Pruning population size in XCS for complex problems

In this report, we show how to prune the population size of the Learning Classifier System XCS for complex problems. We say a problem is complex, when the number of specified bits of the optimal start classifiers (the prob lem dimension) is not constant. First, we derive how to estimate an equiv- alent problem dimension for complex problems based on the optimal start classifiers. With the equivalent problem dimension, we calculate the optimal maximum population size just like for regular problems, which has already been done. We empirically validate our results. Furthermore, we introduce a subsumption method to reduce the number of classifiers. In contrast to existing methods, we subsume the classifiers after the learning process, so subsuming does not hinder the evolution of optimal classifiers, which has been reported previously. After subsumption, the number of classifiers drops to about the order of magnitude of the optimal classifiers while the correctness rate nearly stays constant

Modeling the polygenic architecture of complex traits

Die Genomforschung ist innerhalb der letzten Jahre stark gewachsen. Fortschritte in der Sequenzierungstechnologie haben zu einer wahren Flut von genomweiten Daten geführt, die es uns ermöglichen, die genetische Architektur von komplexen Phänotypen detaillierter als jemals zuvor zu untersuchen. Selbst die modernsten Analysemethoden stoßen jedoch an ihre Grenzen, wenn die Effektgrößen zwischen den Markern zu stark schwanken, Störfaktoren die Analyse erschweren, oder die Abhängigkeiten zwischen verwandten Phänotypen ignoriert werden. Das Ziel dieser Arbeit ist es, mehrere Methoden zu entwickeln, die diese Herausforderungen effizient bewältigen können. Unser erster Beitrag ist der LMM-Lasso, ein Hybrid-Modell, das die Vorteile von Variablenselektion mit linearen gemischten Modellen verbindet. Dafür zerlegt er die phänotypische Varianz in zwei Komponenten: die erste besteht aus individuellen genetischen Effekten. Die zweite aus Effekten, die entweder durch Störfaktoren hervorgerufen werden oder zwar genetischer Natur sind, sich aber nicht auf individuelle Marker zurückführen lassen. Der Vorteil unseres Modells ist zum einen, dass die selektierten Koeffizienten leichter zu interpretieren sind als bei etablierte Standardverfahren und zum anderem diese auch an Vorhersagegenauigkeit übertroffen werden. Der zweite Beitrag beschreibt eine kritische Evaluierung verschiedener Lasso- Methoden, die a-priori bekannte strukturelle Informationen über die genetische Marker und den untersuchten Phänotypen benutzen. Wir bewerten die verschiedenen Ansätze auf Grund ihrer Vorhersagegenauigkeit auf simulierten Daten und auf Genexpressionsdaten in Hefe. Beide Experimente zeigen, dass Strukturinformationen nur dann helfen, wenn ihre Annahmen gerechtfertigt sind – sobald die Annahmen verletzt sind, hat die Zuhilfenahme der Strukturinformation den gegenteiligen Effekt. Um dem vorzubeugen, schlagen wir in unserem nächstem Beitrag vor, die Struktur zwischen den Phänotypen aus den Daten zu lernen. Im dritten Beitrag stellen wir ein effizientes Rechenverfahren für Multi-Task Gauss-Prozesse auf, das sowohl die genetische Verwandtschaft zwischen den Phänotypen als auch die Verwandtschaft der Residuen lernt. Unser Inferenzverfahren zeichnet sich durch einen verminderten Laufzeit- und Speicherbedarf aus und ermöglicht uns damit, die gemeinsame Heritabilität von Phänotypen auf großen Datensätzen zu untersuchen. Das Kapitel wird durch zwei Versuchsstudien vervollständigt; einer genomweiten Assoziationsstudie von Arabidopsis thaliana und einer Genexpressionsanalyse in Hefe, die bestätigen dass die neue Methode bessere Vorhersagen liefert. Die Vorteile der gemeinsamen Modellierung von Variablenselektion und Störfaktoren, sowie von Multi-Task Learning, werden in all unseren Versuchsreihen deutlich. Während sich unsere Experimente vor allem auf Anwendungen aus dem Bereich der Genomik konzentrieren, sind die von uns entwickelten Methoden jedoch allgemeingültig und können auch in anderen Feldern Anwendung finden

LIMIX: genetic analysis of multiple traits

Multi-trait mixed models have emerged as a promising approach for joint analyses of multiple traits. In principle, the mixed model framework is remarkably general. However, current methods implement only a very specific range of tasks to optimize the necessary computations. Here, we present a multi-trait modeling framework that is versatile and fast: LIMIX enables to exibly adapt mixed models for a broad range of applications with different observed and hidden covariates, and variable study designs. To highlight the novel modeling aspects of LIMIX we performed three vastly different genetic studies: joint GWAS of correlated blood lipid phenotypes, joint analysis of the expression levels of the multiple transcript-isoforms of a gene, and pathway-based modeling of molecular traits across environments. In these applications we show that LIMIX increases GWAS power and phenotype prediction accuracy, in particular when integrating stepwise multi-locus regression into multi-trait models, and when analyzing large numbers of traits. An open source implementation of LIMIX is freely available at: https://github.com/PMBio/limix

Can you text what is happening? Integrating pre-trained language encoders into trajectory prediction models for autonomous driving

In autonomous driving tasks, scene understanding is the first step towards predicting the future behavior of the surrounding traffic participants. Yet, how to represent a given scene and extract its features are still open research questions. In this study, we propose a novel text-based representation of traffic scenes and process it with a pre-trained language encoder. First, we show that text-based representations, combined with classical rasterized image representations, lead to descriptive scene embeddings. Second, we benchmark our predictions on the nuScenes dataset and show significant improvements compared to baselines. Third, we show in an ablation study that a joint encoder of text and rasterized images outperforms the individual encoders confirming that both representations have their complementary strengths

Expression QTLs Mapping and Analysis: A Bayesian Perspective.

The aim of expression Quantitative Trait Locus (eQTL) mapping is the identification of DNA sequence variants that explain variation in gene expression. Given the recent yield of trait-associated genetic variants identified by large-scale genome-wide association analyses (GWAS), eQTL mapping has become a useful tool to understand the functional context where these variants operate and eventually narrow down functional gene targets for disease. Despite its extensive application to complex (polygenic) traits and disease, the majority of eQTL studies still rely on univariate data modeling strategies, i.e., testing for association of all transcript-marker pairs. However these "one at-a-time" strategies are (1) unable to control the number of false-positives when an intricate Linkage Disequilibrium structure is present and (2) are often underpowered to detect the full spectrum of trans-acting regulatory effects. Here we present our viewpoint on the most recent advances on eQTL mapping approaches, with a focus on Bayesian methodology. We review the advantages of the Bayesian approach over frequentist methods and provide an empirical example of polygenic eQTL mapping to illustrate the different properties of frequentist and Bayesian methods. Finally, we discuss how multivariate eQTL mapping approaches have distinctive features with respect to detection of polygenic effects, accuracy, and interpretability of the results