Los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon han desarrollado un nuevo modelo estadístico dinámico para visualizar patrones cambiantes en las redes, incluida la expresión génica durante los períodos de desarrollo del cerebro.
Publicado en el Actas de la Academia Nacional de Ciencias , el modelo ahora brinda a los investigadores una herramienta que se extiende más allá de la observación de redes estáticas en una sola instantánea en el tiempo, lo cual es muy beneficioso ya que los datos de la red suelen ser dinámicos. El análisis de los datos de la red, o el estudio de las relaciones desde una granvista a escala: es un campo emergente de estadística y ciencia de datos.
"Para cualquier conjunto de datos con un componente dinámico, las personas ahora pueden usar esto de una manera poderosa para encontrar comunidades que persistan y cambien con el tiempo", dijo Kathryn Roeder, profesora de Estadística y Ciencias de la Vida de la UPMC en el Dietrich College of Humanities yCiencias sociales: "Esto será muy útil para comprender cómo progresan ciertas enfermedades y trastornos. Por ejemplo, sabemos que ciertos genes son responsables del autismo y pueden usar nuestro modelo para darnos una idea de en qué punto el trastorno comienza a desarrollarse".
El modelo, Comunidades persistentes por alisado de vectores propios PisCES, combina información a través de una serie de redes, longitudinalmente, para fortalecer la inferencia para cada período. El equipo de CMU usó PisCES para seguir expresiones de genes neuronales desde la concepción hasta la edad adulta en cerebros de monos rhesuspara averiguar qué genes trabajan juntos durante los diferentes puntos de desarrollo.
"Nuestro método de visualización combina dos herramientas existentes diferentes: detección comunitaria, que es una herramienta popular para datos de red estáticos, y diagramas sankey, que a menudo se utilizan para visualizar 'flujos' de información. Nuestra visualización organiza a los actores de la red encomunidades que evolucionan con el tiempo y luego representan la membresía de la comunidad en evolución como una serie de flujos entre las comunidades ", dijo David Choi, profesor asistente de estadística y sistemas de información en el Colegio de Sistemas de Información y Políticas Públicas de Heinz.
Su análisis reveló la existencia de puntos de cambio, así como períodos de estructura persistente de la comunidad genética, incluida una comunidad dinámica de genes involucrados en la orientación de la proyección neural que fue muy activa durante el período fetal medio a tardío. Esta comunidad en particular incluye muchos genes asociadoscon riesgo de autismo.
"Básicamente, nuestro objetivo era agregar 'suavizado' a la detección de la comunidad para eliminar el 'ruido', y pudimos hacerlo", dijo Choi.
Aunque el equipo puso a prueba el modelo visualizando los patrones cambiantes en la forma en que los genes trabajan juntos, la esperanza es que el método pueda aplicarse a las redes sociales, redes de difusión dinámicas en física y otras situaciones relacionales.
"El modelo es realmente flexible, y ya estamos comenzando a usarlo con datos de fMRI para comprender cómo las regiones del cerebro se interconectan y cambian con el tiempo", dijo Fuchen Liu, un estudiante de doctorado en el Departamento de Estadística yCiencia de los datos.
El desarrollo de un nuevo modelo estadístico dinámico para seguir las expresiones de los genes neuronales a lo largo del tiempo es uno de los muchos avances en la investigación del cerebro que suceden en Carnegie Mellon. CMU ha creado algunos de los primeros tutores cognitivos, ayudó a desarrollar el Watson ganador del premio Jeopardy, fundó uninnovador programa de doctorado en computación neural, y es el lugar de nacimiento de la inteligencia artificial y la psicología cognitiva. Sobre la base de sus fortalezas en biología, informática, psicología, estadística e ingeniería, CMU lanzó BrainHub, una iniciativa que se centra en cómo la estructura y la actividad de lael cerebro da lugar a comportamientos complejos.
Este trabajo fue financiado por el Instituto Nacional de Salud Mental y la Fundación Simons.
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Materiales proporcionados por Universidad Carnegie Mellon . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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