组合结果与环境混合物：Dirichlet贝叶斯加权量和求和回归
统计方法学
2025-03-31 v2 应用统计
摘要
环境混合方法不适用于由受单位单纯形约束的向量构成的组合结果。这一限制在有效评估多个同时环境暴露及其对此类结果影响的关联性方面存在挑战。因此,迫切需要开发能够更准确评估这些关系复杂性的分析方法。本文扩展了贝叶斯加权量和求和回归（BWQS）框架,用于联合建模组合结果和环境混合物,采用Dirichlet分布与多项式logit链接函数。提出的方法称为Dirichlet-BWQS（DBWQS），允许同时估计与每种暴露混合物组成相关的混合权重，以及整体暴露混合指数与每个结果比例之间的关联。我们在大量模拟数据和一个真实情景上评估了DBWQS回归的性能,后者探讨了环境化学混合物与DNA甲基化血清细胞组成之间的关联,使用公开数据（GSE75248）。我们还将我们的发现与仅考虑环境混合物和每个结果组件的结果进行比较。最后,我们开发了一个R软件包"xbwqs",并使其公开可用（https://github.com/hasdk/xbwqs）。
关键词
引用
@article{arxiv.2503.21428,
title = {Compositional Outcomes and Environmental Mixtures: the Dirichlet Bayesian Weighted Quantile Sum Regression},
author = {Hachem Saddiki and Joshua L. Warren and Corina Lesseur and Elena Colicino},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.21428},
year = {2025}
}