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--- neuroimagen:altdti [2019/03/22 10:25]
osotolongo [Todas las redes]
+++ neuroimagen:altdti [2020/08/04 10:58]
@@ Line 1: / Line 1: @@
-====== experimento DTI ======
-==== pruebas ====
-Siguiendo los pasos de la [[neuroimagen:pipe03|pipeline 3.0]] procesamos las imagenes DTI en intentamos hallar una red que parta de una parte especifica del cortex.
-El archivo //dti_track.seed// se fabrica con 42 regiones distintas,
-<code bash>
-grep ctx /usr/local/freesurfer/FreeSurferColorLUT.txt | grep 'parietal\|frontal' | awk {'print $1'} > /nas/data/facehbi/dti_track.seed
-</code>
-Estas regiones son,
-<code>
-ctx-lh-caudalmiddlefrontal
-ctx-lh-inferiorparietal
-ctx-lh-lateralorbitofrontal
-ctx-lh-medialorbitofrontal
-ctx-lh-rostralmiddlefrontal
-ctx-lh-superiorfrontal
-ctx-lh-superiorparietal
-ctx-lh-frontalpole
-ctx-rh-caudalmiddlefrontal
-ctx-rh-inferiorparietal
-ctx-rh-lateralorbitofrontal
-ctx-rh-medialorbitofrontal
-ctx-rh-rostralmiddlefrontal
-ctx-rh-superiorfrontal
-ctx-rh-superiorparietal
-ctx-rh-frontalpole
-ctx-lh-G_frontal_inf-Opercular_part
-ctx-lh-G_frontal_inf-Orbital_part
-ctx-lh-G_frontal_inf-Triangular_part
-ctx-lh-G_frontal_middle
-ctx-lh-G_frontal_superior
-ctx-lh-G_parietal_inferior-Angular_part
-ctx-lh-G_parietal_inferior-Supramarginal_part
-ctx-lh-G_parietal_superior
-ctx-lh-S_frontal_inferior
-ctx-lh-S_frontal_middle
-ctx-lh-S_frontal_superior
-ctx-lh-S_intraparietal-and_Parietal_transverse
-ctx-lh-S_subparietal
-ctx-rh-G_frontal_inf-Opercular_part
-ctx-rh-G_frontal_inf-Orbital_part
-ctx-rh-G_frontal_inf-Triangular_part
-ctx-rh-G_frontal_middle
-ctx-rh-G_frontal_superior
-ctx-rh-G_parietal_inferior-Angular_part
-ctx-rh-G_parietal_inferior-Supramarginal_part
-ctx-rh-G_parietal_superior
-ctx-rh-S_frontal_inferior
-ctx-rh-S_frontal_middle
-ctx-rh-S_frontal_superior
-ctx-rh-S_intraparietal-and_Parietal_transverse
-ctx-rh-S_subparietal
-</code>
-El resultado de //probtrackx// es una red bastante extensa,
-{{ :neuroimagen:probtrack_fronto_parietal_res0.png?direct&300 |}}
-Ahora voy a quitar los giros y demas y quedarme solo con las 16 primeras lineas.
-<code bash>
-$ cat dti_track.seed
-</code>
-La red que obtengo es ahora bastante similar,
-{{ :neuroimagen:probtrack_fronto_parietal_res1.png?direct&300 |}}
-Aplicando esta red como mascara (25%) saco los datos de FA en la red y los puedo comparar con otros datos . Ejemplo, SUVR en la misma visita,
-{{ :neuroimagen:suvr_fa_fptest.png?direct&300 |}}
-==== Aislando el cortex ====
-Voy a intentar aislar todas las regiones del cortex para hacer una lista de lo que puedo parcelar
-<code bash>
-$ grep ctx /usr/local/freesurfer/FreeSurferColorLUT.txt | grep -v "G\|S\|_\|nknown\|#" | awk {'if($1<3000) print $1,$2'} | grep lh | sed 's/-lh//' | awk {'print $2'}
-</code>
-y me quedo con los nombres utiles para que un neurologo me edite la lista,
-<code>
-ctx-bankssts
-ctx-caudalanteriorcingulate
-ctx-caudalmiddlefrontal
-ctx-corpuscallosum
-ctx-cuneus
-ctx-entorhinal
-ctx-fusiform
-ctx-inferiorparietal
-ctx-inferiortemporal
-ctx-isthmuscingulate
-ctx-lateraloccipital
-ctx-lateralorbitofrontal
-ctx-lingual
-ctx-medialorbitofrontal
-ctx-middletemporal
-ctx-parahippocampal
-ctx-paracentral
-ctx-parsopercularis
-ctx-parsorbitalis
-ctx-parstriangularis
-ctx-pericalcarine
-ctx-postcentral
-ctx-posteriorcingulate
-ctx-precentral
-ctx-precuneus
-ctx-rostralanteriorcingulate
-ctx-rostralmiddlefrontal
-ctx-superiorfrontal
-ctx-superiorparietal
-ctx-superiortemporal
-ctx-supramarginal
-ctx-frontalpole
-ctx-temporalpole
-ctx-transversetemporal
-ctx-insula
-</code>
-==== Mapa FP MB ====
-Las regiones escogidas son,
-<code>
-ctx-caudalmiddlefrontal
-ctx-inferiorparietal
-ctx-middletemporal
-ctx-parsopercularis
-ctx-parstriangularis
-ctx-postcentral
-ctx-precentral
-ctx-superiorfrontal
-ctx-superiorparietal
-ctx-superiortemporal
-ctx-supramarginal
-</code>
-Voy a quedarme con lo que necesito ahora,
-<code bash>
-$ grep ctx /usr/local/freesurfer/FreeSurferColorLUT.txt | grep -v "G\|S\|_\|nknown\|#" | awk {'if($1<3000) print $1,$2'} > tofp.txt
-$ cat tocut.txt
-caudalmiddlefrontal
-inferiorparietal
-middletemporal
-parsopercularis
-parstriangularis
-postcentral
-precentral
-superiorfrontal
-superiorparietal
-superiortemporal
-supramarginal
-$ grep -f tocut.txt tofp.txt | awk {'print $1'} > dti_track.seed
-$ cat dti_track.seed
-</code>
-con estas seeds ya puedo correr el experimento.
-<code bash>
-$ dti_track.pl facehbi
-... 3dias ...
-$ cd /nas/data/facehbi
-$ for x in `ls -d working/*_probtrack_out`; do mv $x `echo $x | sed 's/out/FPCustom/'`;done
-$ dti_metrics_alt.pl -path FPCustom facehbi
-$ dti_track.pl v2MriPet
-... 3dias ...
-$ cd /nas/data/v2MriPet
-$ for x in `ls -d working/*_probtrack_out`; do mv $x `echo $x | sed 's/out/FPCustom/'`;done
-$ dti_metrics_alt.pl -path FPCustom v2MriPet
-</code>
-=== Comparando con DMN ===
-Sorprendentemente, aunque estan relacionados, hay bastante diferencia entre la FA medida en la DMN y la medida en la nueva red,
-<code R>
-> summary(v1m)
-Call:
-lm(formula = DMN_FA_v1 ~ FPCustom_FA_v1, data = dti_c)
-Residuals:
-      Min        1Q    Median        3Q       Max
--0.031888 -0.006546  0.001095  0.006806  0.026302
-Coefficients:
-               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)     0.06472    0.01262   5.129 8.74e-07 ***
-FPCustom_FA_v1  0.89746    0.04285  20.943  < 2e-16 ***
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 0.01099 on 152 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.7426,	Adjusted R-squared:  0.741
-F-statistic: 438.6 on 1 and 152 DF,  p-value: < 2.2e-16
-</code>
-{{:neuroimagen:dmn_custom_fa_v1.png?200|}}
-<code R>
-> summary(v2m)
-Call:
-lm(formula = DMN_FA_v2 ~ FPCustom_FA_v2, data = dti_c)
-Residuals:
-      Min        1Q    Median        3Q       Max
--0.036853 -0.005949  0.000129  0.006172  0.024941
-Coefficients:
-               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)     0.07965    0.01236   6.443 1.46e-09 ***
-FPCustom_FA_v2  0.83691    0.04172  20.058  < 2e-16 ***
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 0.01042 on 152 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.7258,	Adjusted R-squared:  0.724
-F-statistic: 402.3 on 1 and 152 DF,  p-value: < 2.2e-16
-</code>
-{{:neuroimagen:dmn_custom_fa_v2.png?200|}}
-=== Modelo mixto ===
-Nada raro, la relacion con el SUVR va mas o menos igual.
-<code R>
-> model.a <- lm(Custom_FA ~ SUVR , data=idata)
-> summary(model.a)
-Call:
-lm(formula = Custom_FA ~ SUVR, data = idata)
-Residuals:
-      Min        1Q    Median        3Q       Max
--0.055969 -0.015556 -0.001559  0.015067  0.055285
-Coefficients:
-             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)  0.308468   0.007587  40.659   <2e-16 ***
-SUVR        -0.011063   0.006002  -1.843   0.0662 .
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 0.02038 on 306 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.01098,	Adjusted R-squared:  0.00775
-F-statistic: 3.398 on 1 and 306 DF,  p-value: 0.06625
-> model.c <- lme(Custom_FA ~ SUVR, random = ~ 1| Subject, data=idata)
-> summary(model.c)
-Linear mixed-effects model fit by REML
- Data: idata
-       AIC       BIC logLik
-  -1566.58 -1551.686 787.29
-Random effects:
- Formula: ~1 | Subject
-        (Intercept)  Residual
-StdDev:  0.01580869 0.0129124
-Fixed effects: Custom_FA ~ SUVR
-                  Value   Std.Error  DF  t-value p-value
-(Intercept)  0.30835579 0.008911474 153 34.60211  0.0000
-SUVR        -0.01097326 0.007035937 153 -1.55960  0.1209
- Correlation:
-     (Intr)
-SUVR -0.986
-Standardized Within-Group Residuals:
-        Min          Q1         Med          Q3         Max
--2.10991932 -0.50342918 -0.01151992  0.50847071  1.97546782
-Number of Observations: 308
-Number of Groups: 154
-> anova(model.c, model.a)
-        Model df       AIC       BIC   logLik   Test  L.Ratio p-value
-model.c     1  4 -1566.580 -1551.686 787.2900
-model.a     2  3 -1500.089 -1488.918 753.0443 1 vs 2 68.49128  <.0001
-> model.b <- lmer(Custom_FA ~ SUVR + (1| Subject), data=idata)
-> summary(model.b)
-Linear mixed model fit by REML ['lmerMod']
-Formula: Custom_FA ~ SUVR + (1 | Subject)
-   Data: idata
-REML criterion at convergence: -1574.6
-Scaled residuals:
-     Min       1Q   Median       3Q      Max
--2.10992 -0.50343 -0.01152  0.50847  1.97547
-Random effects:
- Groups   Name        Variance  Std.Dev.
- Subject  (Intercept) 0.0002499 0.01581
- Residual             0.0001667 0.01291
-Number of obs: 308, groups:  Subject, 154
-Fixed effects:
-             Estimate Std. Error t value
-(Intercept)  0.308356   0.008911   34.60
-SUVR        -0.010973   0.007036   -1.56
-Correlation of Fixed Effects:
-     (Intr)
-SUVR -0.986
-> anova(model.b, model.a)
-refitting model(s) with ML (instead of REML)
-Data: idata
-Models:
-model.a: Custom_FA ~ SUVR
-model.b: Custom_FA ~ SUVR + (1 | Subject)
-        Df     AIC   BIC logLik deviance  Chisq Chi Df Pr(>Chisq)
-model.a  3 -1520.2 -1509 763.08  -1526.2
-model.b  4 -1585.9 -1571 796.94  -1593.9 67.704      1  < 2.2e-16 ***
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-</code>
-{{:neuroimagen:fa_suvr_mixto.png?200|}}
-==== Modelos ====
-=== Estratificando por APOE ===
-Tenemos los genotipos de APOE en un CSV,
-<code bash>
-> head updateAPOE_FACEHBI_051218.csv
-code_facehbi;Interno;APOE
-F079;20120457;e3e3
-F103;20121210;e3e3
-F080;20121207;e2e2
-F097;20130137;e3e3
-F018;20130447;e3e4
-F096;20130432;e3e4
-F002;20131084;e3e3
-F113;20131063;e3e4
-F027;20131385;e3e4
-</code>
-Limpiamos un poco esto,
-<code bash>
-> awk -F";" {'print $1,$3'} updateAPOE_FACEHBI_051218.csv | sed 's/F//; s/ /,/; s/code_facehbi/Subject/' | sort -n > facehbi_apoe.csv
-> head facehbi_apoe.csv
-Subject,APOE
-,e3e4
-,e3e3
-,e3e3
-,e3e3
-,e2e3
-,e3e4
-,e3e3
-,e3e3
-,e3e3
-</code>
-Lo separamos para estratificar,
-<code bash>
-> sed 's/e2e2\|e2e3/0/; s/e2e4\|e3e3/1/; s/e3e4\|e4e4/2/' facehbi_apoe.csv > facehbi_apoe_strats.csv
-> head facehbi_apoe_strats.csv
-Subject,APOE
-,2
-,1
-,1
-,1
-,0
-,2
-,1
-,1
-,1
-</code>
-Esto lo importo en R (mas o menos),
-<code R>
-> idatawnp <- read.csv("facehbi_dmn_fa_suvr_np_tmp_v1.csv", sep=";", header=TRUE)
-> iapoe <-read.csv("facehbi_apoe_strats.csv", sep=";", header= TRUE)
-> idatacustom <- read.csv("facehbi_suvr_dmnfa_customfa_v12.csv", sep=";", header=TRUE)
-> idatatmp <-merge(idatawnp, idatacustom, by="Subject")
-> idata <-merge(idatatmp, iapoe, by="Subject")
-> idata_apoe0 <- idata[idata$APOE == "0",]
-</code>
-Un monton de data aqui pero nos centramos en la visita basal,
-<code R>
-> m0 <- lm(idata_apoe0$FPCustom_FA_v1 ~ idata_apoe0$Global_v1.x)
-> summary(m0)
-Call:
-lm(formula = idata_apoe0$FPCustom_FA_v1 ~ idata_apoe0$Global_v1.x)
-Residuals:
-      Min        1Q    Median        3Q       Max
--0.051447 -0.010969  0.001284  0.009302  0.040698
-Coefficients:
-                        Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)              0.18674    0.07971   2.343   0.0278 *
-idata_apoe0$Global_v1.x  0.09175    0.06785   1.352   0.1889
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 0.02192 on 24 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.07078,	Adjusted R-squared:  0.03207
-F-statistic: 1.828 on 1 and 24 DF,  p-value: 0.1889
-</code>
-OK. ahi no hay nada pero esto solo era para ver si funcionaba la cosa. Vamos a organizar un poco la tabla,
-<code R>
-> colnames(idata)
- [1] "Subject"                        "DMN_FA_v1.x"                    "Global_v1.x"
- [4] "Escolaridad"                    "male"                           "LL_Namingtotal_NP"
- [7] "LL_total_NP"                    "total_NP"                       "Piramides_Y_Palmeras_Palab_FAC"
-[10] "Piramides_Y_Plameras_Imag_FAC"  "Kissing_Dancing_Imagenes_FAC"   "Kissing_Dancing_Palabras_FAC"
-[13] "FNAME_TOTAL_FAC"                "Action_Namimg_Libre_FAC"        "Boston_Libre_FAC"
-[16] "Boston_Total_FAC"               "Global_v1.y"                    "Global_v2"
-[19] "DMN_FA_v1.y"                    "DMN_FA_v2"                      "FPCustom_FA_v1"
-[22] "FPCustom_FA_v2"                 "APOE"
-</code>
-Con esos nombres me voy a equivocar seguro, asi que
-<code R>
-> colnames(idata)[colnames(idata) == "Piramides_Y_Plameras_Imag_FAC"] <- "PyP_i"
-> colnames(idata)[colnames(idata) == "Piramides_Y_Palmeras_Palab_FAC"] <- "PyP_p"
-> colnames(idata)[colnames(idata) == "Kissing_Dancing_Imagenes_FAC"] <- "KD_i"
-> colnames(idata)[colnames(idata) == "Kissing_Dancing_Palabras_FAC"] <- "KD_p"
-> colnames(idata)[colnames(idata) == "LL_Namingtotal_NP"] <- "LL_Naming"
-> colnames(idata)[colnames(idata) == "LL_total_NP"] <- "LL"
-> colnames(idata)[colnames(idata) == "total_NP"] <- "NP"
-> colnames(idata)[colnames(idata) == "FNAME_TOTAL_FAC"] <- "FName"
-> colnames(idata)[colnames(idata) == "Action_Namimg_Libre_FAC"] <- "ANaming"
-> colnames(idata)[colnames(idata) == "Boston_Libre_FAC"] <- "Boston_Libre"
-> colnames(idata)[colnames(idata) == "Boston_Total_FAC"] <- "Boston"
-> colnames(idata)
- [1] "Subject"        "DMN_FA_v1.x"    "Global_v1.x"    "Escolaridad"    "male"           "LL_Naming"
- [7] "LL"             "NP"             "PyP_p"          "PyP_i"          "KD_i"           "KD_p"
-[13] "FName"          "ANaming"        "Boston_Libre"   "Boston"         "Global_v1.y"    "Global_v2"
-[19] "DMN_FA_v1.y"    "DMN_FA_v2"      "FPCustom_FA_v1" "FPCustom_FA_v2" "APOE"
-</code>
-y tambien,
-<code R>
-> colnames(idata)[colnames(idata) == "DMN_FA_v1.x"] <- "DMN"
-> colnames(idata)[colnames(idata) == "Global_v1.x"] <- "SUVR"
-> colnames(idata)[colnames(idata) == "FPCustom_FA_v1"] <- "FPCustom"
-> drops <- c("Global_v1.y", "Global_v2", "DMN_FA_v1.y", "DMN_FA_v2", "FPCustom_FA_v2")
-> idata[ , !(names(idata) %in% drops)]
-> okdata <- idata[ , !(names(idata) %in% drops)]
-</code>
-con lo cual queda mucho mas potable esto,
-<code R>
-> colnames(okdata)
- [1] "Subject"      "DMN"          "SUVR"         "Escolaridad"  "male"         "LL_Naming"    "LL"
- [8] "NP"           "PyP_p"        "PyP_i"        "KD_i"         "KD_p"         "FName"        "ANaming"
-[15] "Boston_Libre" "Boston"       "FPCustom"     "APOE"
-</code>
-Ahora, el objetivo es estudiar las variables neurosicologicas como funcion de la FA en las redes DTI (//DMN// y //FPCustom//), estratificando por APOE y usando como covariables SUVR, Genero, Escolaridad y Edad. m( joer q me falta la edad.
-<code bash>
-> awk -F";" '{print $2,$8}' faceHBI_matriuREF_14-1-19-1.csv | sed 's/ /;/; s/edat/Edad/; s/subject/Subject/' > edad.csv
-> scp -P 20022 edad.csv detritus.fundacioace.org:facehbi/dti_model/
-edad.csv                                                      100% 1312   200.6KB/s   00:00  .
-</code>
-Vale,la meto
-<code R>
-> edad_dlc <-read.csv("edad.csv", sep=";", header=TRUE)
-> okdata <- merge(okdata, edad_dlc, by = "Subject")
-> colnames(okdata)
- [1] "Subject"      "DMN"          "SUVR"         "Escolaridad"  "male"         "LL_Naming"    "LL"
- [8] "NP"           "PyP_p"        "PyP_i"        "KD_i"         "KD_p"         "FName"        "ANaming"
-[15] "Boston_Libre" "Boston"       "FPCustom"     "APOE"         "Edad"
-</code>
-Ahora si. Pero sigue siendo una puñeta. Mejor me hago un script que corra a traves de los modelos ;-). Venga, primero a lo bruto, //just in case//,
-<code R>
-library(QuantPsyc)
-x<-read.csv("facehbi_dti_np.csv")
-Color=c("red","blue")
-scan("npvars.names", what = character())->np
-scan("nivars.names", what = character())->ni
-sink(file = "facehbi_dti_np_models.txt", append = TRUE, type = "output", split = TRUE)
-for(i in 1:length(np)){
-        for(j in 1:length(ni)){
-                y.data <- x[c(ni[j], np[i], "male", "Edad", "Escolaridad", "SUVR")]
-                y.data <- y.data[complete.cases(y.data),]
-                a <- lm( paste ('y.data$', np[i], ' ~ y.data$', ni[j], ' + y.data$male + y.data$Edad + y.data$Escolaridad + y.data$SUVR'))
-                writeLines(paste("NP: ", np[i], " NI: ", ni[j]))
-                writeLines(paste("R2: ", summary(a)$adj.r.squared, " p-value: ", summary(a)$coef[2,4]))
-                beta <- lm.beta(a)
-                for(k in 1:length(beta)){
-                        writeLines(paste(names(beta[k]), ": ", beta[k]))
-                }
-                writeLines(paste("-------"))
-        }
-}
-sink()
-</code>
-a ver,
-<code R>
-> write.csv(okdata, "facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 11 items
-Read 2 items
-</code>
-Un vistazo a la salida, y effectivamente, no hay nada que hacer aqui. el mas prometedor es este,
-<code>
-NP:  NP  NI:  FPCustom
-R2:  0.245411609394026  p-value:  0.0332379182003353
-</code>
-Puaf.  Vamos a estratificar aver,
-<code> okdata0 <- okdata[okdata$APOE == "0",]
-> write.csv(okdata0, "facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 11 items
-Read 2 items
-</code>
-Poca cosa aqui,
-<code>
-NP:  NP  NI:  DMN
-R2:  0.283699960037635  p-value:  0.624010265461206
-NP:  FName  NI:  DMN
-R2:  0.260050114900356  p-value:  0.141503076825646
-</code>
-Seguimos,
-<code> okdata1 <- okdata[okdata$APOE == "1",]
-> write.csv(okdata1, "facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 11 items
-Read 2 items
-</code>
-Nop.
-<code> okdata2 <- okdata[okdata$APOE == "2",]
-> write.csv(okdata2, "facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 11 items
-Read 2 items
-</code>
-grrrrrrr...
-<code>
-NP:  LL_Naming  NI:  DMN
-R2:  0.338308455461783  p-value:  0.00172399799381871
-NP:  NP  NI:  FPCustom
-R2:  0.423468586516873  p-value:  0.344571425163692
-NP:  KD_p  NI:  FPCustom
-R2:  0.300292939478652  p-value:  0.382224137819204
-NP:  KD_i  NI:  FPCustom
-R2:  0.3278128869582  p-value:  0.511816038951647
-NP:  FName  NI:  FPCustom
-R2:  0.377022589868983  p-value:  0.457838263496454
-NP:  Boston  NI:  FPCustom
-R2:  0.305029202245965  p-value:  0.251505671812935
-NP:  Boston_Libre  NI:  FPCustom
-R2:  0.349670089711  p-value:  0.127585742382962
-</code>
-Odio estas cosas, todo porqueria que hay que mirar.
-<code R>
-> m0 <- lm(okdata2$LL_Naming ~ okdata2$DMN + okdata2$Escolaridad + okdata2$Edad+ okdata2$SUVR +okdata2$male)
-> summary(m0)
-Call:
-lm(formula = okdata2$LL_Naming ~ okdata2$DMN + okdata2$Escolaridad +
-    okdata2$Edad + okdata2$SUVR + okdata2$male)
-Residuals:
-    Min      1Q  Median      3Q     Max
--1.0747 -0.2115  0.1003  0.2248  0.4808
-Coefficients:
-                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)          20.55919    1.58086  13.005 2.56e-14 ***
-okdata2$DMN         -13.72502    4.01223  -3.421  0.00172 **
-okdata2$Escolaridad   0.04295    0.01474   2.913  0.00648 **
-okdata2$Edad         -0.03229    0.00971  -3.326  0.00222 **
-okdata2$SUVR          0.16477    0.26430   0.623  0.53743
-okdata2$male          0.02292    0.13024   0.176  0.86142
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 0.3551 on 32 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.4277,	Adjusted R-squared:  0.3383
-F-statistic: 4.783 on 5 and 32 DF,  p-value: 0.002238
-> m0 <- lm(okdata2$LL_Naming ~ okdata2$DMN + okdata2$Escolaridad + okdata2$Edad)
-> summary(m0)
-Call:
-lm(formula = okdata2$LL_Naming ~ okdata2$DMN + okdata2$Escolaridad +
-    okdata2$Edad)
-Residuals:
-     Min       1Q   Median       3Q      Max
--1.13733 -0.21729  0.09543  0.23242  0.42227
-Coefficients:
-                      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)          20.529979   1.521191  13.496 3.25e-15 ***
-okdata2$DMN         -13.286680   3.840520  -3.460  0.00148 **
-okdata2$Escolaridad   0.041280   0.014099   2.928  0.00605 **
-okdata2$Edad         -0.030158   0.008949  -3.370  0.00188 **
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 0.3469 on 34 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.4198,	Adjusted R-squared:  0.3686
-F-statistic: 8.201 on 3 and 34 DF,  p-value: 0.0003054
-</code>
-Baaaah, pero he escrito papers con menos. Esta es la variable que se llama en la tabla **LLNaming_total_NP**, a saber que sera.
-Seguimos, la segunda asociacion no dice nada,
-<code>
-> m0 <- lm(okdata2$NP ~ okdata2$FPCustom + okdata2$Escolaridad + okdata2$Edad+ okdata2$SUVR + okdata2$male)
-> summary(m0)
-Call:
-lm(formula = okdata2$NP ~ okdata2$FPCustom + okdata2$Escolaridad +
-    okdata2$Edad + okdata2$SUVR + okdata2$male)
-Residuals:
-    Min      1Q  Median      3Q     Max
--26.514  -7.122   1.120   5.021  32.711
-Coefficients:
-                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)         176.2271    44.0144   4.004 0.000346 ***
-okdata2$FPCustom    121.2372   126.3732   0.959 0.344571
-okdata2$Escolaridad   1.2925     0.5144   2.513 0.017215 *
-okdata2$Edad         -0.7723     0.3146  -2.455 0.019701 *
-okdata2$SUVR         -5.1581     9.0583  -0.569 0.573036
-okdata2$male         -7.5469     4.4865  -1.682 0.102280
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 12.25 on 32 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.5014,	Adjusted R-squared:  0.4235
-F-statistic: 6.435 on 5 and 32 DF,  p-value: 0.0003044
-> m0 <- lm(okdata2$NP ~ okdata2$Escolaridad + okdata2$Edad)
-> summary(m0)
-Call:
-lm(formula = okdata2$NP ~ okdata2$Escolaridad + okdata2$Edad)
-Residuals:
-    Min      1Q  Median      3Q     Max
--27.939  -8.188  -0.075   6.659  37.356
-Coefficients:
-                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)         209.0838    23.1923   9.015 1.19e-10 ***
-okdata2$Escolaridad   1.4459     0.4692   3.082  0.00400 **
-okdata2$Edad         -0.9078     0.3010  -3.016  0.00475 **
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 12.41 on 35 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.4404,	Adjusted R-squared:  0.4084
-F-statistic: 13.77 on 2 and 35 DF,  p-value: 3.87e-05
-</code>
-la variable NP esta asociada casi exclusivamente, en este grupo a la edad y la escolaridad del sujeto. Lomismo vale para el resto,
-<code>
-> m0 <- lm(okdata2$KD_p ~ okdata2$FPCustom + okdata2$Escolaridad + okdata2$Edad+ okdata2$SUVR + okdata2$male)
-> summary(m0)
-Call:
-lm(formula = okdata2$KD_p ~ okdata2$FPCustom + okdata2$Escolaridad +
-    okdata2$Edad + okdata2$SUVR + okdata2$male)
-Residuals:
-    Min      1Q  Median      3Q     Max
--4.0610 -0.7722  0.1195  0.6817  2.1740
-Coefficients:
-                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)          59.01916    8.95276   6.592 6.19e-06 ***
-okdata2$FPCustom    -23.02432   25.62433  -0.899   0.3822
-okdata2$Escolaridad   0.27985    0.09696   2.886   0.0107 *
-okdata2$Edad         -0.08073    0.05345  -1.511   0.1504
-okdata2$SUVR         -0.74099    1.30206  -0.569   0.5772
-okdata2$male         -0.11501    0.77994  -0.147   0.8846
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 1.562 on 16 degrees of freedom
-  (16 observations deleted due to missingness)
-Multiple R-squared:  0.4669,	Adjusted R-squared:  0.3003
-F-statistic: 2.803 on 5 and 16 DF,  p-value: 0.05284
-> m0 <- lm(okdata2$KD_i ~ okdata2$FPCustom + okdata2$Escolaridad + okdata2$Edad+ okdata2$SUVR + okdata2$male)
-> summary(m0)
-Call:
-lm(formula = okdata2$KD_i ~ okdata2$FPCustom + okdata2$Escolaridad +
-    okdata2$Edad + okdata2$SUVR + okdata2$male)
-Residuals:
-    Min      1Q  Median      3Q     Max
--4.9060 -0.8693  0.0712  1.3062  3.7389
-Coefficients:
-                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)          67.92106   14.52237   4.677 0.000217 ***
-okdata2$FPCustom    -27.68934   41.32332  -0.670 0.511816
-okdata2$Escolaridad   0.31847    0.15604   2.041 0.057094 .
-okdata2$Edad         -0.25900    0.08683  -2.983 0.008356 **
-okdata2$SUVR          1.23577    2.07456   0.596 0.559237
-okdata2$male          1.14538    1.26034   0.909 0.376169
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 2.539 on 17 degrees of freedom
-  (15 observations deleted due to missingness)
-Multiple R-squared:  0.4806,	Adjusted R-squared:  0.3278
-F-statistic: 3.146 on 5 and 17 DF,  p-value: 0.03432
-> m0 <- lm(okdata2$FName ~ okdata2$FPCustom + okdata2$Escolaridad + okdata2$Edad+ okdata2$SUVR + okdata2$male)
-> summary(m0)
-Call:
-lm(formula = okdata2$FName ~ okdata2$FPCustom + okdata2$Escolaridad +
-    okdata2$Edad + okdata2$SUVR + okdata2$male)
-Residuals:
-    Min      1Q  Median      3Q     Max
--44.333  -7.319  -1.934   6.399  33.950
-Coefficients:
-                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)          143.2128    55.3000   2.590  0.01434 *
-okdata2$FPCustom    -119.3217   158.7761  -0.752  0.45784
-okdata2$Escolaridad    1.3655     0.6463   2.113  0.04251 *
-okdata2$Edad          -1.1730     0.3952  -2.968  0.00564 **
-okdata2$SUVR         -11.9182    11.3809  -1.047  0.30285
-okdata2$male          -7.9011     5.6369  -1.402  0.17064
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 15.39 on 32 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.4612,	Adjusted R-squared:  0.377
-F-statistic: 5.478 on 5 and 32 DF,  p-value: 0.0009417
-> m0 <- lm(okdata2$Boston ~ okdata2$FPCustom + okdata2$Escolaridad + okdata2$Edad+ okdata2$SUVR + okdata2$male)
-> summary(m0)
-Call:
-lm(formula = okdata2$Boston ~ okdata2$FPCustom + okdata2$Escolaridad +
-    okdata2$Edad + okdata2$SUVR + okdata2$male)
-Residuals:
-     Min       1Q   Median       3Q      Max
--15.5752  -1.7398   0.0496   2.4670   7.4385
-Coefficients:
-                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)          72.9727    15.7856   4.623 6.31e-05 ***
-okdata2$FPCustom    -52.9013    45.2722  -1.169  0.25151
-okdata2$Escolaridad   0.5936     0.1842   3.223  0.00298 **
-okdata2$Edad         -0.2660     0.1129  -2.357  0.02493 *
-okdata2$SUVR          2.6940     3.2501   0.829  0.41350
-okdata2$male         -0.4492     1.6135  -0.278  0.78257
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 4.386 on 31 degrees of freedom
-  (1 observation deleted due to missingness)
-Multiple R-squared:  0.4016,	Adjusted R-squared:  0.305
-F-statistic:  4.16 on 5 and 31 DF,  p-value: 0.005237
-> m0 <- lm(okdata2$Boston_Libre ~ okdata2$FPCustom + okdata2$Escolaridad + okdata2$Edad+ okdata2$SUVR + okdata2$male)
-> summary(m0)
-Call:
-lm(formula = okdata2$Boston_Libre ~ okdata2$FPCustom + okdata2$Escolaridad +
-    okdata2$Edad + okdata2$SUVR + okdata2$male)
-Residuals:
-    Min      1Q  Median      3Q     Max
--9.6225 -1.9833 -0.2538  1.9214  6.9440
-Coefficients:
-                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)          76.69651   12.78225   6.000 1.08e-06 ***
-okdata2$FPCustom    -57.40968   36.70011  -1.564  0.12759
-okdata2$Escolaridad   0.49401    0.14938   3.307  0.00234 **
-okdata2$Edad         -0.26234    0.09136  -2.872  0.00719 **
-okdata2$SUVR          1.92228    2.63062   0.731  0.47026
-okdata2$male         -0.14670    1.30294  -0.113  0.91106
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 3.558 on 32 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.4376,	Adjusted R-squared:  0.3497
-F-statistic: 4.979 on 5 and 32 DF,  p-value: 0.001748
-</code>
-**Resumiendo,** En los sujetos con el alelo $\epsilon$-4 presente, hay una ligera asociacion entre la variable //LLNaming_total_NP// y la fraccion de anisotropia en la //Default Mode Network//, covariada por edady escolaridad de los sujetos de estudio. Todos los demas efectos que puedan observarse son debido al efecto de asociacion de los resultados de los test con la edad y escolaridad de los sujetos. :-P
-====Cosas raras====
-Si hacemos un modelo con todo observamos una cosa curiosa,
-<code>
-> m1 <- lm(okdata$LL_Naming ~ okdata$FPCustom + okdata$SUVR + okdata$Escolaridad + okdata$male +okdata$Edad + okdata$APOE)
-> summary(m1)
-Call:
-lm(formula = okdata$LL_Naming ~ okdata$FPCustom + okdata$SUVR +
-    okdata$Escolaridad + okdata$male + okdata$Edad + okdata$APOE)
-Residuals:
-     Min       1Q   Median       3Q      Max
--1.75246  0.02246  0.08062  0.14430  0.30217
-Coefficients:
-                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)        16.118960   0.507667  31.751   <2e-16 ***
-okdata$FPCustom    -2.409148   1.269032  -1.898   0.0596 .
-okdata$SUVR        -0.173373   0.179192  -0.968   0.3349
-okdata$Escolaridad  0.005906   0.005947   0.993   0.3223
-okdata$male        -0.006072   0.056222  -0.108   0.9141
-okdata$Edad        -0.005047   0.003865  -1.306   0.1936
-okdata$APOE        -0.054227   0.045219  -1.199   0.2324
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 0.3216 on 147 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.06926,	Adjusted R-squared:  0.03127
-F-statistic: 1.823 on 6 and 147 DF,  p-value: 0.09836
-</code>
-El modelo es una porqueria pero los residuales indican que hay un estratificacion para la variable //LL_Naming//,
-| {{:neuroimagen:residuals_vs_fitted_llnaming_full.png?300|}} | {{:neuroimagen:qq_llnaming_full.png?300|}} |
-| {{:neuroimagen:scale_location_llnaming_full.png?300|}}||
-Y tal y como indica el ajuste,
-<code>
-> m1 <- lm(okdata$LL_Naming ~ okdata$FPCustom)
-> summary(m1)
-Call:
-lm(formula = okdata$LL_Naming ~ okdata$FPCustom)
-Residuals:
-     Min       1Q   Median       3Q      Max
--1.88482  0.05739  0.08721  0.12847  0.22546
-Coefficients:
-                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)      15.5248     0.3728  41.647   <2e-16 ***
-okdata$FPCustom  -2.1407     1.2661  -1.691   0.0929 .
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 0.3248 on 152 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.01846,	Adjusted R-squared:  0.012
-F-statistic: 2.859 on 1 and 152 DF,  p-value: 0.09294
-</code>
-| {{:neuroimagen:residuals_llnaming_0.png?300|}} | {{:neuroimagen:qq_llnaming_0.png?300|}} |
-| {{:neuroimagen:scale_llnaming_0.png?300|}} | {{:neuroimagen:leverage_llnaming_0.png?300|}} |
-**Nota:** Estas variables estan muy sesgadas por los valores dados en la clinica, de ahi este comportamiento raro.
-===== Composites =====
-Vamos a intentar el procedimiento utilizando los composites de //NP//. Las variables de los composites son,
-<code>
-funcioExecutiva_fluencia
-funcioExecutiva_velocprocess_IM
-funcioExecutiva_atencio
-memoria_fnameProf
-memoria_fnameNom
-memoria_wms
-memoria_rbans
-gnosia
-praxia
-</code>
-Saco las variables que necesito,
-<code bash>
-> awk -F";" '{print $2,$8,$9,$11,$338,$340,$341,$342,$343,$344,$345,$346,$347,$350,$412}' faceHBI_matriuREF_14-1-19-1.csv | sed 's/ /;/g; s/edat/Edad/; s/subject/Subject/; s/Anyos_Escolaridad_FAC/Escolaridad/; s/Sex_1H_0M/female/; s/Global_v1/SUVR/' > facehbi_data.csv
-> awk -F";" {'print $1,$3'} updateAPOE_FACEHBI_051218.csv | sed 's/F//; s/ /,/; s/code_facehbi/Subject/' | sort -n > facehbi_apoe.csv
-> sed 's/e2e2\|e2e3/0/; s/e2e4\|e3e3/1/; s/e3e4\|e4e4/2/; s/,/;/' facehbi_apoe.csv > facehbi_apoe_strats.csv
-> scp -P 20022 facehbi_apoe_strats.csv detritus.fundacioace.org:facehbi/dti_model/
-facehbi_apoe_strats.csv
-> scp -P 20022 facehbi_data.csv detritus.fundacioace.org:facehbi/dti_model/
-............
-facehbi_[osotolongo@detritus dti_model]$ awk -F";" '{print $1,$4,$6}' facehbi_suvr_dmnfa_customfa_v12.csv | sed 's/ /;/g; s/DMN_FA_v1/DMN/; s/FPCustom_FA_v1/FPCustom/' > facehbi_dti.csv
-data.csv
-</code>
-La importo en R,
-<code R>
-> fdata <-read.csv("facehbi_data.csv", sep = ";", header=TRUE)
-> fapoe <-read.csv("facehbi_apoe_strats.csv", sep = ";", header=TRUE)
-> fdti <- read.csv("facehbi_dti.csv", sep=";", header=TRUE)
-> okdata <- merge(fdata, fapoe, by = "Subject")
-> okdata <- merge(okdata, fdti, by = "Subject")
-</code>
-preparo la lista de variables,
-<code bash>
-[osotolongo@detritus dti_model]$ cat npvars.names
-funcioExecutiva_fluencia
-funcioExecutiva_velocprocess_IM
-funcioExecutiva_atencio
-memoria_fnameProf
-memoria_fnameNom
-memoria_wms
-memoria_rbans
-gnosia
-praxia
-[osotolongo@detritus dti_model]$ cat nivars.names
-DMN
-FPCustom
-</code>
-y hacemos la primera prueba,
-<code R>
-> write.csv(okdata, file="facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 10 items
-Read 2 items
-</code>
-No muy  bien hasta ahora,
-<code>
-NP:  funcioExecutiva_velocprocess_IM  NI:  FPCustom
-R2:  0.315511475678145  p-value:  0.240278609939977
-</code>
-Estratificamos ahora,
-<code R>
-> okdata0 <- okdata[okdata$APOE == "0",]
-> write.csv(okdata0, file="facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 10 items
-Read 2 items
-> okdata1 <- okdata[okdata$APOE == "1",]
-> write.csv(okdata1, file="facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 10 items
-Read 2 items
-> okdata2 <- okdata[okdata$APOE == "2",]
-> write.csv(okdata2, file="facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 10 items
-Read 2 items
-</code>
-Pero sigue el mismo estilo
-//APOE 0//
-<code>
-NP:  funcioExecutiva_fluencia  NI:  DMN
-R2:  0.243867525131838  p-value:  0.362338135897475
-NP:  memoria_fnameNom  NI:  DMN
-R2:  0.390194941103106  p-value:  0.247812414116152
-NP:  memoria_wms  NI:  FPCustom
-R2:  0.346181066305969  p-value:  0.61110081152783
-</code>
-//APOE 1//
-<code>
-NP:  funcioExecutiva_velocprocess_IM  NI:  FPCustom
-R2:  0.312707319581829  p-value:  0.159750199653709
-</code>
-//APOE 2//
-<code>
-NP:  funcioExecutiva_velocprocess_IM  NI:  DMN
-R2:  0.438816661720517  p-value:  0.07768386755793
-NP:  memoria_fnameNom  NI:  DMN
-R2:  0.360648103744986  p-value:  0.680280233588883
-NP:  llenguatge_denom_IM  NI:  FPCustom
-R2:  0.301108942185496  p-value:  0.168274379413938
-</code>
-y eso es lo mejorcito. Vamos a mirar un poco mejor los //APOE 2// (N=38) :-/, que tienen la mejor asociacion.
-<code R>
-> m1 <- lm(okdata2$funcioExecutiva_velocprocess_IM ~ okdata2$DMN + okdata2$Edad + okdata2$Escolaridad + okdata2$female + okdata2$SUVR)
-> summary(m1)
-Call:
-lm(formula = okdata2$funcioExecutiva_velocprocess_IM ~ okdata2$DMN +
-    okdata2$Edad + okdata2$Escolaridad + okdata2$female + okdata2$SUVR)
-Residuals:
-     Min       1Q   Median       3Q      Max
--1.56334 -0.50510  0.08154  0.34458  2.03163
-Coefficients:
-                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)           1.41530    3.18490   0.444  0.65976
-okdata2$DMN         -14.74565    8.08940  -1.823  0.07768 .
-okdata2$Edad          0.02381    0.01956   1.218  0.23226
-okdata2$Escolaridad  -0.01873    0.02974  -0.630  0.53326
-okdata2$female       -0.45115    0.26240  -1.719  0.09521 .
-okdata2$SUVR          1.68436    0.53322   3.159  0.00345 **
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 0.7156 on 32 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.5147,	Adjusted R-squared:  0.4388
-F-statistic: 6.786 on 5 and 32 DF,  p-value: 0.0002047
-</code>
-Voy a limpiar un poco a ver,
-<code R>
- > m1 <- lm(okdata2$funcioExecutiva_velocprocess_IM ~ okdata2$DMN + okdata2$female + okdata2$SUVR)
-> summary(m1)
-Call:
-lm(formula = okdata2$funcioExecutiva_velocprocess_IM ~ okdata2$DMN +
-    okdata2$female + okdata2$SUVR)
-Residuals:
-     Min       1Q   Median       3Q      Max
--1.72431 -0.45826  0.02665  0.49161  1.97888
-Coefficients:
-               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)      4.2864     2.3684   1.810 0.079169 .
-okdata2$DMN    -20.8448     6.7607  -3.083 0.004047 **
-okdata2$female  -0.4298     0.2608  -1.648 0.108592
-okdata2$SUVR     1.9746     0.4927   4.008 0.000317 ***
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 0.7159 on 34 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.4838,	Adjusted R-squared:  0.4382
-F-statistic: 10.62 on 3 and 34 DF,  p-value: 4.464e-05
-</code>
-un poco mas,
-<code R>
-> m1 <- lm(okdata2$funcioExecutiva_velocprocess_IM ~ okdata2$DMN + okdata2$SUVR)
-> summary(m1)
-Call:
-lm(formula = okdata2$funcioExecutiva_velocprocess_IM ~ okdata2$DMN +
-    okdata2$SUVR)
-Residuals:
-     Min       1Q   Median       3Q      Max
--1.60347 -0.37573 -0.05682  0.41557  2.11191
-Coefficients:
-             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)    4.8843     2.3971   2.038 0.049206 *
-okdata2$DMN  -22.6775     6.8300  -3.320 0.002111 **
-okdata2$SUVR   1.8831     0.5014   3.756 0.000629 ***
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 0.7333 on 35 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.4426,	Adjusted R-squared:  0.4107
-F-statistic: 13.89 on 2 and 35 DF,  p-value: 3.617e-05
-</code>
-Vaya, no esta tan mal.
-A ver si encajo esto de alguna manera,
-//APOE 0//
-<code>
-> m1 <- lm(okdata0$funcioExecutiva_velocprocess_IM ~ okdata0$DMN + okdata0$Escolaridad + okdata0$SUVR)
-> summary(m1)
-Call:
-lm(formula = okdata0$funcioExecutiva_velocprocess_IM ~ okdata0$DMN +
-    okdata0$Escolaridad + okdata0$SUVR)
-Residuals:
-     Min       1Q   Median       3Q      Max
--0.88656 -0.46872  0.04536  0.22426  1.55510
-Coefficients:
-                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)          2.64148    2.60484   1.014  0.32157
-okdata0$DMN          7.16412    5.08213   1.410  0.17262
-okdata0$Escolaridad -0.11401    0.03127  -3.645  0.00143 **
-okdata0$SUVR        -2.79148    2.09112  -1.335  0.19555
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 0.6454 on 22 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.3911,	Adjusted R-squared:  0.3081
-F-statistic:  4.71 on 3 and 22 DF,  p-value: 0.01096
-</code>
-//APOE 1//
-<code>
-> m1 <- lm(okdata1$funcioExecutiva_velocprocess_IM ~ okdata1$DMN + okdata1$Escolaridad + okdata1$SUVR)
-> summary(m1)
-Call:
-lm(formula = okdata1$funcioExecutiva_velocprocess_IM ~ okdata1$DMN +
-    okdata1$Escolaridad + okdata1$SUVR)
-Residuals:
-    Min      1Q  Median      3Q     Max
--1.3510 -0.6597 -0.1832  0.3824  4.8138
-Coefficients:
-                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)           0.8490     2.0202   0.420 0.675360
-okdata1$DMN          -1.6852     4.8278  -0.349 0.727896
-okdata1$Escolaridad  -0.0851     0.0217  -3.922 0.000176 ***
-okdata1$SUVR          0.8174     0.9136   0.895 0.373455
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 0.9785 on 86 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.1598,	Adjusted R-squared:  0.1305
-F-statistic: 5.452 on 3 and 86 DF,  p-value: 0.001767
-</code>
-//APOE 2//
-<code>
-> m1 <- lm(okdata2$funcioExecutiva_velocprocess_IM ~ okdata2$DMN + okdata2$Escolaridad + okdata2$SUVR)
-> summary(m1)
-Call:
-lm(formula = okdata2$funcioExecutiva_velocprocess_IM ~ okdata2$DMN +
-    okdata2$Escolaridad + okdata2$SUVR)
-Residuals:
-     Min       1Q   Median       3Q      Max
--1.62197 -0.38893 -0.06813  0.44468  2.06993
-Coefficients:
-                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)           4.49262    2.45738   1.828  0.07630 .
-okdata2$DMN         -19.91080    7.67129  -2.595  0.01385 *
-okdata2$Escolaridad  -0.02460    0.03046  -0.808  0.42484
-okdata2$SUVR          1.78264    0.51901   3.435  0.00158 **
----
-Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
-Residual standard error: 0.7369 on 34 degrees of freedom
-Multiple R-squared:  0.4531,	Adjusted R-squared:  0.4048
-F-statistic: 9.388 on 3 and 34 DF,  p-value: 0.0001159
-</code>
-**Hasta ahora:** En los sujetos con el alelo $\epsilon$-4 presente, la variable //funcioExecutiva_velocprocess_IM// tiene una ligera asociacion con la fraccion de anisotropia en la Default Mode Network y el SUVR de FBB. Esta asociación desaparece cuando no esta presente dicho alelo, siendo la escolaridad del sujeto la variable mas prominente en el caso de los sujetos con el alelo $\epsilon$-2.
-==== Variables de MB ====
-Hay un interes especial en las variables de los tesst "Piramides y Palmeras" y "Kissing and Dancing". Voy a extraer los valores,
-<code bash>
-> awk -F";" '{print $2,$8,$9,$11,$286,$287,$288,$289,$412}' faceHBI_matriuREF_14-1-19-1.csv | sed 's/ /;/g; s/edat/Edad/; s/subject/Subject/; s/Anyos_Escolaridad_FAC/Escolaridad/; s/Sex_1H_0M/female/; s/Global_v1/SUVR/; s/Piramides_Y_Palmeras_Palab_FAC/PPp/; s/Piramides_Y_Plameras_Imag_FAC/PPi/; s/Kissing_Dancing_Imagenes_FAC/KDi/; s/Kissing_Dancing_Palabras_FAC/KDp/' > facehbi_data_mb.csv
-> scp -P 20022 facehbi_data_mb.csv detritus.fundacioace.org:facehbi/dti_model/
-facehbi_data_mb.csv                                                                 100% 5476   801.5KB/s   00:00
-</code>
-Los cargo, hago un composite con estas variables y miro los modelos.
-<code>
-> fdata <-read.csv("facehbi_data_mb.csv", sep = ";", header=TRUE)
-> fapoe <-read.csv("facehbi_apoe_strats.csv", sep = ";", header=TRUE)
-> fdti <- read.csv("facehbi_dti.csv", sep=";", header=TRUE)
-> okdata <- merge(fdata, fapoe, by = "Subject")
-> okdata <- merge(okdata, fdti, by = "Subject")
-> okdata$zPPp = (okdata$PPp - mean(okdata$PPp, na.rm = TRUE))/sd(okdata$PPp, na.rm = TRUE)
-> okdata$zPPi = (okdata$PPi - mean(okdata$PPi, na.rm = TRUE))/sd(okdata$PPi, na.rm = TRUE)
-> okdata$zKDi = (okdata$KDi - mean(okdata$KDi, na.rm = TRUE))/sd(okdata$KDi, na.rm = TRUE)
-> okdata$zKDp = (okdata$KDp - mean(okdata$KDp, na.rm = TRUE))/sd(okdata$KDp, na.rm = TRUE)
-> np <- data.frame(okdata$zPPp, okdata$zPPi, okdata$zKDp, okdata$zKDi)
-> fanp <- fa(np)
-> okdata$scop <- fanp$scores
-> m1 <- lm(okdata$scop ~ okdata$DMN + okdata$Edad + okdata$Escolaridad + okdata$female + okdata$SUVR)
-> summary(m1)
-Call:
-lm(formula = okdata$scop ~ okdata$DMN + okdata$Edad + okdata$Escolaridad +
-    okdata$female + okdata$SUVR)
-Residuals:
-    Min      1Q  Median      3Q     Max
--3.7621 -0.2453  0.2214  0.5313  1.0935
-Coefficients:
-                   Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)         0.79633    2.39102   0.333    0.740
-okdata$DMN          3.64776    5.39764   0.676    0.501
-okdata$Edad        -0.02282    0.01537  -1.484    0.142
-okdata$Escolaridad  0.02556    0.02308   1.108    0.272
-okdata$female      -0.19461    0.23710  -0.821    0.415
-okdata$SUVR        -0.62693    0.58403  -1.073    0.287
-Residual standard error: 0.8891 on 68 degrees of freedom
-  (80 observations deleted due to missingness)
-Multiple R-squared:  0.1081,	Adjusted R-squared:  0.04254
-F-statistic: 1.649 on 5 and 68 DF,  p-value: 0.1591
-> m1 <- lm(okdata$scop ~ okdata$FPCustom + okdata$Edad + okdata$Escolaridad + okdata$female + okdata$SUVR)
-> summary(m1)
-Call:
-lm(formula = okdata$scop ~ okdata$FPCustom + okdata$Edad + okdata$Escolaridad +
-    okdata$female + okdata$SUVR)
-Residuals:
-    Min      1Q  Median      3Q     Max
--3.8339 -0.2617  0.2257  0.5570  1.1006
-Coefficients:
-                   Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)         1.33594    2.04679   0.653    0.516
-okdata$FPCustom     2.58755    4.99434   0.518    0.606
-okdata$Edad        -0.02482    0.01490  -1.666    0.100
-okdata$Escolaridad  0.02702    0.02290   1.180    0.242
-okdata$female      -0.18170    0.23560  -0.771    0.443
-okdata$SUVR        -0.61935    0.58992  -1.050    0.297
-Residual standard error: 0.8903 on 68 degrees of freedom
-  (80 observations deleted due to missingness)
-Multiple R-squared:  0.1057,	Adjusted R-squared:  0.0399
-F-statistic: 1.607 on 5 and 68 DF,  p-value: 0.1701
-> okdata0 <- okdata[okdata$APOE == "0",]
-> m1 <- lm(okdata0$scop ~ okdata0$FPCustom + okdata0$Edad + okdata0$Escolaridad + okdata0$female + okdata0$SUVR)
-> summary(m1)
-Call:
-lm(formula = okdata0$scop ~ okdata0$FPCustom + okdata0$Edad +
-    okdata0$Escolaridad + okdata0$female + okdata0$SUVR)
-Residuals:
-       20       21       22       23       24       25       26
-.85452  0.59106 -0.39878 -1.11895  0.04513  0.21929 -0.25185  0.05957
-Coefficients:
-                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)          11.46677   14.83812   0.773    0.520
-okdata0$FPCustom    -24.86515   25.51080  -0.975    0.433
-okdata0$Edad         -0.09124    0.19281  -0.473    0.683
-okdata0$Escolaridad  -0.04443    0.13213  -0.336    0.769
-okdata0$female        0.38851    1.52692   0.254    0.823
-okdata0$SUVR          2.28677   10.61157   0.215    0.849
-Residual standard error: 1.142 on 2 degrees of freedom
-  (18 observations deleted due to missingness)
-Multiple R-squared:  0.4025,	Adjusted R-squared:  -1.091
-F-statistic: 0.2695 on 5 and 2 DF,  p-value: 0.8972
-> okdata1 <- okdata[okdata$APOE == "1",]
-> m1 <- lm(okdata1$scop ~ okdata1$FPCustom + okdata1$Edad + okdata1$Escolaridad + okdata1$female + okdata1$SUVR)
-> summary(m1)
-Call:
-lm(formula = okdata1$scop ~ okdata1$FPCustom + okdata1$Edad +
-    okdata1$Escolaridad + okdata1$female + okdata1$SUVR)
-Residuals:
-    Min      1Q  Median      3Q     Max
--1.7087 -0.3229  0.1671  0.4659  0.7777
-Coefficients:
-                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)         -0.709449   2.410371  -0.294    0.770
-okdata1$FPCustom     1.379688   4.589883   0.301    0.765
-okdata1$Edad        -0.014505   0.013777  -1.053    0.299
-okdata1$Escolaridad  0.006632   0.022277   0.298    0.768
-okdata1$female      -0.033525   0.229931  -0.146    0.885
-okdata1$SUVR         1.141289   1.255969   0.909    0.369
-Residual standard error: 0.6507 on 38 degrees of freedom
-  (46 observations deleted due to missingness)
-Multiple R-squared:  0.04695,	Adjusted R-squared:  -0.07845
-F-statistic: 0.3744 on 5 and 38 DF,  p-value: 0.863
-> okdata2 <- okdata[okdata$APOE == "2",]
-> m1 <- lm(okdata2$scop ~ okdata2$FPCustom + okdata2$Edad + okdata2$Escolaridad + okdata2$female + okdata2$SUVR)
-> summary(m1)
-Call:
-lm(formula = okdata2$scop ~ okdata2$FPCustom + okdata2$Edad +
-    okdata2$Escolaridad + okdata2$female + okdata2$SUVR)
-Residuals:
-    Min      1Q  Median      3Q     Max
--3.6076 -0.3908  0.1920  0.7653  1.2746
-Coefficients:
-                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
-(Intercept)          2.67538    7.36103   0.363    0.721
-okdata2$FPCustom    -2.34987   21.06438  -0.112    0.913
-okdata2$Edad        -0.04374    0.04392  -0.996    0.334
-okdata2$Escolaridad  0.10479    0.07971   1.315    0.207
-okdata2$female      -0.52022    0.64123  -0.811    0.429
-okdata2$SUVR        -0.47680    1.07041  -0.445    0.662
-Residual standard error: 1.285 on 16 degrees of freedom
-  (16 observations deleted due to missingness)
-Multiple R-squared:  0.259,	Adjusted R-squared:  0.02737
-F-statistic: 1.118 on 5 and 16 DF,  p-value: 0.3898
-</code>
-Con lo cual me convenzo de que esto no vale para nada.
-===== Todas las redes =====
-No creo que funcione pero por completitud debo hacer el mismo procedimiento para todas las redes que hemos medido, esto es: DMN, FPCustom, LN y SN.
-<code bash>
-[osotolongo@detritus facehbi]$ awk -F";" '{print $1";"$2}' facehbi_dti_LN.csv > facehbi_fa_LN.csv
-[osotolongo@detritus facehbi]$ awk -F";" '{print $1";"$2}' facehbi_dti_SN.csv > facehbi_fa_SN.csv
-[osotolongo@detritus facehbi]$ awk -F";" '{print $1";"$2}' facehbi_dti_DMN.csv > facehbi_fa_DMN.csv
-[osotolongo@detritus facehbi]$ awk -F";" '{print $1";"$2}' facehbi_dti_FPCustom.csv > facehbi_fa_FPCustom.csv
-[osotolongo@detritus facehbi]$ join -t";" -j 1 facehbi_fa_DMN.csv facehbi_fa_LN.csv > tmp.csv; join -t";" -j 1 tmp.csv facehbi_fa_SN.csv > tmp2.csv; join -t";" -j 1 tmp2.csv facehbi_fa_FPCustom.csv > facehbi_fa.csv; rm tmp.csv tmp2.csv
-[osotolongo@detritus facehbi]$ head facehbi_fa.csv
-Subject;DMN_FA;LN_FA;SN_FA;FPCustom_FA
-;;;;
-;;;;
-;;;;
-;0.295167;0.297783;0.283152;0.257377
-;0.335169;0.304239;0.326038;0.309156
-;0.306471;0.303277;0.295983;0.285556
-;0.335922;0.323048;0.346638;0.303487
-;0.293183;0.271857;0.279124;0.266333
-;0.343917;0.318176;0.329685;0.319478
-[osotolongo@detritus facehbi]$ cp facehbi_fa.csv ~/facehbi/dti_model/
-</code>
-voy a cambiar el script de R para que me de algo mas de info,
-<code R>
-library(QuantPsyc)
-x<-read.csv("facehbi_dti_np.csv")
-Color=c("red","blue")
-scan("npvars.names", what = character())->np
-scan("nivars.names", what = character())->ni
-sink(file = "facehbi_dti_np_models.txt", append = TRUE, type = "output", split = FALSE)
-for(i in 1:length(np)){
-        for(j in 1:length(ni)){
-                y.data <- x[c(ni[j], np[i], "female", "Edad", "Escolaridad", "SUVR")]
-                y.data <- y.data[complete.cases(y.data),]
-                a <- lm( paste ('y.data$', np[i], ' ~ y.data$', ni[j], ' + y.data$SUVR + y.data$female + y.data$Edad + y.data$Escolaridad'))
-                writeLines(paste("NP: ", np[i], " NI: ", ni[j]))
-                writeLines(paste("R2: ", summary(a)$adj.r.squared, " p-value: ", 1-pf(summary(a)$fstatistic[1], summary(a)$fstatistic[2], summary(a)$fstatistic[3])))
-                writeLines(paste("p-value (", ni[j],"): ", summary(a)$coef[2,4], " p-value (SUVR): ", summary(a)$coef[3,4]))
-                beta <- lm.beta(a)
-                for(k in 1:length(beta)){
-                        writeLines(paste(names(beta[k]), ": ", beta[k]))
-                }
-                writeLines(paste("-------"))
-        }
-}
-sink()
-</code>
-y a probar con los composites de nuevo,
-<code bash>
-[osotolongo@detritus dti_model]$ cat nivars.names
-DMN_FA
-LN_FA
-SN_FA
-FPCustom_FA
-[osotolongo@detritus dti_model]$ cat npvars.names
-funcioExecutiva_fluencia
-funcioExecutiva_velocprocess_IM
-funcioExecutiva_atencio
-memoria_fnameProf
-memoria_fnameNom
-memoria_wms
-memoria_rbans
-gnosia
-praxia
-llenguatge_denom_IM
-</code>
-Empiezo con el global,
-<code R>
-> fdti <- read.csv("facehbi_fa.csv", sep=";", header=TRUE)
-> fdata <-read.csv("facehbi_data.csv", sep = ";", header=TRUE)
-> fapoe <-read.csv("facehbi_apoe_strats.csv", sep = ";", header=TRUE)
-> okdata <- merge(fdata, fapoe, by = "Subject")
-> okdata <- merge(okdata, fdti, by = "Subject")
-> write.csv(okdata, file="facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 10 items
-Read 4 items
-</code>
-movemos los resultados,
-<code bash>
-[osotolongo@detritus dti_model]$ mv facehbi_dti_np_models.txt facehbi_dti_np_models_all.txt
-</code>
-y ahora a estratificar,
-<code R>
-> okdata0 <- okdata[okdata$APOE == "0",]
-> write.csv(okdata0, file="facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 10 items
-Read 4 items
-</code>
-<code bash>
-[osotolongo@detritus dti_model]$ mv facehbi_dti_np_models.txt facehbi_dti_np_models_0.txt
-</code>
-<code R>
-> okdata1 <- okdata[okdata$APOE == "1",]
-> write.csv(okdata1, file="facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 10 items
-Read 4 items
-</code>
-<code bash>
-[osotolongo@detritus dti_model]$ mv facehbi_dti_np_models.txt facehbi_dti_np_models_1.txt
-</code>
-<code R>
-> okdata2 <- okdata[okdata$APOE == "2",]
-> write.csv(okdata2, file="facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 10 items
-Read 4 items
-</code>
-<code bash>
-[osotolongo@detritus dti_model]$ mv facehbi_dti_np_models.txt facehbi_dti_np_models_2.txt
-</code>
-y lo voy a guardar, por si acaso,
-<code bash>
-[osotolongo@detritus dti_model]$ tar czvf facehbi_dti_np_models.tgz facehbi_dti_np_models_*
-facehbi_dti_np_models_0.txt
-facehbi_dti_np_models_1.txt
-facehbi_dti_np_models_2.txt
-facehbi_dti_np_models_all.txt
-</code>
-**Nota:** Estos hay que revisarlos despacio pues puede haber alguna asosiacion con el SUVR que hayamos pasado por alto.
-Ahora el otro composite,
-<code R>
-> fdata <-read.csv("facehbi_data_mb.csv", sep = ";", header=TRUE)
-> okdata <- merge(okdata, fdata, by = "Subject")
-> okdata$zPPp = (okdata$PPp - mean(okdata$PPp, na.rm = TRUE))/sd(okdata$PPp, na.rm = TRUE)
-> okdata$zPPi = (okdata$PPi - mean(okdata$PPi, na.rm = TRUE))/sd(okdata$PPi, na.rm = TRUE)
-> okdata$zKDi = (okdata$KDi - mean(okdata$KDi, na.rm = TRUE))/sd(okdata$KDi, na.rm = TRUE)
-> okdata$zKDp = (okdata$KDp - mean(okdata$KDp, na.rm = TRUE))/sd(okdata$KDp, na.rm = TRUE)
-> mb <- data.frame(okdata$zPPp, okdata$zPPi, okdata$zKDp, okdata$zKDi)
-> okdata$cs <- mbsc$scores
-</code>
-<code bash>
-[osotolongo@detritus dti_model]$ cat npvars.names
-cs
-</code>
-<code R>
-> write.csv(okdata, file="facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 1 item
-Read 4 items
-</code>
-y lo hago estratificado tambien, (moviendo los outputs como antes)
-<code R>
-> okdata0 <- okdata[okdata$APOE == "0",]
-> write.csv(okdata0, file="facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 1 item
-Read 4 items
-> okdata1 <- okdata[okdata$APOE == "1",]
-> write.csv(okdata1, file="facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 1 item
-Read 4 items
-> okdata2 <- okdata[okdata$APOE == "2",]
-> write.csv(okdata2, file="facehbi_dti_np.csv")
-> source("get_lms.r")
-Read 1 item
-Read 4 items
-</code>
-y aqui si no hay nada de nada.
-Voy a hacerme un script para sacar cuando R2 es mayor que //0.3// por poner un numero,
-<code perl checkr2.pl>
-#!/usr/bin/perl
-use strict;
-use warnings;
-use Data::Dump qw(dump);
-my $ifile = "facehbi_dti_np_models_all.txt";
-my $thresh = 0.3;
-my %model;
-open IDF, "<$ifile" or die "No such file\n";
-while (<IDF>){
-        if (/-------/ && $model{"r2"}>0.3) {
-                print $model{"ni_var"}.",".$model{np_var}."\nr2 = ".$model{"r2"}.", p-value = ".$model{"pvalue"}."\npv_".$model{"ni_var"}." = ".$model{"pv_ni"}.", pv_SUVR = ".$model{pv_suvr}." \n";
-        };
-        if (/^NP:.*/) {($model{"np_var"}, $model{"ni_var"}) = /^NP:\s+(\w+)\s+NI:\s+(\w+)\s*$/};
-        if (/^R2:.*/) {($model{"r2"}, $model{"pvalue"}) = /^R2:\s+(\S+)\s+p-value:\s+(\S+)/};
-        if (/^p-value.*/) {($model{"pv_ni"}, $model{"pv_suvr"}) = /p-value.*:\s+(\S+)\s+p-value.*:\s+(\S+)/}
-}
-close IDF;
-</code>
-Para todos,
-<code>
-[osotolongo@detritus dti_model]$ ./checkr2.pl
-Analizing facehbi_dti_np_models_all.txt ...
-DMN_FA, funcioExecutiva_velocprocess_IM
-r2 = 0.302226155665606, p-value = 1.59872115546023e-14
-pv_DMN_FA = 0.883576950793585, pv_SUVR = 0.24424229051191
-LN_FA, funcioExecutiva_velocprocess_IM
-r2 = 0.302579788141454, p-value = 1.53210777398272e-14
-pv_LN_FA = 0.731754149108559, pv_SUVR = 0.239811378742586
-SN_FA, funcioExecutiva_velocprocess_IM
-r2 = 0.302699583800708, p-value = 1.50990331349021e-14
-pv_SN_FA = 0.698477685239432, pv_SUVR = 0.241344996365449
-FPCustom_FA, funcioExecutiva_velocprocess_IM
-r2 = 0.303857285316447, p-value = 1.28785870856518e-14
-pv_FPCustom_FA = 0.495322950618766, pv_SUVR = 0.229845691710707
-</code>
-//APOE 0//
-<code>
-[osotolongo@detritus dti_model]$ ./checkr2.pl
-Analizing facehbi_dti_np_models_0.txt ...
-DMN_FA, funcioExecutiva_velocprocess_IM
-r2 = 0.379552223636583, p-value = 0.0057104958050207
-pv_DMN_FA = 0.639790744923555, pv_SUVR = 0.0157173219667127
-LN_FA, funcioExecutiva_velocprocess_IM
-r2 = 0.373746758451691, p-value = 0.00627788677009611
-pv_LN_FA = 0.922726301726418, pv_SUVR = 0.0179719566898906
-SN_FA, funcioExecutiva_velocprocess_IM
-r2 = 0.373504904382816, p-value = 0.00630256049240607
-pv_SN_FA = 0.978604565669928, pv_SUVR = 0.0176943724392262
-FPCustom_FA, funcioExecutiva_velocprocess_IM
-r2 = 0.376679557258316, p-value = 0.00598535915763587
-pv_FPCustom_FA = 0.734462972707933, pv_SUVR = 0.0164897973831555
-DMN_FA, memoria_wms
-r2 = 0.384900678414176, p-value = 0.00522814187347165
-pv_DMN_FA = 0.971755525011924, pv_SUVR = 0.126202366929838
-LN_FA, memoria_wms
-r2 = 0.476189288707085, p-value = 0.000987730906959694
-pv_LN_FA = 0.0571602758952463, pv_SUVR = 0.0786860000743259
-SN_FA, memoria_wms
-r2 = 0.4105573407532, p-value = 0.00337775223148928
-pv_SN_FA = 0.327134537994976, pv_SUVR = 0.110122034640346
-FPCustom_FA, memoria_wms
-r2 = 0.38938771125582, p-value = 0.00485148460500173
-pv_FPCustom_FA = 0.683663237630694, pv_SUVR = 0.141496294121895
-</code>
-//APOE 1// --> **nada**
-//APOE 2//
-<code>
-[osotolongo@detritus dti_model]$ ./checkr2.pl
-Analizing facehbi_dti_np_models_2.txt ...
-DMN_FA, funcioExecutiva_velocprocess_IM
-r2 = 0.485798156550142, p-value = 2.68765592381648e-06
-pv_DMN_FA = 0.00443564461139048, pv_SUVR = 0.00250803493024018
-LN_FA, funcioExecutiva_velocprocess_IM
-r2 = 0.391142446695136, p-value = 7.40330891934038e-05
-pv_LN_FA = 0.298247246087403, pv_SUVR = 0.00913580342963226
-SN_FA, funcioExecutiva_velocprocess_IM
-r2 = 0.473679765360014, p-value = 4.26313995949279e-06
-pv_SN_FA = 0.0075840881661726, pv_SUVR = 0.00315334075632377
-FPCustom_FA, funcioExecutiva_velocprocess_IM
-r2 = 0.420481875101633, p-value = 2.83138960435192e-05
-pv_FPCustom_FA = 0.0767718841930776, pv_SUVR = 0.00977255081753087
-DMN_FA, memoria_fnameProf
-r2 = 0.327588088792215, p-value = 0.000497956057757376
-pv_DMN_FA = 0.773974302319369, pv_SUVR = 0.788744944522824
-LN_FA, memoria_fnameProf
-r2 = 0.382914152316493, p-value = 9.60047895888216e-05
-pv_LN_FA = 0.0561917139565343, pv_SUVR = 0.624162892962772
-SN_FA, memoria_fnameProf
-r2 = 0.327676768593875, p-value = 0.000496710477748463
-pv_SN_FA = 0.76680425794751, pv_SUVR = 0.789799021308529
-FPCustom_FA, memoria_fnameProf
-r2 = 0.331099185559454, p-value = 0.000450805039077462
-pv_FPCustom_FA = 0.584035234528739, pv_SUVR = 0.810357038625016
-DMN_FA, memoria_fnameNom
-r2 = 0.328367049483929, p-value = 0.000487113972439834
-pv_DMN_FA = 0.898296424312723, pv_SUVR = 0.0560073342550184
-LN_FA, memoria_fnameNom
-r2 = 0.330867944990235, p-value = 0.000453777260227328
-pv_LN_FA = 0.679077371093828, pv_SUVR = 0.0600344325872235
-SN_FA, memoria_fnameNom
-r2 = 0.331778400581458, p-value = 0.000442179712075386
-pv_SN_FA = 0.633252108652689, pv_SUVR = 0.0601087607629487
-FPCustom_FA, memoria_fnameNom
-r2 = 0.334618953643581, p-value = 0.000407752047013266
-pv_FPCustom_FA = 0.524784142484717, pv_SUVR = 0.0519653979539324
-DMN_FA, memoria_wms
-r2 = 0.30272247894919, p-value = 0.000989109715828107
-pv_DMN_FA = 0.228059068988977, pv_SUVR = 0.472409952167858
-</code>

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