論文の概要: Sparse high-dimensional linear mixed modeling with a partitioned empirical Bayes ECM algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12285v1
• Date: Wed, 18 Oct 2023 19:34:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 18:07:52.843058
• Title: Sparse high-dimensional linear mixed modeling with a partitioned empirical Bayes ECM algorithm
• Title（参考訳）: 分割型経験的ベイズECMアルゴリズムによる疎高次元線形混合モデリング
• Authors: Anja Zgodic, Ray Bai, Jiajia Zhang, Alexander C. McLain
• Abstract要約: この研究は、高次元LMMに対する効率的かつ正確なベイズ的枠組みを示す。 このアプローチの斬新さは、パーティショニングとパラメータ拡張と、高速でスケーラブルな計算にある。 実世界の例では、小児のループスの研究データを用いて、新しいループスバイオマーカーに関連する遺伝子と臨床因子を特定し、時間とともにバイオマーカーを予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.90004892029972
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-dimensional longitudinal data is increasingly used in a wide range of scientific studies. However, there are few statistical methods for high-dimensional linear mixed models (LMMs), as most Bayesian variable selection or penalization methods are designed for independent observations. Additionally, the few available software packages for high-dimensional LMMs suffer from scalability issues. This work presents an efficient and accurate Bayesian framework for high-dimensional LMMs. We use empirical Bayes estimators of hyperparameters for increased flexibility and an Expectation-Conditional-Minimization (ECM) algorithm for computationally efficient maximum a posteriori probability (MAP) estimation of parameters. The novelty of the approach lies in its partitioning and parameter expansion as well as its fast and scalable computation. We illustrate Linear Mixed Modeling with PaRtitiOned empirical Bayes ECM (LMM-PROBE) in simulation studies evaluating fixed and random effects estimation along with computation time. A real-world example is provided using data from a study of lupus in children, where we identify genes and clinical factors associated with a new lupus biomarker and predict the biomarker over time.
• Abstract（参考訳）: 高次元の縦断データは、幅広い科学研究でますます使われている。 しかし,高次元線形混合モデル(LMM)の統計的手法はほとんどなく,ベイズ変分選択法やペナル化法は独立な観測のために設計されている。 加えて、高次元LMM用の利用可能な数少ないソフトウェアパッケージはスケーラビリティの問題に悩まされている。 この研究は、高次元LMMに対する効率的かつ正確なベイズ的枠組みを示す。 我々は,パラメータの最大値(MAP)推定を計算効率よく行うために,ハイパーパラメータの実証的ベイズ推定器を柔軟性の向上に使用し,期待-決定-最小化(ECM)アルゴリズムを用いた。 このアプローチの目新しさは、パーティショニングとパラメータ拡張と高速でスケーラブルな計算にある。 計算時間とともに固定およびランダム効果推定を評価するシミュレーション研究において,分割経験ベイズecm(lmm-probe)を用いた線形混合モデリングについて述べる。 実世界の例では、小児のループスの研究データを用いて、新しいループスバイオマーカーに関連する遺伝子と臨床因子を特定し、時間とともにバイオマーカーを予測する。

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