Agglomerative joint clustering of metabolic data with spike at zero: A Bayesian perspective
Notice bibliographique
Résumé
In many biological applications, for example high-dimensional metabolic data, the measurements consist of several continuous measurements of subjects or tissues over multiple attributes or metabolites. Measurement values are put in a matrix with subjects in rows and attributes in columns. The analysis of such data requires grouping subjects and attributes to provide a primitive guide toward data modeling. A common approach is to group subjects and attributes separately, and construct a two-dimensional dendrogram tree, once on rows and then on columns. This simple approach provides a grouping visualization through two separate trees, which is difficult to interpret jointly. When a joint grouping of rows and columns is of interest, it is more natural to partition the data matrix directly. Our suggestion is to build a dendrogram on the matrix directly, thus generalizing the two-dimensional dendrogram tree to a three-dimensional forest. The contribution of this research to the statistical analysis of metabolic data is threefold. First, a novel spike-and-slab model in various hierarchies is proposed to identify discriminant rows and columns. Second, an agglomerative approach is suggested to organize joint clusters. Third, a new visualization tool is invented to demonstrate the collection of joint clusters. The new method is motivated over gas chromatography mass spectrometry (GCMS) metabolic data, but can be applied to other continuous measurements with spike at zero property.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».