配对多项数据的模型及其在分类树数据分析中的应用
应用统计
2017-02-17 v1
摘要
在人类微生物组研究中，测序读数数据通常被汇总为分类树所指定的不同分类层级上细菌类群的计数。本文考虑分析同一受试者微生物组数据的两次重复测量问题。此类数据常用于评估某种处理后的微生物组成变化，或不同身体部位间微生物组成的差异。现有针对此类计数数据的模型在计数协方差结构建模和处理配对多项计数数据方面存在局限。本文提出一种用于配对多项计数数据的新概率分布，该分布允许灵活的协方差结构，并可用于建模重复测量的多元计数数据。基于此分布，构建了用于检验基于配对多项计数数据的组成差异的检验统计量。所提出的检验可应用于分类树上观测的计数数据，以检验微生物组组成的差异并识别具有不同子组成的子树。模拟结果表明，与一些常用方法相比，所提检验具有正确的第一类错误和更高的功效。通过对上呼吸道微生物组数据集的分析说明了所提方法。
引用
@article{arxiv.1702.04808,
title = {A Model for Paired-Multinomial Data and Its Application to Analysis of Data on a Taxonomic Tree},
author = {Pixu Shi and Hongzhe Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.04808},
year = {2017}
}