Les Hispano-Américains et les Latino-Américains présentent des taux plus élevés de maladies chroniques, ce qui pourrait être dû à l’impact négatif de l’acculturation sur leur microbiome intestinal. L’identification des associations entre les facteurs liés au mode de vie et le nombre de bactéries intestinales peut contribuer à la prévention des maladies chroniques et à l’élaboration de stratégies d’intervention. La régression multinomiale par arbre de Dirichlet (DTM) prend en compte les relations évolutives structurées en arbre, comme on le voit dans les données multivariées de dénombrement bactérien. En présence de nombreuses covariables potentiellement pertinentes, le lasso de groupe parcimonieux (SGL) peut être utilisé pour la sélection des variables. L’optimisation de la régression DTM régularisée par le SGL peut être complexe en raison de la fonction de vraisemblance non convexe. Nous présentons une régularisation par hyperplan dominant pour ce problème d’optimisation par l’entremise de l’algorithme de minimisation de la majoration. Nous démontrons qu’une fonction de substitution majorée est la somme de régressions de Poisson pondérées avec une pénalité Ridge pondérée. Nous appliquons notre méthode aux données tirées de l’Hispanic Community Health Study/Study of Latinos.