One fundamental statistical task in microbiome data analysis is differential abundance analysis, which aims to identify microbial taxa whose abundance covaries with a variable of interest. Although the main interest is on the change in the absolute abundance, i.e., the number of microbial cells per unit area/volume at the ecological site such as the human gut, the data from a sequencing experiment reflects only the taxa relative abundances in a sample. Thus, microbiome data are compositional in nature. Analysis of such compositional data is challenging since the change in the absolute abundance of one taxon will lead to changes in the relative abundances of other taxa, making false positive control difficult. Here we present a simple, yet robust and highly scalable approach to tackle the compositional effects in differential abundance analysis. The method only requires the application of established statistical tools. It fits linear regression models on the centered log-ratio transformed data, identifies a bias term due to the transformation and compositional effect, and corrects the bias using the mode of the regression coefficients. Due to the algorithmic simplicity, our method is 100-1000 times faster than the state-of-the-art method ANCOM-BC. Under mild assumptions, we prove its asymptotic FDR control property, making it the first differential abundance method that enjoys a theoretical FDR control guarantee. The proposed method is very flexible and can be extended to mixed-effect models for the analysis of correlated microbiome data. Using comprehensive simulations and real data applications, we demonstrate that our method has overall the best performance in terms of FDR control and power among the competitors. We implemented the proposed method in the R package LinDA (https://github.com/zhouhj1994/LinDA).


翻译:微生物数据分析的一项基本统计任务就是对微生物群进行分析,目的是确定微生物群的丰度和兴趣可变的丰度。虽然主要兴趣在于绝对丰度的变化,即每个单位区/体积的微生物细胞数量,例如人类肠胃等生态地点的微生物体细胞数量,但测序实验中的数据只反映一个样本中的分类相对丰度。因此,微生物数据具有构成性质。这种组成数据的分析具有挑战性,因为一个税项绝对丰度的变化将导致其他税项相对丰度的变化,造成错误的积极控制困难。这里我们提出了一个简单、有力和高度可扩展的方法,以解决差异丰度分析中的成份效应。这种方法只要求应用既定的统计工具。它符合在拟议的日志拉皮数据转换数据中的线性回归模型,确定因变异和构成效应而产生的偏差术语,并用弹性系数来纠正偏差。由于算简单化,我们的方法比其他税项的相对丰度变化量增加100-1000倍,使得错误的正值控制困难。在这里,我们提出了一个简单、稳重的模型分析方法,即AMA-DR AS-DR AS AS AS IM AS AS AS AS AS AS AS AS ASU ASU ASU ASU ASU ASU AS ASU ASU ASU ASU ASU ASU ASU AS AS ASU AS AS AS AS AS AS AS AS AS AS AS AS AS AS AS AS AS AS AS MA AS AS AS AS AS AS AS MA AS AS AS AS MA MA AS AS AS AS AS MA MA MA AS MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MAL MA MA MA AS MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA MA AS MA MA MA MA AS AS AS MA MA AS AS MA AS MA MA MA MA MA MA MA

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 4 月 4 日
科研圈
7+阅读 · 2019年4月14日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Science 一周论文导读 | 2018 年 8 月 4 日
科研圈
7+阅读 · 2018年8月11日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月27日
Arxiv
1+阅读 · 2021年5月27日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
ICLR2019最佳论文出炉
专知
12+阅读 · 2019年5月6日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 4 月 4 日
科研圈
7+阅读 · 2019年4月14日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Science 一周论文导读 | 2018 年 8 月 4 日
科研圈
7+阅读 · 2018年8月11日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员