基于子成分预测变量的多元对数对比回归：早产儿肠道微生物组与神经行为结局关联性检验
统计方法学
2020-06-02 v1 应用统计
摘要
所谓的肠-脑轴激发了关于微生物组的广泛研究。其中一个重点是评估某些临床结局与肠道微生物相对丰度之间的关联，后者可依据细菌的分类层级表示为子成分数据。受一项旨在识别影响早产儿日后神经行为结局的肠道微生物组研究驱动，我们构建了约束式整合多视图回归，其中神经行为评分构成多元响应，子成分微生物组数据构成多视图特征矩阵，且对其相应子系数矩阵的一组线性约束保证了与单纯形几何的一致性。为实现对子成分/视图的联合选择与推断，我们假设所有子系数矩阵可能均为低秩，即结局通过来自不同分类单元的不同潜在子成分因子集与微生物组关联。我们提出一种缩放复合核范数惩罚方法进行模型估计，并经由去偏发展出一种假设检验流程以评估不同视图的显著性。模拟研究证实了所提方法的有效性。在早产儿研究中，所识别的微生物与已有研究及生物学认识大多一致。我们的方法支持早期应激生活经历通过肠-脑轴的调控在肠道微生物组上留下印记。
引用
@article{arxiv.2006.00487,
title = {Multivariate Log-Contrast Regression with Sub-Compositional Predictors: Testing the Association Between Preterm Infants' Gut Microbiome and Neurobehavioral Outcomes},
author = {Xiaokang Liu and Xiaomei Cong and Gen Li and Kendra Maas and Kun Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.00487},
year = {2020}
}