CCLasso（Compositionality Corrected Lasso）网络推断方法

CCLasso（Compositionality Corrected Lasso）是一种基于 Lasso 回归的网络推断方法，专门设计用于处理组成型数据（如微生物相对丰度数据）。CCLasso 的核心思想是利用正则化回归（Lasso）和对数比率转换来构建稀疏网络，从而减轻组成效应对数据分析的影响。

CCLasso 的基本原理

1. 组成效应问题：

   • 组成型数据总和为 1，所以一个物种丰度的增加会导致其他物种的丰度相对减少，直接计算相关性可能会引入误导性关联。
   • CCLasso 通过对数比率转换将相对丰度数据转换为可以用于传统统计分析的格式，减少组成效应的干扰。

2. 对数比率转换（Log-ratio Transformation）：

   • CCLasso 采用中心化对数比率（CLR）转换，即对每个物种的丰度与总丰度的比值取对数，生成转换后的数据矩阵。通过这种方式，原始数据变换为更适合统计分析的数据格式。

3. 稀疏正则化（Lasso 回归）：

   • 在对数比率转换后的数据上，CCLasso 通过 Lasso 回归来构建稀疏关联网络。Lasso 回归是一种带有正则化项的回归模型，能够自动过滤掉不重要的关联，仅保留显著的关联关系。
   • 在网络构建中，稀疏性假设与生态系统中实际情况一致，因为并非所有物种都有直接关联。

4. 变量选择：

   • Lasso 回归通过 L1L_1L1​ 正则化约束，将一些回归系数强制为 0，这样可以在高维数据中选择重要的关联关系。
   • CCLasso 利用这一特点，仅保留可能具有生物学意义的关联关系，构建更精简的网络。

5. 网络构建：

   • CCLasso 输出一个稀疏的微生物网络，其中节点表示物种，边表示物种之间的相关性。边的强度反映了物种间的关联强度。

CCLasso 的优势

• 解决组成效应问题：通过对数比率转换有效地应对组成型数据带来的干扰，减小假阳性关联。
• 稀疏性和自动变量选择：Lasso 回归的正则化性质使得 CCLasso 能够有效构建稀疏的网络，只保留强关联，减少了计算的复杂性。
• 适用于高维数据：Lasso 在处理高维数据时具有良好的性能，因此适合大规模微生物网络推断。

CCLasso 的限制

• 对零值敏感：虽然 CCLasso 使用对数比率转换，零值可能会导致计算的困难，需要适当的伪丰度处理。
• 对稀疏性假设的依赖：CCLasso 假设网络是稀疏的，若数据中存在较多非稀疏的关联关系，可能影响结果的准确性。

CCLasso 的适用场景

• 微生物生态学研究：适合分析微生物相对丰度数据中的共现网络，推断物种间的潜在关联关系。
• 组成型数据的网络推断：CCLasso 设计的原理适合任何组成型数据的网络推断任务，不仅限于微生物生态数据。

总结

CCLasso 是一种有效处理组成型数据的网络推断方法，利用 Lasso 回归的稀疏正则化和对数比率转换，能够在微生物网络推断中减少组成效应干扰，构建稀疏且具有生物学意义的网络。