CAT：一种基于留一法的微生物组数据条件关联检验
统计方法学
2023-09-18 v1
摘要
在微生物组分析中，研究者常试图识别与感兴趣结局相关的分类学特征。然而，微生物组特征之间存在相互关联，并受系统发育关系联结，这使得评估单个特征与结局之间的关联颇具挑战。研究者已利用β多样性指标开发了用于检验微生物组谱与结局关联的整体检验方法，这些方法对极端值具有稳健性，并能纳入系统发育树结构信息。尽管整体关联检验广受欢迎，现有大多数用于个体特征后续检验的方法仅考虑边际效应，并未为微生物组干预的设计提供相关信息。本文提出一种新颖的条件关联检验 CAT，在检验某特征与结局的关联时可考虑其他特征及系统发育相关性。CAT 采用留一法，通过从数据中移除该特征并量化决定系数变化所导致的与结局关联减弱程度，来衡量该特征在预测结局中的重要性。借助包括 PERMANOVA 和基于 MiRKAT 的方法在内的整体检验，CAT 可对连续、二分类、分类、计数、生存及相关结局进行关联检验。我们的模拟与真实数据应用结果展示了 CAT 在指导旨在改善临床结局的微生物组干预设计方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2309.08109,
title = {CAT: a conditional association test for microbiome data using a leave-out approach},
author = {Yushu Shi and Liangliang Zhang and Kim-Anh Do and Robert R. Jenq and Christine B. Peterson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.08109},
year = {2023}
}