Motivering: Många problem i dataintegrationen i bioinformatik kan ställas som en vanlig fråga: Skapas två uppsättningar observationer av samma distribution? Vi föreslår ett kärnbaserat statistiskt test för detta problem, baserat på det faktum att två distributioner är olika om och endast om det finns minst en funktion som har olika förväntningar på de två distributionerna. Följaktligen använder vi den maximala avvikelsen mellan funktionsmedel som grund för en teststatistik. Maximum Mean Discrepancy (MMD) kan dra nytta av kärnan trick, vilket gör att vi kan tillämpa det inte bara på vektorer, men strängar, sekvenser, grafer och andra vanliga strukturerade datatyper som uppstår i molekylärbiologi. Resultat: Vi studerar den praktiska genomförbarheten av ett MMD-baserat test på tre centrala dataintegrationsuppgifter: Test av plattformsoberoende jämförbarhet av mikroarraydata, cancerdiagnos och datainnehållsbaserad schemamatchning för två olika proteinfunktionsklassificeringsscheman. I alla dessa experiment, inklusive högdimensionella sådana, är MMD mycket korrekt i att hitta prover som genererades från samma distribution, och överträffar sina bästa konkurrenter. Slutsatser: Vi har definierat ett nytt statistiskt test av om två prover kommer från samma distribution, kompatibel med både multivariata och strukturerade data, som är snabb, lätt att implementera och fungerar bra, vilket bekräftas av våra experiment.
Det föreslagna HCMD-kriteriet är relaterat till den maximala genomsnittliga avvikelsen (MMD) REF-metoden.
Integrating structured biological data by kernel maximum mean discrepancy
{'venue': 'IN ISMB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}