論文の概要: Bayesian predictive modeling of multi-source multi-way data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03396v1
• Date: Fri, 5 Aug 2022 21:58:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-09 14:05:59.698940
• Title: Bayesian predictive modeling of multi-source multi-way data
• Title（参考訳）: 多元多方向データのベイズ予測モデル
• Authors: Jonathan Kim, Brian J. Sandri, Raghavendra B. Rao, Eric F. Lock
• Abstract要約: 初期鉄欠乏症 (ID) の予測因子として, 複数のオミクス源から得られた分子データについて検討した。 係数に低ランク構造を持つ線形モデルを用いて多方向依存を捕捉する。 本モデルでは, 誤分類率と推定係数と真の係数との相関から, 期待通りの性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a Bayesian approach to predict a continuous or binary outcome from data that are collected from multiple sources with a multi-way (i.e.. multidimensional tensor) structure. As a motivating example we consider molecular data from multiple 'omics sources, each measured over multiple developmental time points, as predictors of early-life iron deficiency (ID) in a rhesus monkey model. We use a linear model with a low-rank structure on the coefficients to capture multi-way dependence and model the variance of the coefficients separately across each source to infer their relative contributions. Conjugate priors facilitate an efficient Gibbs sampling algorithm for posterior inference, assuming a continuous outcome with normal errors or a binary outcome with a probit link. Simulations demonstrate that our model performs as expected in terms of misclassification rates and correlation of estimated coefficients with true coefficients, with large gains in performance by incorporating multi-way structure and modest gains when accounting for differing signal sizes across the different sources. Moreover, it provides robust classification of ID monkeys for our motivating application. Software in the form of R code is available at https://github.com/BiostatsKim/BayesMSMW .
• Abstract（参考訳）: マルチウェイ(多次元テンソル)構造を持つ複数のソースから収集されたデータから連続的あるいは二値的な結果を予測するベイズ的手法を開発する。 本研究の動機となる例として, 初期鉄欠乏症(ID)の予測因子として, 複数の発生時間点から測定された複数のオミクス源の分子データを考える。 係数に低ランク構造を持つ線形モデルを用いて,多方向依存を捉え,それらの相対的寄与を推定するために係数の分散を個別にモデル化する。 共役優先法は、正規誤差による連続結果やプロビットリンクによる二進結果と仮定して、後続推論のための効率的なgibbsサンプリングアルゴリズムを促進する。 シミュレーションにより, 推定係数の誤分類率と真の係数との相関から, 異なる音源の異なる信号サイズを考慮した場合, マルチウェイ構造とモデストゲインを組み込むことにより, 性能が大きく向上したことを示す。 さらに、私たちのモチベーション応用のために、IDサルの堅牢な分類を提供する。 Rコード形式のソフトウェアはhttps://github.com/BiostatsKim/BayesMSMWで入手できる。

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