Statistical object data analysis of taxonomic trees from human microbiome data.
Statistical object data analysis of taxonomic trees from human microbiome data.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0048996
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Shannon WD
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
La Rosa PS;Shands B;Deych E;Zhou Y;Sodergren E;Weinstock G;Shannon WD
人类微生物组研究表征了人类栖息地样本的微生物含量，以了解细菌与宿主之间的相互作用如何影响人类健康。本文提出了一种基于面向对象数据分析（OODA）的HMP数据参数统计推断方法。OODA是统计推断的一个新兴领域，其目标是将统计方法应用于函数、图像、图形或树等对象。与这项工作有关的数据对象是通过分析16 S rRNA基因序列（例如使用RDP）构建的细菌分类树;每个分析的生物样本都有一个这样的对象。我们的目标是建模和正式比较一组树。我们的工作有三个方面的贡献：第一，引入了一个加权树结构来分析RDP数据;第二，使用概率测度来建模一组分类树，我们引入了一个近似的MLE过程来估计模型参数，我们得到了LRT统计量来比较两个宏基因组群体的分布;第三，使用所提出的模型分析了Jumpstart HMP数据，提供了新的见解和未来的分析方向。
Human microbiome research characterizes the microbial content of samples from human habitats to learn how interactions between bacteria and their host might impact human health. In this work a novel parametric statistical inference method based on object-oriented data analysis (OODA) for analyzing HMP data is proposed. OODA is an emerging area of statistical inference where the goal is to apply statistical methods to objects such as functions, images, and graphs or trees. The data objects that pertain to this work are taxonomic trees of bacteria built from analysis of 16S rRNA gene sequences (e.g. using RDP); there is one such object for each biological sample analyzed. Our goal is to model and formally compare a set of trees. The contribution of our work is threefold: first, a weighted tree structure to analyze RDP data is introduced; second, using a probability measure to model a set of taxonomic trees, we introduce an approximate MLE procedure for estimating model parameters and we derive LRT statistics for comparing the distributions of two metagenomic populations; and third the Jumpstart HMP data is analyzed using the proposed model providing novel insights and future directions of analysis.
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