Differential Markov random field analysis with an application to detecting differential microbial community networks
差异马尔可夫随机场分析及微生物群落网络差异检测AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究网络结构差异、稀疏连接变化及网络检验，对应网络方向，但对象为微生物网络且未涉及经济干扰效应。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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差异马尔可夫随机场分析及微生物群落网络差异检测
- 研究问题
- 如何检验不同环境或年龄条件下微生物群落网络是否改变，并进一步识别网络中发生变化的具体连接结构？
- 方法与思路
- 作者用灵活的马尔可夫随机场表示微生物网络，构建差异网络的全局检验，并以控制错误发现率的多重检验定位变化。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，全局检验对稀疏备择尤其有力，并提供差异网络结构识别程序，以英国双胞胎肠道微生物数据展示应用。
- 阅读关注点
- 应核对网络边的统计含义、样本间依赖如何处理，以及全局检验和错误发现率控制分别需要哪些模型与维度条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；理论条件与功效数值未说明，年龄相关网络差异不能据此解释为因果作用。
原文摘要
Micro-organisms such as bacteria form complex ecological community networks that can be greatly influenced by diet and other environmental factors. Differential analysis of microbial community structures aims to elucidate systematic changes during an adaptive response to changes in environment. In this paper, we propose a flexible Markov random field model for microbial network structure and introduce a hypothesis testing framework for detecting differences between networks, also known as differential network analysis. Our global test for differential networks is particularly powerful against sparse alternatives. In addition, we develop a multiple testing procedure with false discovery rate control to identify the structure of the differential network. The proposed method is applied to data from a gut microbiome study on U.K. twins to evaluate how age affects the microbial community network.