CARlasso：一个用于带预测变量的稀疏微生物网络估计的 R 包
应用统计
2021-07-30 v1
摘要
微生物组数据分析需要能够同时解码微生物对环境响应及微生物间相互作用的统计工具。我们介绍 CARlasso，这是首个用户友好、开源且公开可用的 R 包，用于拟合链图模型以推断同时表示节点间相互作用与一组预测变量效应的稀疏微生物网络。与标准回归方法不同，边表示响应与预测变量间正确的条件结构，从而允许纳入来自受控实验的先验知识。此外，CARlasso 1) 通过 LASSO 强制网络稀疏性；2) 允许自适应扩展以对不同边施加不同收缩；3) 通过高效的吉布斯采样算法计算开销低，因此可同等处理小数据与大数据；4) 通过适当的层次结构支持连续、二值、计数与组成型响应；5) 具有类似 lm 的语法以便于使用。该包还支持贝叶斯图 LASSO 及其若干层次模型，以及供用户扩展的 CAR-LASSO 模型底层一步采样函数。
引用
@article{arxiv.2107.13763,
title = {CARlasso: An R package for the estimation of sparse microbial networks with predictors},
author = {Yunyi Shen and Claudia Solis-Lemus},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.13763},
year = {2021}
}