論文の概要: VICatMix: variational Bayesian clustering and variable selection for discrete biomedical data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16227v1
- Date: Sun, 23 Jun 2024 21:45:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 18:25:12.046689
- Title: VICatMix: variational Bayesian clustering and variable selection for discrete biomedical data
- Title（参考訳）: VICatMix:個別生体データに対する変分ベイズクラスタリングと変分選択
- Authors: Paul D. W. Kirk, Jackie Rao,
- Abstract要約: 分類データのクラスタリング用に設計された変分ベイズ有限混合モデルであるVICatMixを提案する。
提案モデルでは, 近似とモデル平均化を用いて, VIにおける局所最適性の低下を緩和し, クラスタ数の真の推定を改良する。
我々は、異なるオミクスデータセットを用いた統合クラスタ分析におけるVICatMixの有用性を実証し、新しいサブタイプの発見を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Effective clustering of biomedical data is crucial in precision medicine, enabling accurate stratifiction of patients or samples. However, the growth in availability of high-dimensional categorical data, including `omics data, necessitates computationally efficient clustering algorithms. We present VICatMix, a variational Bayesian finite mixture model designed for the clustering of categorical data. The use of variational inference (VI) in its training allows the model to outperform competitors in term of efficiency, while maintaining high accuracy. VICatMix furthermore performs variable selection, enhancing its performance on high-dimensional, noisy data. The proposed model incorporates summarisation and model averaging to mitigate poor local optima in VI, allowing for improved estimation of the true number of clusters simultaneously with feature saliency. We demonstrate the performance of VICatMix with both simulated and real-world data, including applications to datasets from The Cancer Genome Atlas (TCGA), showing its use in cancer subtyping and driver gene discovery. We demonstrate VICatMix's utility in integrative cluster analysis with different `omics datasets, enabling the discovery of novel subtypes. \textbf{Availability:} VICatMix is freely available as an R package, incorporating C++ for faster computation, at \url{https://github.com/j-ackierao/VICatMix}.
- Abstract（参考訳）: バイオメディカルデータの効果的なクラスタリングは、正確な医療において不可欠であり、患者やサンプルの正確な成層を可能にする。
しかし,「物理データ」を含む高次元分類データの可用性の向上は,計算効率のよいクラスタリングアルゴリズムを必要としている。
分類データのクラスタリング用に設計された変分ベイズ有限混合モデルであるVICatMixを提案する。
トレーニングにおける変分推論(VI)の使用により、モデルは高い精度を維持しながら、効率の面でライバルより優れている。
VICatMixはさらに可変選択を行い、高次元ノイズデータの性能を向上させる。
提案モデルでは, 近似とモデル平均化を組み込んで, VIにおける局所最適性の低下を緩和し, 特徴量とともにクラスタの真の数を推定し, 精度を向上する。
The Cancer Genome Atlas (TCGA) のデータセットへの応用を含め、シミュレーションデータと実世界のデータの両方を用いて、VICatMixの性能を実証し、癌サブタイプとドライバ遺伝子発見にその使用例を示した。
VICatMixの効用を、異なる‘omics’データセットによる統合クラスタ分析で実証し、新しいサブタイプの発見を可能にした。
https://github.com/j-ackierao/VICatMix} では、より高速な計算のために C++ が組み込まれている。
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