Développement d’un modèle d’incrément de zone basale d’arbre individuel utilisant une approche linéaire à effets mixtes
3 juillet 2020
Les modèles à effets mixtes sont des outils flexibles et utiles pour analyser les données avec une structure hiérarchique stochastique en foresterie et pourraient également être utilisés pour améliorer considérablement les performances des modèles de croissance forestière. Ici, un protocole est présenté qui synthétise l’information relative aux modèles linéaires à effets mixtes.
Ce protocole fournit les procédures clés de l’élaboration d’un modèle d’accroissement de la surface basale d’un arbre individuel à l’aide d’une approche linéaire à effets mixtes. La principale caractéristique de cette technique est qu’elle permet d’analyser puissamment des données avec des structures complexes en foresterie et d’améliorer considérablement les performances des modèles de croissance forestière. Commencez par lire l’ensemble de données de développement du modèle et chargez le package nlme"dans le logiciel R.
Sélectionnez des exemples de graphiques en tant qu’effets aléatoires pour développer le modèle à effets mixtes. Ajustez toutes les combinaisons possibles d’effets aléatoires avec la méthode du maximum de vraisemblance et produisez les résultats. Définissez l’ordonnée à l’origine sur des paramètres aléatoires, puis modifiez les instructions aléatoires jusqu’à ce que toutes les combinaisons soient ajustées.
En cours d’ajustement, les codes peuvent signaler des erreurs dues à la non-convergence du modèle monté. Sélectionnez le meilleur modèle en fonction du critère d’information d’Akaike, du critère d’information bayésien, du logarithme de vraisemblance et du test du rapport de vraisemblance. Observez si les résidus présentent une hétéroscédasticité par rapport à la parcelle résiduelle.
S’il y a hétéroscédasticité, introduisez la fonction de puissance constante plus, la fonction de puissance et la fonction exponentielle pour modéliser la structure de variance des erreurs. Déterminez la meilleure fonction de variance pour le modèle en fonction du critère d’information d’Akaike, du critère d’information bayésien, du logarithme de vraisemblance et du test du rapport de vraisemblance. Ensuite, introduisez la structure de symétrie composée, la structure autorégressive de premier ordre et une combinaison de structures autorégressives et de moyennes mobiles du premier ordre pour tenir compte de l’autocorrélation.
Déterminez la meilleure structure d’autocorrélation en fonction du critère d’information d’Akaike, du critère d’information bayésien, du logarithme de vraisemblance et du test du rapport de vraisemblance. Produisez les résultats finaux du modèle à effets mixtes à l’aide de la méthode du maximum de vraisemblance restreint. Le modèle de base de l’accroissement de l’aire basale de P. asperata est exprimé à l’aide de cette équation.
Les estimations de paramètres, leurs erreurs-types correspondantes et les statistiques d’absence d’ajustement sont présentées ici. Une hétéroscédasticité prononcée des résidus a été observée. Il y avait 31 combinaisons possibles de paramètres d’effets aléatoires pour le modèle d’accroissement de l’aire basale de base.
Après l’ajustement, 300 combinaisons ont atteint la convergence. Parmi ces 30 combinaisons, le modèle 30 a été sélectionné parce qu’il a donné l’AIC le plus bas, le BIC le plus bas et le Loglik le plus grand. De plus, le TLR était significativement différent de celui des autres modèles.
Le modèle linéaire à effets mixtes avec des fonctions de variance et des structures de corrélation est présenté ici. Selon l’AIC, le BIC, Loglik et le LRT, la fonction exponentielle et AR(1) ont été sélectionnées comme la meilleure fonction de variance et la meilleure structure d’autocorrélation, respectivement. Le modèle final d’augmentation de l’aire basale d’un arbre individuel à effets mixtes a été proposé à l’aide de la méthode REML.
Les paramètres fixes estimés, leurs erreurs types correspondantes et les statistiques d’absence d’ajustement sont indiqués ici. Une amélioration significative a été observée dans les résidus. Les statistiques de prédiction des deux modèles montrent que les performances du modèle linéaire à effets mixtes ont été significativement améliorées par rapport au modèle de base.
Une fois les comparaisons de modèles terminées, n’oubliez pas d’utiliser la méthode du maximum de vraisemblance restreint pour produire les résultats finaux.
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Aperçu
Cette étude présente un protocole de développement d'un modèle d'accroissement de la surface terrière individuelle par arbre à l'aide de modélisations linéaires à effets mixtes. Elle utilise des techniques statistiques complexes pour analyser les structures de données hiérarchiques présentes en foresterie, dans le but d'améliorer les prévisions de croissance forestière.
Composantes clés de l'étude
Domaine de recherche
- Modélisation de la croissance forestière
- Analyse statistique de données hiérarchiques
- Évaluation de l'incrément en surface terrière des arbres
Contexte
- Les modèles linéaires à effets mixtes peuvent analyser efficacement des données présentant des structures complexes.
- Ces modèles ont des applications potentielles dans l'amélioration des prévisions de croissance forestière.
- L'hétéroscédasticité et l'autocorrélation sont des aspects cruciaux à prendre en compte lors de l'ajustement du modèle.
Méthodes utilisées
- Développement d'un modèle d'incrément de surface terrière
- Application du package nlme dans le logiciel R
- Sélection des effets aléatoires et ajustement des modèles par maximum de vraisemblance
Résultats principaux
- Identification du meilleur modèle à l'aide des critères AIC, BIC et des tests de vraisemblance.
- Amélioration significative des performances du modèle par rapport aux modèles de base.
- Le modèle final présentait une hétéroscédasticité réduite et des résidus améliorés.
Conclusions
- L'étude démontre l'efficacité des modèles linéaires à effets mixtes en sylviculture.
- Cette méthodologie est pertinente pour les chercheurs souhaitant améliorer les modèles de croissance dans les écosystèmes forestiers.
Questions fréquemment posées
Pertinence professionnelle pour l'industrie
Ce protocole montre comment la modélisation statistique avancée de données biologiques hiérarchiques peut améliorer la précision prédictive dans des systèmes naturels complexes. En tenant compte de la variabilité intra-groupe et des structures résiduelles, cette approche renforce la confiance dans l'extrapolation des réponses au niveau individuel vers des résultats au niveau populationnel. Une telle rigueur méthodologique contribue à réduire les risques lors des tests précoces d'hypothèses biologiques, là où la variabilité entre les unités expérimentales masque la détection du signal.
Applications stratégiques en recherche et développement en biopharmaceutique
Découverte précoce et validation de cibles
- Valeur scientifique : Permet d'interroger des hypothèses thérapeutiques en isolant les effets fixes de prédicteurs moléculaires ou cellulaires du bruit aléatoire dû aux réplicats biologiques ou aux effets de lot.
- Valeur opérationnelle : Réduit les faux positifs dans la validation des cibles en modélisant la corrélation intra-expérience, améliorant ainsi la reproductibilité entre les exécutions de tests.
Développement de tests et criblage
- Valeur scientifique : Soutient la standardisation des tests en quantifiant et en corrigeant l'hétéroscédasticité des résultats, garantissant une variance constante à travers les plages de concentration ou les points temporels.
- Valeur opérationnelle : Améliore la fiabilité du criblage grâce à la modélisation de l'autocorrélation, évitant ainsi des tendances fallacieuses dans les données longitudinales ou spatialement organisées (par exemple, les tests basés sur des plaques).
Recherche translationnelle et préclinique
- Valeur scientifique : Facilite la réduction des risques mécanistiques en identifiant les prédicteurs significatifs de la réponse biologique tout en contrôlant la variabilité hiérarchique (par exemple, effets de portée, de cage ou de donneur).
- Valeur opérationnelle : Accroît la confiance prédictive dans la modélisation de la relation dose-réponse en fournissant des erreurs standards valides et des estimations de paramètres non biaisées.
Intégration des pipelines et des flux de travail
La méthode s'inscrit dans le continuum de découverte allant du criblage hypothétique ciblé à l'optimisation du composé candidat, où une modélisation statistique rigoureuse est essentielle pour interpréter les données biologiques bruitées.
- Biologie de la découverte : Soutient la vérification d'hypothèses en distinguant les véritables signaux biologiques des artefacts causés par des observations non indépendantes.
- Écrantage : Améliore la préparation des tests en garantissant que les hypothèses de stabilité de la variance et d'indépendance sont satisfaites, ce qui est essentiel pour définir les seuils de sélection des hits.
- Analytique : Fournit des statistiques inférentielles valides (par exemple, tests du rapport de vraisemblance, AIC/BIC) permettant de comparer des modèles biologiques concurrents.
- Recherche translationnelle : Permet une continuité entre les modèles in vitro et in vivo en tenant compte de la variabilité à plusieurs niveaux dans la conception expérimentale.
- Réutilisation organisationnelle : Établit un cadre statistique réutilisable pour analyser des données hiérarchiques à travers différents projets, réduisant ainsi le développement redondant de méthodes.
Impact opérationnel et organisationnel
- Valeur scientifique : Confiance prédictive grâce à une estimation impartiale des effets et à une réduction de l'ambiguïté mécanistique dans les systèmes biologiques complexes.
- Valeur opérationnelle : Normalisation et reproductibilité par la modélisation explicite des effets aléatoires et des structures résiduelles.
- Valeur stratégique : Décisions d'orientation plus pertinentes en minimisant les fausses avancées dues à des effets par lots ou par réplicats non modélisés.
- Impact sur le portefeuille : Priorisation ajustée au risque grâce à une meilleure validité des signaux d'efficacité préclinique.
Considérations relatives à la mise en œuvre
- Compétences en modélisation linéaire à effets mixtes et dans l'utilisation de logiciels statistiques (par exemple, les packages nlme ou lme4 de R).
- Accès à des ressources informatiques pour l'ajustement itératif et la comparaison de modèles.
- Nécessité de concevoir des expériences permettant de capturer et d'annoter des variables hiérarchiques (par exemple, lot, plaque, donneur, portée).
- Obligation de valider les hypothèses de normalité, d'indépendance et d'homoscédasticité après la modélisation.
- Limite : la complexité du modèle peut augmenter avec des effets aléatoires en haute dimension, nécessitant une simplification attentive afin d'éviter la suradaptation.
