乳癌データの構造的学習による適応Bayes変数クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Ghosh Riddhi Pratim; Maity Arnab Kumar; Pourahmadi Mohsen; Mallick Bani K.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208745854839 整理番号：22P0286591

乳癌データの構造的学習による適応Bayes変数クラスタリング【JST・京大機械翻訳】

Adaptive Bayesian Variable Clustering via Structural Learning of Breast Cancer Data

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発行年： 2022年02月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月08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)

蛋白質のクラスタ化は癌細胞生物学において興味深い。本論文では,相関構造上の蛋白質(変数)クラスタリングの階層的Bayesモデルを提案した。多変量正規尤度から始めて,相関の角度ベース非制約再パラメータ化を用いた事前モデリングを通してクラスタリングを強制し,クラスタ数の前に,短縮Poisson分布(多数のクラスタをペナルティ化)を仮定した。パラメータの事後分布は陽形式ではなく,可逆ジャンプMarkov連鎖モンテカルロ(RJMCMC)ベースの技術を用いて,後部からパラメータをシミュレーションした。提案方法の最終生成物はクラスタ数とともに蛋白質(変数)のクラスタ構成である。Bayes法は,クラスタ数の推定と同様に,蛋白質をクラスタ化するのに十分に柔軟である。提案した方法の性能を,蛋白質が異なる経路から来る乳癌における遺伝素質を有する広範なシミュレーション研究および1つの蛋白質発現データで実証した。【JST・京大機械翻訳】

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