Entropy dynamics interpretation in genetic studies with the multifactor dimensionality reduction method
Keywords:
genetics, simulation, multifactor dimensionality reduction, gene – gene interactions, genotype, phenotype, entropy, statistical analysis, classificationAbstract
The multifactor dimensionality reduction (MDR) method allows to select the predictor (gene, allele) combinations corresponding to a particular phenotype (outcome) with high precision. However, the entropy change graph and interaction dendrogram constructed in the MDR (version 3.0.2) software implementing this method do not characterize gene – gene interactions. Using examples of athlete classification based on their genotypes, it is shown that the software constructs a statistical entropy change graph when reducing dimensionality, which does not correspond to the strength and direction of real gene – gene interactions, but describes the efficiency of predictor convolution when combining two or more factors in order to achieve maximum accuracy in classifying outcomes.
References
- Hahn LW, Ritchie MD, Moore JH. Multifactor dimensionality reduction software for detecting gene – gene and gene – environment interactions. Bioinformatics. 2003;19(3):376–382. DOI: 10.1093/bioinformatics/btf869.
- Motsinger AA, Ritchie MD. Multifactor dimensionality reduction: an analysis strategy for modelling and detecting gene – gene interactions in human genetics and pharmacogenomics studies. Human Genomics. 2006;2:318. DOI: 10.1186/1479-7364-2-5-318.
- Yang C-H, Lin Y-D, Yang C-S, Chuang L-Y. An efficiency analysis of high-order combinations of gene – gene interactions using multifactor dimensionality reduction. BMC Genomics. 2015;16:489. DOI: 10.1186/s12864-015-1717-8.
- Пономаренко ИВ. Использование метода multifactor dimensionality reduction (MDR) и его модификаций для анализа ген-генных и генно-средовых взаимодействий при генетико-эпидемиологических исследованиях (обзор). Научные результаты биомедицинских исследований. 2019;5(1):4–21. DOI: 10.18413/2313-8955-2019-5-1-0-1.
- Singh SA, Ghosh SK. Polymorphisms of XRCC1 and XRCC2 DNA repair genes and interaction with environmental factors influence the risk of nasopharyngeal carcinoma in Northeast India. Asian Pacific Journal of Cancer Prevention. 2016;17(6):2811–2819. DOI: 10.14456/apjcp.2016.13.
- Liao ZY, Yang S, Hu S, Liu J, Mao YJ, Sun SQ. Association between gene polymorphisms and SNP-SNP interactions of the matrix metalloproteinase 2 signaling pathway and the risk of vascular senescence. Biomedical and Environmental Sciences. 2024;37(2):146–156. DOI: 10.3967/bes2024.016.
- Бочарова АВ, Марусин АВ, Макеева ОА, Жукова ИА, Жукова НГ, Федоренко ОЮ и др. Межгенные взаимодействия при заболеваниях с нарушениями когнитивных функций человека. Медицинская генетика. 2022;21(7):24–29. DOI: 10.25557/2073-7998.2022.07.24-29.
- Ritchie MD, Hahn LW, Roodi N, Bailey LR, Dupont WD, Parl FF, et al. Multifactor dimensionality reduction reveals high-order interactions among estrogen-metabolism genes in sporadic breast cancer. The American Journal of Human Genetics. 2001;69(1):138–147.
- Сташкевич ДС, Беляева СВ, Филиппова ЮЮ, Бурмистрова АЛ. Межгенные взаимодействия генов цитокинов IL1, IL1RA, IL6, IL10 и TNFA у больных синдромом раздраженного кишечника и неспецифическим язвенным колитом русской популяции Челябинской области. Медицинская иммунология. 2018;20(6):921–926. DOI: 10.15789/1563-0625-2018-6-921-926.
- Иванюкович ВА, Николаенко ЕА, Мельнов СБ, Жур НВ, Лебедь ТЛ. Влияние классификации исходов на результат моделирования и прогнозирования методом MDR. В: Родькин ОИ, Герменчук МГ, редакторы. Сахаровские чтения 2023 года: экологические проблемы XXI века. Материалы 23-й Международной научной конференции; 18–19 мая 2023 г.; Минск, Беларусь. Часть 2. Минск: ИВЦ Минфина; 2023. с. 301–305.
- Кипень ВН, Михайлова МЕ, Снытков ЕВ, Романишко ЕЛ, Иванова ЕВ, Шейко РИ. Биоинформатический анализ геномов коммерческих пород домашних свиней для идентификации породоспецифичных SNP. Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия аграрных наук. 2021;59(4):464–476. DOI: 10.29235/1817-7204-2021-59-4-464-476.
- Козлова АС, Лебедь ТЛ, Малиновская ЮВ, Мельнов СБ. Генетические маркеры сердечно-сосудистой патологии спортсменов спорта высших достижений. Экологический вестник. 2014;2:42–49. EDN: QTMWGY.
- Шепелевич НВ, Лебедь ТЛ, Мельнов СБ. Особенности генетического профиля выносливости у спортсменов-гребцов. Экологический вестник. 2013;4:20–24. EDN: HEJUNO.
Downloads
Published
Issue
Section
License
The authors who are published in this journal agree to the following:
- The authors retain copyright on the work and provide the journal with the right of first publication of the work on condition of license Creative Commons Attribution-NonCommercial. 4.0 International (CC BY-NC 4.0).
- The authors retain the right to enter into certain contractual agreements relating to the non-exclusive distribution of the published version of the work (e.g. post it on the institutional repository, publication in the book), with the reference to its original publication in this journal.
- The authors have the right to post their work on the Internet (e.g. on the institutional store or personal website) prior to and during the review process, conducted by the journal, as this may lead to a productive discussion and a large number of references to this work. (See The Effect of Open Access.)










