Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Orthonormal pairwise logratio selection (OPALS) algorithm for compositional data analysis in high dimensions

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989592%3A15310%2F25%3A73631945" target="_blank" >RIV/61989592:15310/25:73631945 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/61989592:15510/25:73631945

  • Výsledek na webu

    <a href="https://academic.oup.com/bioinformaticsadvances/article/5/1/vbaf229/8270648?login=true" target="_blank" >https://academic.oup.com/bioinformaticsadvances/article/5/1/vbaf229/8270648?login=true</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1093/bioadv/vbaf229" target="_blank" >10.1093/bioadv/vbaf229</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Orthonormal pairwise logratio selection (OPALS) algorithm for compositional data analysis in high dimensions

  • Popis výsledku v původním jazyce

    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 performance and properties of the method are illustrated through two examples using contemporary molecular biology data.

  • Název v anglickém jazyce

    Orthonormal pairwise logratio selection (OPALS) algorithm for compositional data analysis in high dimensions

  • Popis výsledku anglicky

    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 performance and properties of the method are illustrated through two examples using contemporary molecular biology data.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10102 - Applied mathematics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    BIOINFORMATICS ADVANCES

  • ISSN

  • e-ISSN

    2635-0041

  • Svazek periodika

    5

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    15

  • Strana od-do

    1-15

  • Kód UT WoS článku

    001620953800001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-105022810197