零膨胀泊松因子模型及其在微生物组绝对丰度数据中的应用
统计方法学
2023-05-02 v1
摘要
高维微生物组数据的降维有助于后续的回归和聚类等分析。大多数现有的降维方法无法充分适应数据的特殊特征，例如计数值和过多的零读数。本文提出一种零膨胀泊松因子分析（ZIPFA）模型。该模型假设微生物组绝对丰度数据服从以文库大小为偏移量的零膨胀泊松分布，且泊松率与膨胀零出现次数呈负相关。模型的潜参数构成一个由可解释的载荷和低维得分组成的低秩矩阵，可用于进一步分析。我们开发了一种高效且鲁棒的期望最大化（EM）算法用于参数估计。通过全面的模拟研究证明了所提方法的有效性。对口腔感染、糖耐量受损和胰岛素抵抗研究（ORIGINS）的应用为龈下微生物组与牙周病之间的关系提供了有价值的见解。
引用
@article{arxiv.1910.11985,
title = {Zero-inflated Poisson Factor Model with Application to Microbiome Absolute Abundance Data},
author = {Tianchen Xu and Ryan T. Demmer and Gen Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.11985},
year = {2023}
}