論文の概要: Restricted maximum-likelihood method for learning latent variance
components in gene expression data with known and unknown confounders
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.02921v3
- Date: Thu, 4 Nov 2021 20:41:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-06 05:23:33.619038
- Title: Restricted maximum-likelihood method for learning latent variance
components in gene expression data with known and unknown confounders
- Title（参考訳）: 未知の共同設立者による遺伝子発現データにおける潜時変化成分の学習のための制限付き最大様相法
- Authors: Muhammad Ammar Malik and Tom Michoel
- Abstract要約: いくつかの共起因子が知られているアプリケーションでは、既知の分散成分と潜伏成分の寄与を同時に推定することが課題である。
ここでは、最大形潜在変数が既知の共役因子に常に選択できることを解析的に証明する。
制限された部分空間上の確率を最大化することにより、潜在変数を推定する制限された最大様相法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0458514384586395
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Random effect models are popular statistical models for detecting and
correcting spurious sample correlations due to hidden confounders in
genome-wide gene expression data. In applications where some confounding
factors are known, estimating simultaneously the contribution of known and
latent variance components in random effect models is a challenge that has so
far relied on numerical gradient-based optimizers to maximize the likelihood
function. This is unsatisfactory because the resulting solution is poorly
characterized and the efficiency of the method may be suboptimal. Here we prove
analytically that maximum-likelihood latent variables can always be chosen
orthogonal to the known confounding factors, in other words, that
maximum-likelihood latent variables explain sample covariances not already
explained by known factors. Based on this result we propose a restricted
maximum-likelihood method which estimates the latent variables by maximizing
the likelihood on the restricted subspace orthogonal to the known confounding
factors, and show that this reduces to probabilistic PCA on that subspace. The
method then estimates the variance-covariance parameters by maximizing the
remaining terms in the likelihood function given the latent variables, using a
newly derived analytic solution for this problem. Compared to gradient-based
optimizers, our method attains greater or equal likelihood values, can be
computed using standard matrix operations, results in latent factors that don't
overlap with any known factors, and has a runtime reduced by several orders of
magnitude. Hence the restricted maximum-likelihood method facilitates the
application of random effect modelling strategies for learning latent variance
components to much larger gene expression datasets than possible with current
methods.
- Abstract（参考訳）: ランダム効果モデル(英: Random effect model)は、ゲノムワイドな遺伝子発現データにおいて、隠れた共同設立者による急激なサンプル相関の検出と修正のための一般的な統計モデルである。
いくつかの共起因子が知られているアプリケーションでは、ランダム効果モデルにおける既知のおよび潜時分散成分の寄与を同時に推定することは、確率関数を最大化するために数値勾配に基づく最適化器に依存してきた課題である。
これは、結果の解が不十分で、手法の効率が最適以下である可能性があるため不満足である。
ここでは、最大様潜時変数が既知の共起因子に対して直交的に常に選択できることを解析的に証明し、言い換えれば、最大様潜時変数が既知の因子によって説明されていないサンプル共分散を説明する。
この結果に基づき,既知の共役因子に直交する制限部分空間の確率を最大化することにより潜在変数を推定する制限最大化手法を提案し,その部分空間上の確率的pcaに還元することを示す。
この方法は、この問題に対する新しく導出された解析解を用いて、潜在変数が与えられた帰納関数の残りの項を最大化することで分散共分散パラメータを推定する。
勾配に基づくオプティマイザと比較すると、この手法は最大または同等の確率値を達成し、標準行列演算を用いて計算でき、既知の因子と重複しない潜在因子が生成され、ランタイムは数桁小さくなる。
したがって、制限された最大同化法は、現在の方法よりもずっと大きな遺伝子発現データセットに潜在分散成分を学習するためのランダム効果モデリング戦略の適用を容易にする。
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