Использование Cholesky Разложение для изучения индивидуальных различий в продольных отношений между чтением Навыки
17 сентября 2019 г.
В этой статье демонстрируется использование метода золотого стандарта в поведенческой генетике, методразлого разложения Холески, для оценки уникальных, перекрывающихся генетических и экологических воздействий на различные переменные, чтобы ответить на продольно мотивированные исследования Вопросы.
Этот метод может помочь ответить на ключевые вопросы области поведенческой генетики об индивидуальных различиях в продольных отношениях различных переменных между несколькими точками времени. Этот метод позволяет следователям оценить индивидуальные различия, возникающие в определенных точках времени, а также те, которые перенесутся из одной точки времени в другую. Последствия этого метода распространяются на науки психологии и образования в более широком смысле.
Как таковой этот метод может ответить на вопросы исследования в науке чтения. Начните с открытия программы статистического моделирования. Найдите соответствующий файл данных для чтения в программе статистического моделирования.
Затем нажмите на значок запуска, чтобы получить оценки генетического общего воздействия окружающей среды и нераздных экологических воздействий от многовариантного метода разложения Холески. После того, как программа генерирует оценки генетического общего воздействия на окружающую среду и не совместное воздействие на окружающую среду, найдите оценки в файле вывода. Затем откройте слово процессор и скопировать сгенерированные оценки в таблицу.
Затем откройте программное обеспечение с графическим интерфейсом, а также оценки из созданной таблицы в ячейки F3 через F16, G4 через G16, H5 через H16 и I6 через I16. Рассчитайте дисперсию генетического общего воздействия окружающей среды и нераз общего воздействия на окружающую среду путем сметы оценок в клетках F3 через F16, G4 через G16, H5 через H16 и I6 тщательно i16. Ввеши значения квадрата в ячейках J3 через J16, K4 через K16, L5 через L16 и M6 через M16.
Затем вычислите процентную дисперсию путем умножения значений в ячейках J3 через J16, K4 через K16, L5 через L16 и M6 через M16 на 100. Ввемите процентные значения в ячейках N3 через N16, O4 через O16, P5 через P16 и от 6 до 16. Далее, чтобы вычислить степень, в которой генетические влияния пересекаются от начальной до средней школы, тип 0 в R3, тип N4 "в R4, тип N5'O5" в R5 и тип N6'O6"P6 "в R6. Затем, чтобы рассчитать степень, в которой уникальные генетические факторы приходят онлайн в каждой конкретной точке времени, скопировать проценты от клеток N3, O4, P5 и No 6 в клетки S3, S4, S5 и S6 соответственно.
После этого скопировать проценты из ячеек N8, O9, P10 и No 11 в ячейки U3, U4, U5 и U6 соответственно, чтобы получить степень, в которой уникальные общие экологические факторы приходят онлайн в каждом классе. Наконец, скопируйте проценты из ячеек N13, O14, P15 и No16 в ячейки W3, W4, W5 и W6 соответственно, чтобы получить степень, в которой уникальные нераздные экологические факторы выступают в онлайн на каждом классе. Убедитесь, что значения в ячейках R3 через W3, R4 через W4, R5 через W5 и R6 через W6 должны каждый добавить до 100.
Наконец, участок генетического перекрытия, а также генетические уникальные влияния, нажав и перетаскивая мышь над клетками R2 через R6 и S2 через S6, чтобы подчеркнуть данные. Нажмите на меню вставки, затем нажмите на диаграммы и уложенный столбец. Результаты показали, что существует большая доля уникальных генетических влияний на письмо именования беглость в детском саду, фонеме сегментации беглость в детском саду, и чтение понимания в 7-м классе.
В отличие от этого, навыки чтения на уровне слов были в меньшей степени связаны с уникальными генетическими влияниями, которые возникают в 1-м классе. Что касается общего воздействия на окружающую среду, то результаты подразумевают, что дублирование общей окружающей среды влияет на беглость букв и сегментацию фонемы в детском саду. Аналогичным образом, перекрывающиеся общие экологические последствия нашли свое отражение в навыках чтения на уровне слов в 1-м классе и понимании чтения в 7-м классе, которые также были переданы навыкам чтения в детском саду.
Что касается нераз общего воздействия на окружающую среду, то результаты свидетельствуют о том, что между факторами очень мало совпадений. Большинство неразделеных экологических воздействий указывает на уникальное влияние в каждом отдельном классе. Наконец, в целом было показано, что навыки чтения, как представляется, зависит как генетические, так и экологические факторы на протяжении всего этого периода развития.
При попытке этой процедуры важно помнить, что сценарий программы статистического моделирования может потребовать корректировки стартовых значений на основе вводимых данных. Эта процедура может быть изменена, чтобы ответить на дополнительные вопросы о том, в какой степени индивидуальные различия других навыков чтения влияют на изменчивость и понимание чтения в другие моменты времени. Метод разложения Холески является популярным подходом в поведенческой генетике.
Это позволяет следователям количественно отдельных различий, которые являются точки времени конкретных при различии их от влияний, которые перекрываются через несколько точек времени.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
В данной работе демонстрируется применение метода разложения Холеского в поведенческой генетике для оценки генетических и средовых влияний на различные переменные. Этот метод позволяет решать вопросы лонгитюдных исследований путем анализа индивидуальных различий в нескольких временных точках.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Поведенческая генетика
- Психология
- Образование
Теоретические основы
- Метод разложения Чолеского является золотым стандартом в поведенческой генетике.
- Этот метод помогает понять индивидуальные различия с течением времени.
- Он позволяет оценить влияния, которые сохраняются в разные временные моменты.
- Результаты применимы в различных областях, включая психологию и образование.
Цель исследования
- Для оценки уникальных и перекрывающихся генетических и средовых факторов влияния.
- Для поиска ответов на исследовательские вопросы, требующие лонгитюдного анализа.
- Для углубления понимания индивидуальных различий в поведенческой генетике.
Используемые методы
- Метод разложения Холецкого для статистического анализа.
- Анализ данных по нескольким временным точкам.
- Использование программ для статистического моделирования.
- Доступ к соответствующим файлам данных для анализа.
Основные результаты
- Выявление генетических и средовых факторов, влияющих на поведение.
- Понимание лонгитюдных взаимосвязей между различными переменными.
- Оценка индивидуальных различий в конкретные моменты времени.
- Значение для исследований в области науки о чтении.
Выводы
- Метод разложения Холецкого эффективен для исследований в области поведенческой генетики.
- Он позволяет получить ценные данные в ходе лонгитюдных исследований.
- Данный метод может быть применен в практике психологии и образования.
Часто задаваемые вопросы
Практическая значимость для отрасли
В биофармацевтических исследованиях и разработках понимание лонгитюдных траекторий биомаркеров, а также их генетических и средовых факторов, способствует валидации мишеней и снижению механистических рисков. Метод разложения Холецкого позволяет количественно оценить специфические для конкретных моментов времени влияния в противовес стойким воздействиям, что повышает прогностическую достоверность в системах, имеющих отношение к заболеванию. Данный подход помогает в приоритизации портфеля проектов, позволяя определить, отражают ли наблюдаемые изменения биомаркеров стабильные признаки или преходящие состояния на различных стадиях развития или течения болезни.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Первичный поиск и валидация мишени
- Научная ценность: анализ терапевтических гипотез путем разделения дисперсии на специфические для определенного времени и перекрывающиеся генетические/средовые компоненты.
- Операционная ценность: снижение биологических рисков за счет разграничения стабильных мишеней и транзиторных сигналов в лонгитюдных данных биомаркеров.
- Прогностическая ценность: повышение достоверности выбора мишени путем количественной оценки доли влияния устойчивых факторов по сравнению с возникающими факторами.
Скрининг и разработка методов анализа
- Готовность анализа: Подготовка валидированных биологических систем для последующих рабочих процессов путем установления базовой вариабельности, обусловленной генетическими и средовыми факторами.
- Воспроизводимость: Решение вопросов стандартизации анализа путем моделирования источников дисперсии, сохраняющихся в разные моменты времени, что повышает согласованность при оценке соединений.
- Масштабируемость: Демонстрация потенциала повторного использования платформы за счет стандартизированного статистического моделирования лонгитюдных индивидуальных различий.
Трансляционные и доклинические исследования
- Трансляционная преемственность: обеспечивает связь между стадией открытия и доклинической валидацией путем моделирования того, как различные факторы развиваются на разных этапах развития или стадиях заболевания.
- Согласование биомаркеров: поддерживает квалификацию трансляционных биомаркеров путем оценки генетической и средовой стабильности лонгитюдных показателей.
- Решения с учетом рисков: служит основанием для принятия решений о дальнейшем продвижении исследования, уточняя, отражают ли изменения биомаркеров фиксированные признаки или модифицируемые состояния.
Интеграция конвейеров и рабочих процессов
Данный метод вписывается в континуум разработки — от идентификации мишени и оптимизации лидерных соединений до доклинической валидации, особенно при наличии лонгитюдных данных о биомаркерах.
- Открывающая биология (Discovery Biology): способствует проверке гипотез путем оценки специфических для определенного времени и перекрывающихся факторов влияния на фенотипические показатели.
- Скрининг: характеризует готовность анализа путем количественной оценки компонентов дисперсии, влияющих на воспроизводимость данных в разные моменты времени.
- Аналитика: выделяет такие статистические результаты, как разложение дисперсии и процентный вклад, что позволяет сравнивать экспериментальные условия.
- Трансляционные исследования: связывает метод с непрерывностью доклинических исследований путем моделирования того, как генетические и средовые факторы сохраняются или проявляются на разных этапах.
- Корпоративное повторное использование: представляет метод как многократно используемую возможность для лонгитюдного анализа данных в рамках нескольких проектов и терапевтических областей.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: прогностическая достоверность, валидация мишеней, снижение механистической неопределенности при интерпретации лонгитюдных биомаркеров.
- Операционная ценность: стандартизация, воспроизводимость и масштабируемость рабочих процессов анализа лонгитюдных данных.
- Стратегическая ценность: более обоснованные решения о продолжении или прекращении разработок (go/no-go), эффективность использования капитала и снижение биологических рисков на поздних стадиях за счет улучшенной валидации мишеней.
- Влияние на портфель: приоритезация и решения о продвижении проектов с учетом риска, основанные на разграничении стабильных и транзиторных влияний биомаркеров.
Особенности реализации
- Необходимые научные знания в области статистической генетики и лонгитюдного моделирования.
- Потребности в инструментарии и аналитической инфраструктуре включают программное обеспечение для статистического моделирования с возможностью многомерного разложения.
- Требования к межкомандной стандартизации для единообразного применения разделения дисперсии в исследованиях биомаркеров.
- Особенности адаптации для различных модельных систем, включая клеточные модели, органоиды и лонгитюдные дизайны in vivo.
- Практические ограничения: метод не выявляет механизмы, лежащие в основе генетических или средовых эффектов, а только количественно определяет их компоненты дисперсии.
