Információ

12.4: Diverzitásfüggő modellek – Biológia

12.4: Diverzitásfüggő modellek – Biológia


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Az előző szakaszban szereplő időfüggő modelleket gyakran használják proxyként olyan folyamatok rögzítésére, mint a kulcsfontosságú innovációk vagy az adaptív sugárzások (Rabosky 2014). Ezen elméletek közül sok azt sugallja, hogy a diverzifikáció mértékének az adott időben vagy helyen élő fajok számától kell függnie, nem pedig az időtől (Phillimore és Price 2008; Etienne és Haegeman 2012; Etienne és mtsai 2012; Rabosky 2013; Moen és Morlon 2014). ). Ezért érdemes lehet valóban diverzitásfüggő módon meghatározni a specifikációs arányt, nem pedig az időt proxyként használni:

$$ lambda(t) = lambda_0 (1 - frac{N_t}{K}) label{12.8}$$

Mivel a specifikáció sebessége ma már nem az időtől, hanem a vonalak számától függ, ezt a kifejezést nem tudjuk beilleszteni általános képletünkbe (Morlon et al. 2011). Ehelyett használhatjuk az Etienne és munkatársai által felvázolt megközelítést. (2012) és Etienne et al. (2016). Ez a megközelítés a fában az időben előrehaladó differenciálegyenletek numerikus megoldásaira összpontosít. A megközelítés általános elképzelése hasonló Morlonhoz, de a részletek különböznek; valószínűségek Etienne et al. (2012).n + 1)!, hogy az elágazási idők helyett a fa valószínűségét kapja meg. Etienne megközelítése a hiányos mintavételt is képes kezelni egységes mintavételi modell mellett.

Példaként illeszthetjük a diverzitásfüggő fajok alapmodelljét a fent bemutatott tüdő nélküli szalamandra filogenetikai fájunkhoz. Ennek eredményeként egy ML becslést kapunk λ0 = 0.099, μ = 0, és K = 979,9, a log-valószínűség 537,3 és az AIC -1068,7. Ez lényeges előrelépés a fentebb vizsgált, időben változó modellekhez képest, és bizonyíték a tüdő nélküli szalamandra diverzitás-függőségére.

Mind a sűrűség-, mind az időfüggő megközelítések nagyon népszerűvé váltak, mivel az időfüggő diverzifikációs modellek összhangban vannak számos ökológiai modellel arról, hogy a több fajt tartalmazó kládok hogyan fejlődhetnek az idő múlásával. Például az ökológiai lehetőségeken alapuló adaptív sugárzási modellek azt jósolják, hogy amint a rések megtelnek és az ökológiai lehetőségek „kihasználódnak”, akkor a diverzifikáció ütemének csökkenését kell tapasztalnunk az idő múlásával (Etienne és Haegeman 2012; Rabosky és Hurlbert 2015). Ezzel szemben egyes modellek azt jósolják, hogy a fajok új lehetőségeket teremtenek más fajok számára, és így az idő múlásával gyorsuló diverzifikációt jósolnak (Emerson és Kolm 2005). Ezek ésszerű hipotézisek, de van egy statisztikai kihívás: minden esetben van legalább egy koncepcionálisan eltérő modell, amely pontosan ugyanazt a mintát jósolja. Lassuló diverzifikáció esetén a napjainkra lehajló, leszármazási idő görbe előre jelzett mintázata származhat egy olyan modellből is, ahol a leszármazási vonalak állandó sebességgel halmozódnak fel, de a mai napig nem veszik teljes mértékben a mintát ( Pybus és Harvey 2000). Más szóval, ha filogenetikai fájunkról hiányzik néhány élő faj, és ezt nem vesszük figyelembe, akkor az állandó arányú születési halálozási modellt összetévesztjük az idővel lassuló diverzifikáció jelével. Természetesen az általunk tárgyalt módszerek magyarázatot adhatnak erre. Egyes módszerek még azt is megmagyarázhatják, hogy a hiányzó taxonok nem véletlenszerűek, mivel a hiányzó taxonok általában vagy ritkák, vagy rosszul különböznek testvéreiktől (pl. gyakran véletlenül fiatalabbak a vártnál; Cusimano és Renner 2010; Brock et al. A kládban lévő fajok tényleges száma azonban mindig meglehetősen bizonytalan, és minden esetben ismerni kell a módszer működéséhez. Tehát egy alternatív magyarázat, amely gyakran életképes, az, hogy a fánkban hiányoznak a fajok, és Nem tudjuk, hányan vannak. Ezenkívül, mivel ezekre a módszerekre vonatkozó jelek nagy része a fa legutóbbi elágazási eseményeiből származik, egyes „hiányzó” csomópontok egyszerűen túl sekélyek ahhoz, hogy a taxonómusok ezeket a dolgokat „fajoknak” nevezzék. Más szóval, a filogenetikai fák diverzitásfüggésére vonatkozó következtetéseink erősen függenek attól, hogy megértjük, hogyan vettünk mintát a releváns taxonokból.

Hasonlóképpen, a gyorsuló differenciálódás mintája a kihalás által okozott mintát utánozza. Szinte lehetetlen megkülönböztetni egy magas, de állandó fajképződési és kihalási arányú filogenetikai fát egy olyan fától, amelynek nincs kipusztulása és az időben felgyorsuló speciációs ráta.

Mindkét fenti figyelmeztetést mindenképpen érdemes figyelembe venni, amikor a diverzifikációs tesztek eredményeit filogenetikai adatokból értelmezzük. Sok esetben a fosszilis információk hozzáadása lehetővé teszi a kutatók számára, hogy megbízhatóan különbséget tudjanak tenni az említett alternatívák között, bár a kövületeket és a fákat összekapcsoló módszerek még mindig viszonylag gyengén fejlettek (de lásd Slater és Harmon 2013). És sok jelenlegi módszer kétértelmű eredményeket ad, ha több modell egyenértékű magyarázatot ad az adatokra - ahogy reméljük!


Végrehajtás

A COBRApy alapvető képességeit osztályok csoportja (1. ábra) teszi lehetővé, amelyek szervezeteket (Modell), biokémiai reakciókat (Reakció) és biomolekulákat (Metabolit és Gén) képviselnek. Az alapkód Python vagy Jython (Python for Java) segítségével érhető el. A COBRApy a következőket tartalmazza: (1) cobra.io: egy bemeneti/kimeneti csomag SBML [21] modellek olvasásához/írásához és COBRA Toolbox MATLAB struktúrák olvasásához/írásához. (2) cobra.flux_analysis: egy csomag általános FBA-műveletek elvégzésére, beleértve a géndeléciót és a fluxus variabilitás elemzését [18]. (3) cobra.topology: szerkezeti elemzés elvégzésére szolgáló csomag – a jelenlegi verzió Patil & Nielsen [22] riporter metabolitjainak algoritmusát tartalmazza. (4) cobra.test: egységtesztek és tesztadatok sorozata. (5) cobra.solvers: interfészek a lineáris optimalizálási csomagokhoz. És (6) cobra.mlab: interfész a COBRA Toolbox for MATLAB számára.

A COBRA for Python alapvető osztályai a felsorolt ​​kulcsattribútumokkal és metódusokkal. A további attribútumok és módszerek leírása a dokumentációban található.


Tartalom előnézete

Például az immunizációs státusz erős hatásmódosítója egy adott kórokozónak való kitettség és a kórokozó által okozott későbbi betegség közötti kapcsolatnak. Hatásmódosítóként az immunizálás állapota módosítja a személy biológiai válaszát. A hatásmódosítás jelenléte ok-okozati összefüggést támaszt alá, mivel biológiailag valószínű folyamatot feltételez.

Hatásmódosító nem azonosításának következményei

Ha a hatásmódosítást nem ismerik fel, a kockázati tényező és az eredmény (pl. RR) összefüggésének becslése az X (pl. immunizált) RR és egy másik X szint RR közötti súlyozott átlagává válik. nem immunizált).

Módszerek a módosítások figyelembevételére

A tanulmány tervezése és lefolytatása során:

  1. Fogalmazza meg, mely tényezők (változók) lehetnek hatásmódosítók
  2. Ne egyeztessen potenciális hatásmódosítóval
  3. Gyűjtsön információkat a lehetséges hatásmódosítókról (minél több, annál jobb!)
  4. Fontolja meg a vizsgálat bekapcsolását, hogy tesztelni tudja a hatásmódosítókat (ökölszabály – négyszer akkora mintaméret, mint amennyi a hatásmódosítás jelenlétének teszteléséhez szükséges)

Egy tanulmány elemzése során:

  1. Fogalmazzon meg potenciális hatásmódosítókat, felhasználva a kutatási területre vonatkozó ismereteit, korábbi tapasztalatait (önmagától és másoktól). Tegyen fel kérdések sorozatát (pl. Az E expozíció, a D betegség és az X faktor, potenciális hatásmódosító: van-e összefüggés E és D között? biológiailag valószínű, hogy az E és D közötti összefüggés különbözik az X szinteknél? észlelhető-e különbség ebben a vizsgálatban?)
  2. Becsülje meg a durva (kiigazítatlan) összefüggést az expozíció és a betegség között.
  3. Rétegezés lehetséges hatásmódosítókkal, hogy rétegspecifikus becsléseket kapjunk. Hasonlítsa össze/tesztelje a rétegspecifikus becslések közötti különbségek szignifikanciáját.
  4. Használjon interakciós kifejezést tartalmazó statisztikai modellt.

Ítélet

  1. Ha a rétegspecifikus becslések szignifikánsan eltérnek egymástól, akkor valószínűleg a rétegváltozó lesz a fő hatásmódosító.
  2. Statisztikai módszerek (Breslow-Day Test for Homogenity of ORs Extended Mantel-Haenszel módszerből, -2 log likelihood teszt logisztikus regresszióból) állnak rendelkezésre a potenciális hatásmódosítók statisztikai szignifikanciájának tesztelésére, valamint az expozíció-betegség összefüggés becsléseinek kiszámítására. a jelentős hatásmódosítók szintjei szerint.
  3. A legtöbb epidemiológiai tanulmányt nem úgy tervezték, hogy elegendő statisztikai erővel rendelkezzen a lehetséges hatásmódosítók statisztikai azonosításához (gyakran nem az elsődleges cél).

A bizonyíték hiánya nem ugyanaz, mint a bizonyíték hiánya.

"Az expozíció és a faj, a nem közötti interakciókat a betegséggel összefüggésben statisztikailag tesztelték interakciós kifejezések logisztikus regressziós modellekbe történő bevezetésével, és egyiket sem találták statisztikailag szignifikánsnak p <0,15 szinten."

A hatásmódosító egy valós vagy feltételezett kapcsolat természet, nem csak egy adathalmazban figyelhető meg, összehasonlítva egy zavaró tényezővel. Ha egy változót hatásmódosítóként azonosítanak, a rendszer nem kezeli zavaró tényezőként.

Példa

Íme egy példa a hatás módosítására:

CHD incidens
Frekvencia
Százalék
Row Pct
Col PCt
0 1 Teljes
0 1191 25 1216
1 93 13 106
Teljes 1248 38 1322

Esélyhányados = 6,66

CHD incidens
Frekvencia
Százalék
Row Pct
Col PCt
0 1 Teljes
0 1003 70 1073
1 77 12 89
Teljes 1080 82 1162

Esélyhányados = 2,23

Mindkét nemet kombinálva a VAGY = 4,30. Így a szex módosítja a cukorbetegség hatását a CHD-re.


Fejlődésbiológia. 6. kiadás.

Az idegcső kialakításának két fő módja van. Ban ben elsődleges neuruláció, az ideglemezt körülvevő sejtek irányítják az ideglemez sejtjeit, hogy szaporodjanak, behatoljanak, és lecsípjenek a felszínről, hogy üreges csövet képezzenek. Ban ben másodlagos neuruláció, a neurális cső egy szilárd sejtzsinórból származik, amely az embrióba süllyed, majd kiválik (kavitálódik), és üreges csövet alkot. Az, hogy ezeket az építési módokat milyen mértékben használják, a gerincesek osztályai között változik. A halak neurulációja kizárólag másodlagos. A madaraknál az idegcső elülső részei elsődleges neurulációval épülnek fel, míg a huszonhetedik szomitapárhoz caudális idegcső (azaz minden, ami a hátsó végtagok mögött van) másodlagos neurulációval jön létre (Pasteels 1937 Catala et al. 1996). ). Kétéltűeknél, mint pl Xenopus, az ebihal idegcsőjének nagy része elsődleges neurulációval készül, de a farok idegcső másodlagos neurulációból származik (Gont et al. 1993). Az egerekben (és valószínűleg az emberben is) a másodlagos neuruláció a 35-ös szomit szintjén vagy annak környékén kezdődik (Schoenwolf 1984 Nievelstein et al. 1993).


Az Ohio-i Természeti Erőforrások Minisztériuma elindítja a halállomány adatkészletét

Jon Husted kormányzó főhadnagy, az InnovateOhio igazgatója 2021. június 17-én, csütörtökön bejelentette a DataOhio portál új haltelepítési adatkészlettel történő bővítését az Ohio Természeti Erőforrások Minisztériumán keresztül.

odx-share "Az Ohio-i Természeti Erőforrások Minisztériuma elindítja a halállomány adatkészletét"

Ohio Oktatási Minisztériuma csatlakozik a DataOhio portálhoz

Az Ohio Oktatási Minisztérium (ODE) a legújabb állami ügynökség, amely csatlakozott a DataOhio Portálhoz – annak 2020 decemberi bevezetése óta.

odx-share "Ohio Oktatási Minisztériuma csatlakozik a DataOhio Portalhoz"

Üdvözöljük a DataOhio portálon

A DataOhio portál innovációt, átláthatóságot és betekintést nyújt

odx-share "Üdvözöljük a DataOhio portálon"

A DataOhio portál kezdeti adatkészletei

A DataOhio Portál első bevezetése 200 adatkészletbe és több mint 60 vizualizációba nyújt betekintést.

odx-share "DataOhio Portal Initial Datasets"

Az OBM együttműködik a DAS üzleti intelligencia csapatával a COVID kiadások irányítópultjának kifejlesztésében

Adat-irányítópult, amely segít megjeleníteni és részletezni a COVID-19 világjárvány leküzdésére Ohióban odaítélt és elköltött szövetségi alapokat

odx-share "Az OBM partnerek a DAS Business Intelligence Team-tel egy COVID kiadási irányítópult kidolgozására"

Ohio államot elismeri a Digital States Survey

Ohio állam &ldquoA&rdquo osztályzattal ismerte el a 2020-as Center for Digital Government Digital State Survey-t.

odx-share "Ohio államot elismerte a digitális államok felmérése"

Vezetői rendelet ünnepli Ohio technológiai fejlődését: InnovateOhio Platform

Több mint egy évvel e végrehajtási rendelet aláírása után az InnovateOhio Platform hihetetlen értéket és számos eredményt hozott az állam vezetése és az rsquos célja felé, egy erősebb Ohio felépítésében.

odx-share "Végrehajtási megbízás ünnepli Ohio technológiai fejlődését: InnovateOhio Platform"

Az Ohio-i Egészségügyi Minisztérium adatvizualizációkat használ a COVID-19-re adott válaszok irányítására

Az Ohio-i Egészségügyi Minisztérium adatvizualizációkat használ a COVID-19-re adott válaszok irányítására

odx-share "Az Ohio-i Egészségügyi Minisztérium adatvizualizációkat használ a COVID-19-re adott válaszok irányítására"



Hozzászólások:

  1. Cymbelline

    Talán.

  2. Andreu

    Biztos vagyok benne, sajnálom, de nem tudtál egy kicsit több információt adni.

  3. Renweard

    It is remarkable, very amusing phrase

  4. Esmund

    The author of the time to write it all, what time does it take?

  5. Jackie

    Velem is volt.

  6. Gardalmaran

    I don't know that to say too



Írj egy üzenetet