新的動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)模型隨著時(shí)間推移遵循基因表達(dá)
卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種新的動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)模型,用于可視化網(wǎng)絡(luò)中不斷變化的模式,包括大腦發(fā)育期間的基因表達(dá)。
該模型發(fā)表在美國(guó)國(guó)家科學(xué)院院刊上,現(xiàn)在為研究人員提供了一種工具,可以在一個(gè)快照中及時(shí)觀察靜態(tài)網(wǎng)絡(luò),這非常有益,因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通常是動(dòng)態(tài)的。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析 - 或從大規(guī)模的角度研究關(guān)系 - 是一個(gè)新興的統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域。
“對(duì)于任何具有動(dòng)態(tài)組件的數(shù)據(jù)集,人們現(xiàn)在可以以強(qiáng)大的方式使用它來查找持續(xù)存在并隨時(shí)間變化的社區(qū),”迪斯特里克人文和社會(huì)科學(xué)學(xué)院UPMC統(tǒng)計(jì)與生命科學(xué)教授Kathryn Roeder說。 。“這將有助于了解某些疾病和疾病如何發(fā)展。例如,我們知道某些基因是自閉癥的原因,可以使用我們的模型讓我們深入了解疾病在何種程度上開始發(fā)展。”
模型,通過特征向量平滑的持久性社區(qū)(PisCES),縱向地結(jié)合一系列網(wǎng)絡(luò)中的信息,以加強(qiáng)每個(gè)時(shí)期的推斷。CMU團(tuán)隊(duì)使用PisCES跟蹤恒河猴腦中從受孕到成年的神經(jīng)基因表達(dá),以找出在不同的發(fā)育階段中哪些基因協(xié)同作用。
“我們的可視化方法結(jié)合了兩種不同的現(xiàn)有工具:社區(qū)檢測(cè),這是一種流行的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)工具,以及sankey圖,通常用于可視化信息的”流動(dòng)“。我們的可視化將網(wǎng)絡(luò)的參與者組織成社區(qū)亨氏信息系統(tǒng)與公共政策學(xué)院統(tǒng)計(jì)與信息系統(tǒng)助理教授David Choi表示,隨著時(shí)間的推移逐漸發(fā)展,然后將不斷變化的社區(qū)成員描述為社區(qū)之間的一系列流動(dòng)。
他們的分析揭示了變化點(diǎn)的存在以及持續(xù)基因群落結(jié)構(gòu)的時(shí)期,包括參與神經(jīng)投射指導(dǎo)的基因的動(dòng)態(tài)群落,其在胎兒中期到晚期非?;钴S。這個(gè)特殊的社區(qū)包括許多與自閉癥風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的基因。
“基本上我們的目標(biāo)是為社區(qū)檢測(cè)添加'平滑'以消除'噪音',我們能夠做到這一點(diǎn),”Choi說。
盡管該團(tuán)隊(duì)通過可視化基因協(xié)同工作方式的變化模式來駕馭模型,但希望該方法可以應(yīng)用于社交網(wǎng)絡(luò),物理中的動(dòng)態(tài)擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)和其他關(guān)系情境。
“該模型非常靈活,我們已經(jīng)開始將其與fMRI數(shù)據(jù)一起使用,以了解大腦區(qū)域如何相互連接和變化,”博士Fuchen Liu博士說。統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)科學(xué)系的學(xué)生。
開發(fā)一種新的動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)模型以跟蹤神經(jīng)基因表達(dá)隨著時(shí)間的推移是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)發(fā)生的許多大腦研究突破之一。CMU創(chuàng)建了一些最初的認(rèn)知導(dǎo)師,幫助開發(fā)了獲得Jeopardy的Watson,創(chuàng)立了一個(gè)突破性的神經(jīng)計(jì)算博士課程,并且是人工智能和認(rèn)知心理學(xué)的發(fā)源地?;谄湓谏飳W(xué),計(jì)算機(jī)科學(xué),心理學(xué),統(tǒng)計(jì)學(xué)和工程學(xué)方面的優(yōu)勢(shì),CMU推出了BrainHub,這項(xiàng)計(jì)劃的重點(diǎn)是大腦的結(jié)構(gòu)和活動(dòng)如何引起復(fù)雜的行為。
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