Adaptive Box–Cox Transformation: A Highly Flexible Feature-Specific Data Transformation to Improve Metabolomic Data Normality for Better Statistical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Metabolomic data normality is vital for many statistical analyses to identify significantly different metabolic features. However, despite the thousands of metabolomic publications every year, the study of metabolomic data distribution is rare. Using large-scale metabolomic data sets, we performed a comprehensive study of metabolomic data distributions. We showcased that metabolic features have diverse data distribution types, and the majority of them cannot be normalized correctly using conventional data transformation algorithms, including log and square root transformations. To understand the various non-normal data distributions, we proposed fitting metabolomic data into nine beta distributions, each representing a unique data distribution. The results of three large-scale data sets consistently show that two low normality types are very common. Next, we created the adaptive Box-Cox (ABC) transformation, a novel feature-specific data transformation approach for improving data normality. By tuning a power parameter based on a normality test result, ABC transformation was made to work for various data distribution types, and it showed great performance in normalizing skewed metabolomic data. Tested on a series of simulated data in Monte Carlo simulations, ABC transformation outperformed conventional data transformation approaches for both positively and negatively skewed data distributions. ABC transformation was further demonstrated in a real metabolomic study composed of three pairwise comparisons. Additional 84, 44, and 57 significant metabolites were newly confirmed after ABC transformation, corresponding to respective increases of 70.6, 13.4, and 22.9% in significant metabolites compared to the conventional metabolomic workflow. Some of these newly discovered metabolites showed promising biological meanings. ABC transformation was implemented in the R package ABCstats and is freely available on GitHub (https://github.com/HuanLab/ABCstats).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».