論文の概要: Graph Canonical Correlation Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01780v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 19:41:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:03:56.002885
• Title: Graph Canonical Correlation Analysis
• Title（参考訳）: グラフ正準相関解析
• Authors: Hongju Park, Shuyang Bai, Zhenyao Ye, Hwiyoung Lee, Tianzhou Ma, Shuo Chen,
• Abstract要約: カノニカル相関解析(Canonical correlation analysis, CCA)は、2つの変数間の関係を推定する手法として広く用いられている。 CCA法の最近の進歩は、マルチオミクスデータセットの相互作用を解読するための応用を拡大している。 相関行列のグラフ構造に基づいて正準相関を計算するグラフ正準相関解析(gCCA)手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.588462392029118
• License:
• Abstract: Canonical correlation analysis (CCA) is a widely used technique for estimating associations between two sets of multi-dimensional variables. Recent advancements in CCA methods have expanded their application to decipher the interactions of multiomics datasets, imaging-omics datasets, and more. However, conventional CCA methods are limited in their ability to incorporate structured patterns in the cross-correlation matrix, potentially leading to suboptimal estimations. To address this limitation, we propose the graph Canonical Correlation Analysis (gCCA) approach, which calculates canonical correlations based on the graph structure of the cross-correlation matrix between the two sets of variables. We develop computationally efficient algorithms for gCCA, and provide theoretical results for finite sample analysis of best subset selection and canonical correlation estimation by introducing concentration inequalities and stopping time rule based on martingale theories. Extensive simulations demonstrate that gCCA outperforms competing CCA methods. Additionally, we apply gCCA to a multiomics dataset of DNA methylation and RNA-seq transcriptomics, identifying both positively and negatively regulated gene expression pathways by DNA methylation pathways.
• Abstract（参考訳）: 正準相関解析(Canonical correlation analysis, CCA)は、2組の多次元変数間の関係を推定するために広く用いられている手法である。 CCA法の最近の進歩は、マルチオミクスデータセット、イメージング・オミクスデータセットなどの相互作用を解読するための応用を拡大している。 しかし、従来のCCA法は、相互相関行列に構造化パターンを組み込む能力に制限されており、潜在的に最適以下の推定に繋がる可能性がある。 この制限に対処するために,変数の2つの集合間の相互相関行列のグラフ構造に基づいて正準相関を計算するグラフ正準相関解析(gCCA)手法を提案する。 我々は,gCCAの計算効率の良いアルゴリズムを開発し,マルティンゲール理論に基づく濃度不等式の導入と時間規則の停止による,最良部分集合選択の有限サンプル解析と正準相関推定の理論的結果を提供する。 大規模なシミュレーションにより、gCCAは競合するCCA法より優れていることが示された。 さらに、gCCAをDNAメチル化およびRNA-seq転写産物のマルチオミクスデータセットに適用し、DNAメチル化経路による正および負の制御された遺伝子発現経路の両方を同定する。

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