LRBmat：一种用于结直肠癌的肠道微生物互作与个体异质性推断新方法
定量方法
2023-10-19 v1
摘要
许多疾病被认为与肠道微生物群落的变化密切相关，包括结直肠癌（CRC）——全球最常见的癌症之一。CRC 的诊断分类与病因分析是两项值得关注的关键问题。许多方法采用肠道微生物群来解决此类问题，但极少同时考虑肠道微生物的复杂互作与个体异质性，而这是遗传学与肠道微生物学中常见且重要的问题，尤其在高维情形下。本文提出一种基于逻辑回归的二值矩阵（LRBmat）新方法以处理上述问题。该二值矩阵可直接削弱或避免异质性的影响，并包含任意阶肠道微生物互作的信息。此外，LRBmat 具有强大的泛化能力，可与任意机器学习方法结合并增强之。对 CRC 真实数据的分析验证了所提方法，其分类性能优于当前最优（state-of-the-art）。进一步，从真实数据二值矩阵提取的关联规则与生物学特性及已有文献吻合良好，有助于 CRC 的病因分析。LRBmat 的源代码见 https://github.com/tsnm1/LRBmat。
引用
@article{arxiv.2303.07498,
title = {LRBmat: A Novel Gut Microbial Interaction and Individual Heterogeneity Inference Method for Colorectal Cancer},
author = {Shan Tang and Shanjun Mao and Yangyang Chen and Falong Tan and Lihua Duan and Cong Pian and Xiangxiang Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.07498},
year = {2023}
}