IFAA: Robust Association Identification and Inference for Absolute Abundance in Microbiome Analyses
IFAA：微生物组绝对丰度的稳健关联识别与推断AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要聚焦微生物丰度的组成数据关联分析，缺少归入所给经济计量细分的明确依据。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
IFAA：微生物组绝对丰度的稳健关联识别与推断
- 研究问题
- 相对丰度的共同分母和组成约束可能造成虚假变化时，如何对生态系统绝对丰度与协变量的关联作稳健推断？
- 方法与思路
- 作者提出两阶段 IFAA：先识别与协变量相关的微生物类群，再借助独立参考类群估计关联参数，并处理过度离散与零膨胀。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，IFAA 可绕开共同分母与组成结构带来的问题；模拟在文库大小不平衡时显示其较既有方法有明显优势。
- 阅读关注点
- 应核对绝对丰度关联的识别依据、独立参考类群的含义与选择、两阶段误差的传递，以及文库大小不平衡的模拟设定。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；参考类群条件、识别限制及优势范围未详述，关联不自动具有因果含义，刊本变化未知。
原文摘要
The target of inference in microbiome analyses is usually relative abundance (RA) because RA in a sample (e.g., stool) can be considered as an approximation of RA in an entire ecosystem (e.g., gut). However, inference on RA suffers from the fact that RA are calculated by dividing absolute abundances (AAs) over the common denominator (CD), the summation of all AA (i.e., library size). Because of that, perturbation in one taxon will result in a change in the CD and thus cause false changes in RA of all other taxa, and those false changes could lead to false positive/negative findings. We propose a novel analysis approach (IFAA) to make robust inference on AA of an ecosystem that can circumvent the issues induced by the CD problem and compositional structure of RA. IFAA can also address the issues of overdispersion and handle zero-inflated data structures. IFAA identifies microbial taxa associated with the covariates in Phase 1 and estimates the association parameters by employing an independent reference taxon in Phase 2. Two real data applications are presented and extensive simulations show that IFAA outperforms other established existing approaches by a big margin in the presence of unbalanced library size. Supplementary materials for this article are available online.