基于截断高斯余弦 copula 主成分分析及其在儿童急性淋巴细胞白血病患者肠道菌群中的应用
统计方法学
2025-05-20 v1
摘要
流行病学证据日益表明，肠道菌群的多样性和组成可预测癌症患者的感染风险。感染仍是化疗期间死亡和痊愈的主要原因。因此，分析菌群数据以识别与感染发生相关性，以实现主动治疗，已成为重要的研究焦点。然而，数据高度维稀，需要使用降维方法来促进推断和解释。假设为高斯分布的传统降维方法在处理偏斜和零膨胀的菌群数据时表现不佳。为此，本文提出一种基于截断潜在高斯 copula 模型的半参数主成分分析(PCA)方法，以容纳偏斜和零膨胀。仿真研究表明，所提出的方法在各种copula转换设置下均优于现有方法，提供更准确的得分和载荷估计。我们将该方法以及竞争方法应用于儿童急性淋巴细胞白血病患者的肠道菌群数据。由所提出方法导出的主成分得分揭示了化疗前肠道菌群组成与后续化疗期间不良事件之间的最强关联，为改善患者预后提供了宝贵的见解。
关键词
引用
@article{arxiv.2505.12483,
title = {Truncated Gaussian copula principal component analysis with application to pediatric acute lymphoblastic leukemia patients' gut microbiome},
author = {Lei Wang and Yang Ni and Irina Gaynanova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.12483},
year = {2025}
}