論文の概要: Sparse high-dimensional linear mixed modeling with a partitioned empirical Bayes ECM algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12285v2
- Date: Tue, 9 Jul 2024 00:09:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-11 00:21:19.293386
- 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, Peter Olejua, 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）: 41.25603565852633
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High-dimensional longitudinal data is increasingly used in a wide range of scientific studies. To properly account for dependence between longitudinal observations, statistical methods for high-dimensional linear mixed models (LMMs) have been developed. However, few packages implementing these high-dimensional LMMs are available in the statistical software R. Additionally, some packages 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. Supplementary materials are available online.
- Abstract（参考訳）: 高次元の縦データは、幅広い科学的研究でますます使われている。
高次元線形混合モデル (LMM) の統計的手法が開発されている。
しかし、これらの高次元 LMM を実装したパッケージは統計ソフトウェア R でのみ利用可能であり、また、いくつかの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,超パラメータの実証的ベイズ推定器を柔軟性の向上に利用し,パラメータの最大値(MAP)推定を計算的に効率的に行うために,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。
本稿では,PaRtitiオンド実証ベイズECM (LMM-PROBE) を用いた線形混合モデリングについて,計算時間とともに固定効果とランダム効果の推定を評価するシミュレーション研究で説明する。
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。
追加資料はオンラインで入手できる。
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