論文の概要: Locally Adaptive Transfer Learning Algorithms for Large-Scale Multiple Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11461v2
• Date: Wed, 23 Mar 2022 05:01:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-24 11:51:23.626838
• Title: Locally Adaptive Transfer Learning Algorithms for Large-Scale Multiple Testing
• Title（参考訳）: 大規模多重テストのための局所適応移動学習アルゴリズム
• Authors: Ziyi Liang, T. Tony Cai, Wenguang Sun, Yin Xia
• Abstract要約: 本稿では,複数検定のためのトランスファー学習のための局所適応型トランスファー学習アルゴリズム(LATLA)を提案する。 LATLAは、関連するソースドメイン、おそらく異なる次元/構造および多様な集団からの補助データの複数のサンプルを組み込んでいる。 疾患関連SNPの同定のためのゲノムワイド・アソシエーション研究への応用を通して、本研究を図示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.833107519113746
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transfer learning has enjoyed increasing popularity in a range of big data applications. In the context of large-scale multiple testing, the goal is to extract and transfer knowledge learned from related source domains to improve the accuracy of simultaneously testing of a large number of hypotheses in the target domain. This article develops a locally adaptive transfer learning algorithm (LATLA) for transfer learning for multiple testing. In contrast with existing covariate-assisted multiple testing methods that require the auxiliary covariates to be collected alongside the primary data on the same testing units, LATLA provides a principled and generic transfer learning framework that is capable of incorporating multiple samples of auxiliary data from related source domains, possibly in different dimensions/structures and from diverse populations. Both the theoretical and numerical results show that LATLA controls the false discovery rate and outperforms existing methods in power. LATLA is illustrated through an application to genome-wide association studies for the identification of disease-associated SNPs by cross-utilizing the auxiliary data from a related linkage analysis.
• Abstract（参考訳）: 転送学習は、さまざまなビッグデータアプリケーションで人気が高まっている。 大規模多重テストのコンテキストでは、関連するソースドメインから学んだ知識を抽出し、転送することで、ターゲットドメイン内の多数の仮説を同時にテストする精度を向上させることが目標だ。 本稿では,複数検定のための伝達学習のための局所適応変換学習アルゴリズム (LATLA) を提案する。 同じテストユニット上の一次データと並行して補助共変量の収集を必要とする既存の共変量支援複数のテスト方法とは対照的に、latlaは、関連するソースドメインから、おそらく異なる次元/構造および多様な集団から補助データの複数のサンプルを組み込むことができる、原則付きで汎用的な転送学習フレームワークを提供する。 理論的および数値的な結果は、LATLAが誤った発見率を制御し、既存の方法よりも優れていることを示している。 LATLAは、関連リンケージ解析から補助データを相互利用することにより、疾患関連SNPの同定のためのゲノムワイドアソシエーション研究への応用を通して説明される。

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