贝叶斯非参数在肿瘤-肿瘤及肿瘤-环境相互作用中的应用：综述与扩展
高能物理 - 唯象学
2026-02-18 v1
摘要
基因-基因和基因-环境相互作用被广泛认为在解释复杂性状的可变性方面发挥重要作用。尽管该领域已有大量研究，但缺乏一个综合性的统计框架来同时处理多源不确定性。本文综述并提出扩展的一类新型贝叶斯非参数方法，旨在在基因、 loci 与环境因素之间建构相互作用，同时容纳关于人口亚结构的不确定性。我们的贡献有三方面：（1）我们提供一种关于由 Dirichlet 过程驱动的层次贝叶斯模型的统一阐述，阐明其在概念上相对于传统回归方法的优势；（2）我们揭示了结合基于转换的 MCMC 与并行处理的新型计算策略，以实现可扩展的推断；（3）我们呈现了增强的假设检验程序，用于识别致病性 loci。通过对冠心病数据的应用，展示这些方法如何提供常规方法难以获得的生物学洞见。我们的综述凸显了贝叶斯非参数思维在遗传流行病学中的优势，同时为实际应用提供了指导。
引用
@article{arxiv.2602.15386,
title = {Potassium influence on Earth's mantle convection and Borexino data},
author = {Ivan Karpikov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.15386},
year = {2026}
}