任意の共分散依存性の下での多重マルチサンプル試験【JST・京大機械翻訳】

Vutov Vladimir; Dickhaus Thorsten

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208452552544 整理番号：22P0294959

任意の共分散依存性の下での多重マルチサンプル試験【JST・京大機械翻訳】

Multiple multi-sample testing under arbitrary covariance dependency

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発行年： 2022年02月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

現代のハイスループットバイオメディカルデバイスは,大規模にデータを日常的に生産し,高次元データセットの解析は,生物医学研究において一般的になっている。しかし,これらのデータセットにおいて数千または数十万の測定した変数を与えられた場合,意味のある特徴を抽出することは課題を提起する。本論文では,名目上の(カテゴリー)応答変数と複数の特徴間の関連の強さを同時に評価する方法を提案した。特に,試験統計間の任意の相関依存性の下での大規模多重試験のフレームワークを提案した。最初に,限界多項回帰を各特徴に対して個別に実行した。第2に,著者らは,限界多項回帰係数の積層ベクトルの漸近的結合正規性を確立するために,各ベースラインカテゴリー対に対する多重限界モデルのアプローチを用いた。第3に,全ての限界モデルからの推定係数間の(制限)共分散行列を推定した。最後に,提案アプローチは,各ベースラインカテゴリ対に対して,限界p値に対するしきい値処理手順の実現した偽発見割合を近似する。提案した手法は,真のおよび偽の拒絶の期待した数の間の明白なトレードオフを提供する。さらに,ハイパースペクトルイメージングデータに対するこの方法の実際的応用を示した。このデータセットをマトリックス支援レーザ脱離/イオン化(MALDI)装置により得た。MALDIは臨床診断,特に癌研究に対して大きな可能性を示す。著者らの応用では,名目上の応答カテゴリーは癌サブタイプを表す。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , 分子・遺伝情報処理

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