論文の概要: Causal Inference for Genomic Data with Multiple Heterogeneous Outcomes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09119v2
- Date: Tue, 16 Apr 2024 22:34:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-18 12:46:40.116086
- Title: Causal Inference for Genomic Data with Multiple Heterogeneous Outcomes
- Title（参考訳）: 複数の不均一な結果を持つゲノムデータの因果推論
- Authors: Jin-Hong Du, Zhenghao Zeng, Edward H. Kennedy, Larry Wasserman, Kathryn Roeder,
- Abstract要約: 複数の導出結果を持つ2つのロバストな推定のための一般的な半パラメトリックフレームワークを提案する。
分析を標準化された平均処理効果と量子処理効果に専門化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5845117761091052
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the evolution of single-cell RNA sequencing techniques into a standard approach in genomics, it has become possible to conduct cohort-level causal inferences based on single-cell-level measurements. However, the individual gene expression levels of interest are not directly observable; instead, only repeated proxy measurements from each individual's cells are available, providing a derived outcome to estimate the underlying outcome for each of many genes. In this paper, we propose a generic semiparametric inference framework for doubly robust estimation with multiple derived outcomes, which also encompasses the usual setting of multiple outcomes when the response of each unit is available. To reliably quantify the causal effects of heterogeneous outcomes, we specialize the analysis to standardized average treatment effects and quantile treatment effects. Through this, we demonstrate the use of the semiparametric inferential results for doubly robust estimators derived from both Von Mises expansions and estimating equations. A multiple testing procedure based on Gaussian multiplier bootstrap is tailored for doubly robust estimators to control the false discovery exceedance rate. Applications in single-cell CRISPR perturbation analysis and individual-level differential expression analysis demonstrate the utility of the proposed methods and offer insights into the usage of different estimands for causal inference in genomics.
- Abstract（参考訳）: 単一細胞RNAシークエンシング技術のゲノム学における標準的アプローチへの進化により、単一細胞レベルの測定に基づいてコホートレベルの因果推論を行うことが可能になった。
しかし、個々の遺伝子発現のレベルは直接観察可能ではなく、代わりに、個々の細胞からの反復的なプロキシ測定のみが利用可能であり、多くの遺伝子について基礎となる結果を推定する導出結果を与える。
本稿では,各ユニットの応答が利用可能である場合に,複数の結果の通常の設定を包含する,二重頑健な推定のための一般的な半パラメトリック推論フレームワークを提案する。
不均一な結果の因果効果を確実に定量化するために, 解析を標準化された平均処理効果と定量処理効果に専門化する。
これを通じて、Von Mises展開と推定方程式から導かれる2つの頑健な推定子に対する半パラメトリック推論結果の使用を実証する。
ガウス乗算器ブートストラップに基づく複数のテスト手順は、二重頑健な推定器が偽発見超越率を制御するように調整されている。
単細胞CRISPR摂動解析と個体レベルでの差分式解析の応用は,提案手法の有用性を実証し,ゲノム学における因果推論のための異なる推定値の利用に関する知見を提供する。
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