MODELING MICROBIAL ABUNDANCES AND DYSBIOSIS WITH BETA-BINOMIAL REGRESSION.
MODELING MICROBIAL ABUNDANCES AND DYSBIOSIS WITH BETA-BINOMIAL REGRESSION.
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DOI：
10.1214/19-aoas1283
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发表时间：
2020-03
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Willis AD
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Martin BD;Witten D;Willis AD
使用来自总体的样本来估计具有特定类别标签的总体的比例是一个广泛重要的问题。在微生物组研究的背景下，当研究人员希望使用来自微生物种群的样本来估计特定分类群的种群比例时，就会出现这个问题，称为分类群的相对丰度。在本文中，我们提出了一个β-二项式模型。像现有的模型一样，我们的模型允许一个分类群的相对丰度与相关的协变量。然而，与现有的模型，我们的建议还允许过度分散在分类群的计数与协变量的利益。我们利用这个模型，以提出测试不仅为差分相对丰度，但也为差分变异。后者是特别有价值的推测，从一个正常的微生物组，可以发生在某些疾病条件下的扰动，可能会表现为一个稳定性的损失，或增加的变异性，与每个taxon. We相关的计数证明我们提出的模型的性能，使用模拟研究和应用土壤微生物数据。
Using a sample from a population to estimate the proportion of the population with a certain category label is a broadly important problem. In the context of microbiome studies, this problem arises when researchers wish to use a sample from a population of microbes to estimate the population proportion of a particular taxon, known as the taxon’s relative abundance. In this paper, we propose a beta-binomial model for this task. Like existing models, our model allows for a taxon’s relative abundance to be associated with covariates of interest. However, unlike existing models, our proposal also allows for the overdispersion in the taxon’s counts to be associated with covariates of interest. We exploit this model in order to propose tests not only for differential relative abundance, but also for differential variability. The latter is particularly valuable in light of speculation that dysbiosis, the perturbation from a normal microbiome that can occur in certain disease conditions, may manifest as a loss of stability, or increase in variability, of the counts associated with each taxon. We demonstrate the performance of our proposed model using a simulation study and an application to soil microbial data.
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在多因素全基因组亚硫酸盐测序实验中，使用β-二项式回归进行高精度差甲基化分析。
影响因子：
3
作者：
Dolzhenko E;Smith AD
通讯作者：
Smith AD
DOI：
10.1073/pnas.1502875112
发表时间：
2015-09-01
影响因子：
11.1
作者：
DiGiulio, Daniel B.;Callahan, Benjamin J.;Relman, David A.
通讯作者：
Relman, David A.
影响因子：
2
作者：
Heinze, Georg
通讯作者：
Heinze, Georg
影响因子：
2
作者：
Heinze, G;Schemper, M
通讯作者：
Schemper, M
DOI：
10.1214/12-aoas592
发表时间：
2013-03-01
期刊：
The annals of applied statistics
影响因子：
--
作者：
Chen J;Li H
通讯作者：
Li H