدید قادر به تشخیص چنین اثرات متقابلی است.
کلید واژگان: اثرات متقابل، الگوریتم Annealing، پلی مورفیسم تک نوکلئوتیدی، رگرسیون منطقی، لیپوپروتئین با دانسیته ی بالا، مطالعه ی قند و لیپید تهرانIntroductionLogic regression is a generalized regression method that can identify complex Boolean interactions of binary variables. This method has been successfully used for analyzing single-nucleotide polymorphism data, because in SNP association studies interactions are important. The aim of this study is to investigate the associations between some candidate gene polymorphisms and HDL concentration using Logic Regression.Materials And MethodsSubjects for this cross sectional study, 436 subjects (172 men and 264 women) aged≥20 with some polymorphisms, were randomly selected from among participants of the Tehran Lipid and Glucose Study (TLGS). Logic regression analysis was used to identify combinations of main genetic effects and interactions associated with HDL. Cross validation and randomization test were done to avoid over fitting of the models.ResultsCross validation test suggested that the Logic model with four Boolean combinations and four predictors was the best logic model, which after fitting, showed that individuals who carry Apoe SNP ε3 or have high TG have an odds ratio of 2.35 (CI 95%:1.3-4.25) for having low HDL compared to other subjects. Also subjects with high TG have odds ratio 2.73 (CI 95%: 1.65,4.53) for having low HDL.ConclusionResults of this study shows that Logic Regression is a powerful method to determine the interaction effect between high TG and ApoE SNP for having low HDL.Keywords: Interaction, Annealing algorithm, SNP, Logic regression, low HDL, TLGS -
Objectives
Genetic polymorphism interactions are among the important factors in affliction with complex diseases like Alzheimer’s disease. The important goal of genetic association studies is to identify a combination of polymorphisms and measure their importance in increasing the risk of occurrence of such diseases. In this study, feature selection approach of logic regression was used to identify the interactions among genetic polymorphisms influential in patients affected with Alzheimer’s disease.
Methods101 Alzheimer’s cases and 109 control subjects from Iranian population were recruited in a case-control study. The evaluation of genes in two groups was performed using molecular technique methods in particular, the PCR-RFLP technique was used to evaluate the intended polymorphisms in APOE, ABCA1, CALHM, CCR2, GSK3β, SAITOHIN, TAU, TNF-α and VDR genes, and then the feature selection approach was used to detect the significance polymorphisms and interactions between them.
ResultsBased on feature selection approach, the two-way interaction between the polymorphisms of SAITOHIN and APOE genes were significant on occurrence of Alzheimer’s disease.
DiscussionLogic regression approach is recommended to detect interaction in the genetic association studies.
Keywords: Logic regression, Feature selection, Interactions, Genetic polymorphisms, Alzheimer’s disease
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.