ペアワイズ距離とパーマナを使用したミクロビオーム研究のパワーとサンプルサイズの推定

動機：ベータの多様性と呼ばれるマイクロビオームサンプル間のコミュニティ構成の変動は、存在感のある種または定量的種の存在数データに基づいて、ペアワイズ距離で測定できます。Permava、ペアワイズ距離のマトリックス、グループ内距離、およびグループ間距離のマトリックスへの多変量分析の順列ベースの拡張であり、サンプリングされた微生物叢に対する暴露または介入（グループ化係数）の効果の評価を可能にします。グループ内の距離と曝露/介入効果のサイズを正確にモデル化する必要があります。これは、ペアワイズ距離とPermanovaで分析される微生物叢研究の統計力を推定する必要があります。 結果：次のことを含むペアワイズ距離によって分析されるマーカージェーンマイクロビオーム研究に合わせたPermanoVAパワー推定のフレームワークを提示します。 - 指定された母集団パラメーター。（ii）シミュレートされた距離マトリックス内に異なるサイズの効果を組み込む方法。（iii）シミュレートされた距離マトリックスからPermanova電力を推定するためのシミュレーションベースの方法。（iv）上記を実装するR統計ソフトウェアパッケージ。ペアワイズ距離のマトリックスは、三角形の不等式を満たし、調整された測定係数、オメガ2乗（ω2）によって定量化されるグループレベルの効果を組み込むために効率的にシミュレートできます。シミュレートされた距離マトリックスから、計画されたマイクロバイオーム研究では、利用可能なPermanovaパワーまたは必要なサンプルサイズを推定できます。

MOTIVATION: The variation in community composition between microbiome samples, termed beta diversity, can be measured by pairwise distance based on either presence-absence or quantitative species abundance data. PERMANOVA, a permutation-based extension of multivariate analysis of variance to a matrix of pairwise distances, partitions within-group and between-group distances to permit assessment of the effect of an exposure or intervention (grouping factor) upon the sampled microbiome. Within-group distance and exposure/intervention effect size must be accurately modeled to estimate statistical power for a microbiome study that will be analyzed with pairwise distances and PERMANOVA. RESULTS: We present a framework for PERMANOVA power estimation tailored to marker-gene microbiome studies that will be analyzed by pairwise distances, which includes: (i) a novel method for distance matrix simulation that permits modeling of within-group pairwise distances according to pre-specified population parameters; (ii) a method to incorporate effects of different sizes within the simulated distance matrix; (iii) a simulation-based method for estimating PERMANOVA power from simulated distance matrices; and (iv) an R statistical software package that implements the above. Matrices of pairwise distances can be efficiently simulated to satisfy the triangle inequality and incorporate group-level effects, which are quantified by the adjusted coefficient of determination, omega-squared (ω2). From simulated distance matrices, available PERMANOVA power or necessary sample size can be estimated for a planned microbiome study.