A Bayesian Joint Model for Compositional Mediation Effect Selection in Microbiome Data
微生物组数据中组成型中介效应选择的贝叶斯联合模型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：摘要明确研究处理、微生物组中介与表型结果之间的因果效应及中介效应选择。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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微生物组数据中组成型中介效应选择的贝叶斯联合模型
- 研究问题
- 论文研究在高维、组成型且过度离散的微生物组计数数据中，如何同时选择直接、相对间接与总体间接效应并量化不确定性。
- 方法与思路
- 作者提出面向组成数据的贝叶斯联合模型，用于高维中介分析中的因果目标参数识别、估计和不确定性量化，并进行模拟比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该模型支持多类中介效应的联合分析，以模拟比较效应选择表现，并应用于幼年小鼠低剂量抗生素与体重的数据。
- 阅读关注点
- 应核对组成约束下相对与总体间接效应的定义、因果识别条件、先验及效应选择规则，以及不确定性量化和模拟比较标准。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未说明识别假设或比较结果，不能断言模型更优或微生物机制已获验证。
原文摘要
Analyzing multivariate count data generated by high-throughput sequencing technology in microbiome research studies is challenging due to the high-dimensional and compositional structure of the data and overdispersion. In practice, researchers are often interested in investigating how the microbiome may mediate the relation between an assigned treatment and an observed phenotypic response. Existing approaches designed for compositional mediation analysis are unable to simultaneously determine the presence of direct effects, relative indirect effects, and overall indirect effects, while quantifying their uncertainty. We propose a formulation of a Bayesian joint model for compositional data that allows for the identification, estimation, and uncertainty quantification of various causal estimands in high-dimensional mediation analysis. We conduct simulation studies and compare our method's mediation effects selection performance with existing methods. Finally, we apply our method to a benchmark data set investigating the sub-therapeutic antibiotic treatment effect on body weight in early-life mice.