論文の概要: Hierarchical Sparse Bayesian Multitask Model with Scalable Inference for Microbiome Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02552v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 18:23:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:52:12.013186
• Title: Hierarchical Sparse Bayesian Multitask Model with Scalable Inference for Microbiome Analysis
• Title（参考訳）: マイクロバイオーム解析のためのスケーラブル推論を用いた階層型スパースベイズマルチタスクモデル
• Authors: Haonan Zhu, Andre R. Goncalves, Camilo Valdes, Hiranmayi Ranganathan, Boya Zhang, Jose Manuel Martí, Car Reen Kok, Monica K. Borucki, Nisha J. Mulakken, James B. Thissen, Crystal Jaing, Alfred Hero, Nicholas A. Be,
• Abstract要約: 本稿では,一般的なマルチタスク二元分類学習問題に適用可能な階層型ベイズ的マルチタスク学習モデルを提案する。 後方分布を近似するために,変分推定に基づく計算効率の良い推論アルゴリズムを導出する。 各種合成データセットに対する新しいアプローチの可能性を示し, マイクロバイオームプロファイルに基づくヒトの健康状態の予測を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.361248247831476
• License:
• Abstract: This paper proposes a hierarchical Bayesian multitask learning model that is applicable to the general multi-task binary classification learning problem where the model assumes a shared sparsity structure across different tasks. We derive a computationally efficient inference algorithm based on variational inference to approximate the posterior distribution. We demonstrate the potential of the new approach on various synthetic datasets and for predicting human health status based on microbiome profile. Our analysis incorporates data pooled from multiple microbiome studies, along with a comprehensive comparison with other benchmark methods. Results in synthetic datasets show that the proposed approach has superior support recovery property when the underlying regression coefficients share a common sparsity structure across different tasks. Our experiments on microbiome classification demonstrate the utility of the method in extracting informative taxa while providing well-calibrated predictions with uncertainty quantification and achieving competitive performance in terms of prediction metrics. Notably, despite the heterogeneity of the pooled datasets (e.g., different experimental objectives, laboratory setups, sequencing equipment, patient demographics), our method delivers robust results.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,階層型ベイズ的マルチタスク学習モデルを提案する。 後方分布を近似するために,変分推定に基づく計算効率の良い推論アルゴリズムを導出する。 各種合成データセットに対する新しいアプローチの可能性を示し, マイクロバイオームプロファイルに基づくヒトの健康状態の予測を行う。 分析には、複数の微生物研究から得られたデータと、他のベンチマーク手法との総合的な比較が組み込まれている。 合成データセットの結果から, 提案手法は, 下位の回帰係数が異なるタスク間で共通空間構造を共有する場合に, より優れたサポート回復特性を有することが示された。 マイクロバイオーム分類実験は,不確実な定量化と競合性能を指標として評価し,情報的分類を抽出する手法の有用性を実証した。 特に, プールしたデータセット(実験目的, 実験装置, シークエンシング装置, 患者集団など)の不均一性にもかかわらず, 本手法はロバストな結果をもたらす。

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