用于微生物关联网络的系统发育信息贝叶斯截断 copula 图模型
统计方法学
2021-05-12 v1
摘要
微生物在宿主健康中发挥关键作用。高通量测序技术的进步为更深入理解微生物相互作用提供了机遇。然而，由于16S核糖体RNA测序的局限，微生物组数据为零膨胀，且无法跨受试者对微生物丰度进行定量比较。通过利用一种近期量化16S核糖体RNA微生物计数的微生物组分析技术，我们提出一种新颖的贝叶斯图模型，其通过系统发育树先验纳入微生物的进化历史，并显式使用截断高斯copula处理零膨胀。我们的模拟研究显示，进化信息显著提高了网络估计精度。我们将所提模型应用于106名健康受试者的定量肠道微生物组数据，识别出三个由现有微生物网络估计模型未能确定的独特微生物群落。我们进一步发现，这些群落是基于微生物利用氧作为能源的能力而区分的。
引用
@article{arxiv.2105.05082,
title = {Phylogenetically informed Bayesian truncated copula graphical models for microbial association networks},
author = {Hee Cheol Chung and Irina Gaynanova and Yang Ni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.05082},
year = {2021}
}