Een methode van Trigonometrische Modellering van seizoenvariaties Aantoonbare met Multiple Sclerose Relapse Gegevens
9 december 2015
Het combineren van plotanalyse met trigonometrische regressie is een robuuste methode voor het onderzoeken van complexe, cyclische fenomenen zoals het begintijdstip van recidieven bij multiple sclerose (MS). Deze methode maakte een onbevooroordeelde karakterisering van seizoenstrends in het begin van recidieven mogelijk, wat nieuwe inzichten geeft over de invloed van seizoensvariatie, ultraviolette straling (UVR) en breedtegraad.
Het algemene doel van deze statistische trigonometrische regressie is om het timing van terugvalgebeurtenissen te modelleren die gewoonlijk het ziekteverloop van een patiënt bij multiple sclerose karakteriseren en deze modellen te gebruiken om seizoens- en latitudinale correlaties van terugvalopkomst te bestuderen. Deze methode kan helpen bij het verkennen van belangrijke vragen in de natuurlijke geschiedenis van de epidemiologie van multiple sclerose, inclusief de onafhankelijke invloeden van seizoen en breedtegraad, en het timing van terugval, wat een groot potentieel heeft om verdere onderzoeken naar de biologische mechanismen van terugval te leiden. Het belangrijkste voordeel van deze techniek is dat het een flexibel op regressie gebaseerd hulpmiddel biedt voor het verkennen en onderzoeken van periodieke en cyclische fenomenen.
Dit maakt het mogelijk om de invloeden van breedtegraad en seizoen te isoleren van een reeks andere correlaties van terugval, inclusief patiënt- en behandelingsfactoren. De analyse die hier wordt beschreven, wordt gemaakt met behulp van opdrachten in de statussoftware. Begin met het openen van een do-bestand.
Klik op de knop voor de nieuwe do-bestandseditor. Gebruik vervolgens de opdracht genereren om het aantal terugvalopkomsten te berekenen dat is gedateerd voor elk van de 12 kalendermaanden. Doe dit voor het geografische niveau dat wordt gemodelleerd, wat in dit geval het halfrond is.
Voer de opdracht genereren uit, aangezien alle opdrachten worden uitgevoerd door op de knop actie do-bestand uitvoeren in het due-bestand te klikken. Voer vervolgens een S WIL-opdracht of een SK-testopdracht uit om de onderliggende verdeling van terugvaltellingen voor normaliteit te testen. Deze opties passen respectievelijk een Shapiro Wilk of een gewijzigde Harkey Bara-test toe.
Maak de juiste keuze als de gegevens van de terugvaltelling significant scheef zijn. Pas vervolgens een log transformatie toe. Als de gegevens doorstaan.
De normaliteitstest gaat verder door de opdracht genereren te gebruiken om een nieuwe variabele northco maand te maken voor het zuidelijk halfrond. Kalendermaanden worden met zes eenheden verschoven. Gebruik nu de variabele north maand om een spreidingsplot van alle gegevens te maken.
Plaats de kalender, maanden en seizoenen op de x-as en de waargenomen maandelijkse terugvalopkomsten met terugvalfrequentie op de Y-as. Observeer de patronen in terugvalopkomst gedurende het kalenderjaar door elke plot in de grafiekviewer te bekijken. Voer vervolgens de radaropdracht uit om radarplots te tekenen van de verdeling van terugvalfrequentie per kalendermaand.
Met elke radaras die een enkele maand vastlegt, geordend in een wijzerzin. Om deze analyse te voltooien, voer de CT-opdracht uit om een Edwards-test van seizoensinvloeden toe te passen op de waargenomen terugvalgegevens. Herhaal deze test op elk geografisch niveau in overeenstemming met de software.
Bouw een model van de gegevens. Specificeer eerst de trigonometrische functies voor het teken en cosinus van de jaarlijkse cyclus die in de gegevensregressie worden gebruikt. Gebruik vervolgens de opdracht regressie om de vorm van het basismodel te specificeren met de terugvaltelling als afhankelijk resultaat.
Deze opdracht voert de zojuist berekende teken- en cosinustermen in als de primaire verklarende variabelen. Voeg vervolgens de locatiespecifieke UVR toe als een extra aanpassingscovariant en past de analytische gewichtsoptie toe om het model te wegen voor het aantal patiënten dat door elke locatie is bijgedragen. Sla nu het voorspelde maandelijkse log terugvalgebruik op voor elke site met behulp van de opdracht voorspel voor elke site.
Zet log terugvallen terug om naar gehele terugvaltellingen. Maak het log terugvaltermijn gebruikend de opdracht genereren voor elke site exponentieel. Gebruik vervolgens de voorspelling van de expon maandelijkse terugvalramingen met behulp van de twee-weg spreidingsopdracht.
Breid nu het model uit door een extra harmonische teken cosinus paar toe te voegen met behulp van de opdracht regressie. Doe dit nog twee keer, zodat er drie teken cosinus paren worden toegevoegd. Elk paar zal worden gebruikt om een stand-alone model van de gegevens te produceren om de piekterugvalwaarschijnlijkheid te schatten.
Begin met het gebruik van nl com om het punt, schatting en 95% betrouwbaarheidsinterval voor de faseverschuiving te berekenen. Voor het best passende model, converteer de uitgevoerde puntschattingen en bijbehorende betrouwbaarheidsintervallen naar genummerde gegevens voor elke dag van het jaar. Rapporteer de piekterugvalfrequentie of tmax en bodemterugvalfrequentie of T in.
Koppel vervolgens de tmax en T in gegevens aan een kalenderdatum via het Excel-opzoekbestand. Deze sectie beschrijft hoe de ultraviolette stralingsgegevens of UVR-gegevens te modelleren. Om te beginnen voert u de gebruiksopdracht uit om de UVR-gegevens te laden.
Gebruik vervolgens de egen-opdracht om de mediaan maandelijkse UVR voor elke locatie te berekenen. Gebruik voor elke locatie de twee-weg spreidingsfunctie om een spreidingsplot van de maandelijkse UVR op de Y-as te tekenen tegen de kalendermaand op de X-as. Controleer vervolgens de normaliteit van de gegevens met behulp van s wilk of SK-test zoals eerder.
Gebruik vervolgens de opdracht regressie om een basismodel van locatieniveau jaarlijkse UVR-trend te specificeren. Specificeer de maandelijkse UVR als de afhankelijke uitkomstvariabelen en maak vervolgens de verklarende variabelen de eerder gegenereerde teken en cosinus trigono metrische functies. Plot vervolgens de resultaten en leg de voorspelde waarden.
Dit omvat het opnieuw uitvoeren van de twee-weg spreidingsopdracht om de voorspelde en waargenomen gegevens te overlappen en de opdracht regressie te gebruiken om het uitgebreide harmonische model alternatieven uit te voeren. Gebruik nu met het model van de beste pasvorm de opdracht genereren om de faseverschuiving puntschatting en het bijbehorende 95% betrouwbaarheidsinterval voor de UVR te berekenen. Door de dubbele hoekformule toe te passen, bereken opnieuw de tmax voor elke locatie zoals eerder berekend.
Vervolg
Bekijk het volledige transcript en krijg toegang tot duizenden wetenschappelijke video's
Overzicht
Deze studie maakt gebruik van statistische trigonometrische regressie om het tijdstip van terugvalepisoden bij multiple sclerose (MS) te modelleren. Er wordt onderzoek gedaan naar de seizoensgebonden en latitudinale correlaten van het begin van de terugval, wat inzicht biedt in het natuurlijke beloop en de epidemiologie van MS.
Belangrijkste componenten van de studie
Wetenschappelijk vakgebied
- Neurowetenschappen
- Biostatistiek
- Epidemiologie
Achtergrond
- Multiple sclerosis wordt gekenmerkt door relapses (terugvallen) die invloed hebben op het ziekteverloop van de patiënt.
- Inzicht in de timing van deze relapses kan bijdragen aan behandel- en managementstrategieën.
- Seizoensgebonden en breedtegraadfactoren kunnen de onset van relapses beïnvloeden.
- Trigonometrische regressie biedt een flexibele aanpak om cyclische fenomenen te analyseren.
Doel van de studie
- Om de timing van terugvalgebeurtenissen bij MS-patiënten te modelleren.
- Om de onafhankelijke effecten van seizoen en breedtegraad op het begin van de terugval te onderzoeken.
- Om toekomstig onderzoek naar de biologische mechanismen die ten grondslag liggen aan terugval te sturen.
Gebruikte methoden
- Statistische trigonometrische regressieanalyse.
- Op commando's gebaseerde statussoftware voor data-analyse.
- Modellering van seizoensgebonden trends in het begin van een terugval.
- Isolatie van breedtegraad- en seizoensinvloeden van andere correlaten.
Belangrijkste resultaten
- Identificatie van seizoensgebonden trends in de timing van terugval.
- Onbevooroordeelde karakterisering van de invloed van UVR en breedtegraad.
- Inzichten in het natuurlijke beloop van MS en de epidemiologische factoren ervan.
- Potentieel om toekomstige onderzoeken naar terugvalmechanismen te informeren.
Conclusies
- Trigonometrische regressie is effectief voor het onderzoeken van cyclische verschijnselen bij MS.
- Seizoen en breedtegraad zijn significante factoren bij het begin van een terugval.
- Deze benadering kan het begrip van de dynamiek van MS-terugvallen verbeteren.
Veelgestelde vragen
Industriële relevantie voor directie
Deze methode stelt biofarmaceutisch onderzoekers in staat om periodieke ziektepatronen, zoals de timing van seizoensgebonden relapses bij multiple sclerose, kwantitatief te modelleren om hypothesen voor targetvalidatie te ontrisken. Door seizoensgebonden en breedtegraadinvloeden te scheiden van storende variabelen, ondersteunt het mechanisch ontrisken en verbetert het de voorspellende betrouwbaarheid van epidemiologische trends. De aanpak biedt een herbruikbaar statistisch kader voor het analyseren van cyclische biologische fenomenen in verschillende therapeutische gebieden.
Strategische toepassingen in biofarmaceutische R&D
Vroege Ontdekking & Targetvalidatie
- Wetenschappelijke waarde: Onderzoekt therapeutische hypothesen met betrekking tot omgevingsfactoren die de ziekteactiviteit beïnvloeden.
- Operationele waarde: Maakt het mogelijk om onafhankelijke variabelen, zoals seizoen en breedtegraad, te isoleren van confounders gerelateerd aan de patiënt en de behandeling.
- Voorspellende waarde: Kwantificeert de onzekerheid in seizoensgebonden associaties om go/no-go-beslissingen bij de prioritering van targets te ondersteunen.
Screening & Assayontwikkeling
- Wetenschappelijke waarde: Bereidt gevalideerde biologische contextmodellen voor voor standaardisatie van downstream-assays.
- Operationele waarde: Genereert reproduceerbare kwantitatieve resultaten voor analyse van seizoensgebonden trends.
- Platformwaarde: Ondersteunt schaalbare toepassing over geografische en temporele datasets.
Translationeel & Preklinisch Onderzoek
- Wetenschappelijke waarde: Sluit aan bij ziekterelevante systemen door milieugeïnfluceerde terugvalpatronen te modelleren.
- Operationele waarde: Garandeert continuïteit van ontdekking tot preklinische validatie door gebruik van consistente statistische modellering.
- Risicobeheersing: Ondersteunt risico-gecorrigeerde beslissingen over verdere voortgang door de mechanistische drijfveren van ziektevariabiliteit te verduidelijken.
Integratie van Pijplijn & Workflow
De methode past binnen het ontdekkingscontinuüm van hypothesegeneratie tot lead-identificatie door middel van statistisch rigoureuze isolatie van omgevingsvariabelen.
- Discovery Biology: Ondersteunt hypothesetoetsing van seizoensgebonden en breedtegraadinvloeden op het tijdstip van het begin van de ziekte.
- Screening: Levert kwantitatieve modellen voor de frequentie van recidieven die klaar zijn voor assay-gebruik en gecorrigeerd zijn voor belangrijke confounders.
- Analytics: Biedt trigonometrische regressie-outputs, inclusief schattingen van de faseverschuiving en betrouwbaarheidsintervallen voor de timing van de piek.
- Translationeel onderzoek: Verbindt seizoensgebonden modellering met preklinische continuïteit via analyse van de vertraging van recidieven in relatie tot UVR en breedtegraad.
- Enterprise Reuse: Biedt een herbruikbaar raamwerk voor het bestuderen van periodieke verschijnselen in de epidemiologie en farmacovigilantie.
Operationele & Bedrijfsimpact
- Wetenschappelijke waarde: Verhoogt het voorspellende vertrouwen in targetvalidatie door mechanistische ambiguïteit rondom omgevingsfactoren te verminderen.
- Operationele waarde: Standaardiseert de analyse van cyclische gegevens via reproduceerbare trigonometrische regressieworkflows.
- Strategische waarde: Verbetert de kapitaalefficiëntie door vroegere go/no-go-beslissingen mogelijk te maken op basis van de betrouwbaarheid van seizoenspatronen.
- Impact op portfolio: Faciliteert risico-gecorrigeerde prioritering van targets met sterke seizoensgebonden correlaties.
Overwegingen bij de implementatie
- Vereist expertise in biostatistiek en epidemiologische modellering.
- Vereist statistische command-line software die in staat is tot trigonometrische regressie en harmonische modellering.
- Vraagt om standaardisatie van definities van seizoensgebonden variabelen over wereldwijde datasets heen.
- Houdt rekening met aanpassingen bij toepassing op verschillende ziektesystemen of geografische schalen.
- Wordt beperkt door de datakwaliteit en volledigheid van longitudinale verslagen over de timing van recidieven of gebeurtenissen.
Veelgestelde vragen over Biofarmacie
Chapters in this video
0:05
Title
1:06
Preparing the Observed Relapse Onset Data
3:10
Building a Model
4:40
Estimating the Peak Relapse Probability
5:26
Modeling the Ultraviolet Radiation Data (UVR)
7:05
Modeling UVR-trough-to-relapse-peak Lag
8:34
Results: MS-patient Seasonal Relapse with an Equatorial Effect
9:50
Conclusion
