論文の概要: Doubly Non-Central Beta Matrix Factorization for DNA Methylation Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.06691v1
• Date: Sat, 12 Jun 2021 05:36:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 16:19:20.908239
• Title: Doubly Non-Central Beta Matrix Factorization for DNA Methylation Data
• Title（参考訳）: DNAメチル化データの二重非中心ベータマトリックス分解
• Authors: Aaron Schein, Anjali Nagulpally, Hanna Wallach, Patrick Flaherty
• Abstract要約: 我々は$(0,1)$bounded- supportedデータに対する新しい非負行列分解モデルを提案する。 モデル構造は十分に一般であり、他の多くの領域に適応できる。 我々のモデルは、既存の生物学的知識に対応する有意義な潜伏表現をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.924868086534434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new non-negative matrix factorization model for $(0,1)$ bounded-support data based on the doubly non-central beta (DNCB) distribution, a generalization of the beta distribution. The expressiveness of the DNCB distribution is particularly useful for modeling DNA methylation datasets, which are typically highly dispersed and multi-modal; however, the model structure is sufficiently general that it can be adapted to many other domains where latent representations of $(0,1)$ bounded-support data are of interest. Although the DNCB distribution lacks a closed-form conjugate prior, several augmentations let us derive an efficient posterior inference algorithm composed entirely of analytic updates. Our model improves out-of-sample predictive performance on both real and synthetic DNA methylation datasets over state-of-the-art methods in bioinformatics. In addition, our model yields meaningful latent representations that accord with existing biological knowledge.
• Abstract（参考訳）: ベータ分布の一般化である2つの非中央ベータ(DNCB)分布に基づく,$(0,1)$境界付きサポートデータに対する新しい非負行列分解モデルを提案する。 DNCB分布の表現性はDNAメチル化データセットをモデル化するのに特に有用であるが、モデル構造は、(0,1)$有界支持データの潜在表現が興味のある他の多くの領域に適応できるほど一般的である。 DNCB分布は以前に閉形式共役を欠いていたが、いくつかの拡張により、完全に解析的更新からなる効率的な後部推論アルゴリズムを導出することができた。 本モデルでは, バイオインフォマティクスにおける最先端手法よりも, 実および合成dnaメチル化データセットの予測性能が向上する。 さらに,本モデルでは,既存の生物学的知識に合致した有意義な潜在表現を導出する。

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