Orthonormal pairwise logratio selection (OPALS) algorithm for compositional data analysis in high dimensions
Lade...
Dateien
Autor:in (Körperschaft)
Publikationsdatum
2025
Typ der Arbeit
Studiengang
Sammlung
Typ
01A - Beitrag in wissenschaftlicher Zeitschrift
Herausgeber:innen
Herausgeber:in (Körperschaft)
Betreuer:in
Übergeordnetes Werk
Bioinformatics Advances
Themenheft
DOI der Originalpublikation
Link
Reihe / Serie
Reihennummer
Jahrgang / Band
5
Ausgabe / Nummer
1
Seiten / Dauer
1-15
Patentnummer
Verlag / Herausgebende Institution
Oxford University Press
Verlagsort / Veranstaltungsort
Auflage
Version
Programmiersprache
Abtretungsempfänger:in
Praxispartner:in/Auftraggeber:in
Zusammenfassung
In the analysis of compositional data, the most fundamental information is conveyed by the pairwise logratios between components. While logratio coordinate representations, such as balances and pivot coordinates, are widely used to aggregate such information into higher-level relationships, there are instances where a fine-grained representation using all pairwise logratios can be advantageous. Performing this within an orthonormal (or orthogonal) logratio coordinate framework becomes particularly challenging for high-dimensional compositions, since a composition with D parts results in pairwise logratios (excluding reciprocals). This work presents an efficient algorithm (OPALS) based on Latin squares theory to obtain all orthonormal pairwise logratios from just logratio coordinate systems. Thus,the computational burden associated with using such representation for data analysis and modelling in high dimensions is notably alleviated, or even made feasible. Moreover, the relationship between estimates from orthonormal pairwise logratios and ordinary pivot coordinates is discussed in the context of regression and classification analysis. The OPALS algorithm is described in detail in this article and can be implemented directly from the provided methodology. The performance and properties of the method are illustrated through two examples using contemporary molecular biology data.
Schlagwörter
Fachgebiet (DDC)
Veranstaltung
Startdatum der Ausstellung
Enddatum der Ausstellung
Startdatum der Konferenz
Enddatum der Konferenz
Datum der letzten Prüfung
ISBN
ISSN
2635-0041
Sprache
Englisch
Während FHNW Zugehörigkeit erstellt
Ja
Zukunftsfelder FHNW
Publikationsstatus
Veröffentlicht
Begutachtung
Peer-Review der ganzen Publikation
Open Access-Status
Gold
Lizenz
Zitation
Jašková, P., Palarea-Albaladejo, J., Hron, K., Lachman, D., Templ, M., & Berland, M. (2025). Orthonormal pairwise logratio selection (OPALS) algorithm for compositional data analysis in high dimensions. Bioinformatics Advances, 5(1), 1–15. https://doi.org/10.1093/bioadv/vbaf229