非迭代联合与个体变异解释
统计方法学
2016-04-26 v2
摘要
对在一组公共实验对象上测量的不同数据块进行整合分析是现代数据分析的一大挑战。这种数据结构自然促使同时探索每个数据块内联合与个体变异，从而产生新见解。例如，强烈希望整合癌症基因组图谱(TCGA)中的多个基因组数据集，以表征每个来源的癌症遗传学和细胞生物学的共同与独特方面。本文引入非迭代联合与个体变异解释(Non-iterative JIVE)，捕获每个数据块内的联合与个体变异。相较于应对该挑战的早期方法，这在新的概念理解、更好地适应数据异质性和快速线性代数计算方面是重大改进。重要的数学贡献是使用得分子空间作为变异结构的主要描述符，以及使用扰动理论作为变异分割的指南。这导致了一种对数据块间异质性鲁棒且无需归一化的方法。对TCGA数据的应用揭示了每类信号在表征肿瘤亚型中的不同行为。对死亡率数据集的应用揭示了有趣的历史教训。
引用
@article{arxiv.1512.04060,
title = {Non-iterative Joint and Individual Variation Explained},
author = {Qing Feng and Jan Hannig and J. S. Marron},
journal= {arXiv preprint arXiv:1512.04060},
year = {2016}
}