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9.6 : Modéliser plus d'un caractère discret à la fois - Biologie

9.6 : Modéliser plus d'un caractère discret à la fois - Biologie


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Il est extrêmement courant d'avoir des ensembles de données avec plus d'un caractère discret - en fait, on pourrait soutenir que les ensembles de données discrets multivariés sont la pierre angulaire de la systématique. Cependant, les fondements de la biologie comparative phylogénétique moderne ont été posés par Hennig (1966) et les autres premiers cladistes, qui ont élaboré des méthodes pour utiliser des données de caractères discrets pour obtenir des arbres phylogénétiques qui montrent l'histoire évolutive des clades.

Presque toutes les méthodes de reconstruction phylogénétique qui utilisent des caractères discrets comme données font une hypothèse clé : que chacun de ces caractères évolue indépendamment les uns des autres. Mathématiquement, on calcule la vraisemblance pour chaque caractère, puis on multiplie cette vraisemblance (ou, de manière équivalente, on ajoute la log-vraisemblance) sur tous les caractères pour obtenir la vraisemblance des données.

L'hypothèse d'indépendance de caractère n'est manifestement pas vraie en général. Dans le cas des caractères morphologiques, les structures interagissent souvent entre elles pour déterminer la fitness d'un individu, et il semble très probable que ces structures ne soient pas indépendantes. En fait, parfois, nous nous intéressons spécifiquement à savoir si des ensembles particuliers de personnages évoluent indépendamment ou non. Méthodes qui supposent l'indépendance des caractères a priori ne sont pas utiles pour ce genre de cadre.

Felsenstein (1985) a eu un impact énorme sur le domaine de la biologie évolutive avec un argument statistique sur les espèces : les espèces ne peuvent pas être considérées comme des points de données indépendants car elles partagent une histoire évolutive. Les espèces les plus proches les unes des autres covarieront, simplement en raison de cette histoire commune. De nos jours, on ne peut pas publier un article en biologie comparée sans rendre compte directement de la non-indépendance des espèces qui évoluent sur un arbre. Cependant, il est encore très fréquent d'ignorer la non-indépendance des personnages, même lorsqu'ils se retrouvent ensemble dans le même organisme ! L'histoire de développement partagée de deux personnages au sein d'un même corps conduit certainement à des corrélations entre ces personnages.


Frontières en sciences vétérinaires

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    Modélisation à base d'agents, paradigme de modélisation de la dynamique du système ou de la simulation à événements discrets pour la simulation des chaînes d'approvisionnement

    Chaque paradigme de simulation est caractérisé par un ensemble d'hypothèses fondamentales et quelques concepts sous-jacents pour décrire le monde. Ces hypothèses, en fait, contraignent le développement d'un modèle conceptuel pour le système d'étude. Par conséquent, le choix du paradigme de simulation approprié est une étape importante dans le processus de développement du modèle. Dans cet article, la sélection d'une approche de simulation pour la modélisation de la chaîne d'approvisionnement est discutée. À cette fin, la chaîne d'approvisionnement est décrite du point de vue de deux théories du système bien établies. Premièrement, les chaînes d'approvisionnement sont définies comme des systèmes sociotechniques. Ensuite, ils sont décrits du point de vue des systèmes adaptatifs complexes. Cette étude donne un ensemble de caractéristiques pour les chaînes d'approvisionnement en tant que systèmes sociotechniques complexes qui sont ensuite utilisés pour comparer trois paradigmes de simulation pour la modélisation de la chaîne d'approvisionnement - à savoir, la dynamique du système, la simulation discrète même et la simulation basée sur les agents.


    1. Introduction

    L'accumulation extensive de données issues d'expériences à courte et à grande échelle impliquant un large éventail de fonctions biologiques des lymphocytes B et T dans des scénarios normaux et pathologiques, a inspiré une recherche intensive sur les événements moléculaires conduisant à leur développement précoce, leur plasticité et leur différenciation d'urgence. . En conséquence, la construction de réseaux de régulation est devenue un outil ingénieux pour les analyses au niveau des systèmes des décisions concernant le devenir des cellules grâce à l'interconnexion d'éléments moléculaires, tels que les signaux biochimiques fournis par le microenvironnement (par exemple, les cytokines, les facteurs de croissance, les ligands transmembranaires, les antigènes , etc.) et des modules transcriptionnels sous-jacents à la régulation de l'expression génique spécifique à la lignée. Obtenir des informations sur le comportement dynamique des réseaux de régulation en biologie nécessite une simulation sous forme de modèles continus ou discrets (1). La modélisation discrète, représentée par des modèles de réseaux booléens et à valeurs multiples, a été utile dans les processus de différenciation des lymphocytes B et T adaptatifs (2&# x020138), pour la commutation moléculaire dans la spécification cellulaire (9), pour la prédiction de la plasticité cellulaire dépendante du microenvironnement (6, 10), et pour les analyses des événements de signalisation se produisant en aval de l'activation des récepteurs de reconnaissance d'antigène (11, 12). De plus, l'algèbre booléenne a été utilisée en cytométrie pour créer des portes combinées pour l'identification et la sélection de sous-ensembles cellulaires et le phénotypage lymphoïde (13). Néanmoins, l'utilité des modèles discrets est limitée car ils ne peuvent pas prédire les résultats d'expériences biologiques quantitatives lorsqu'ils travaillent sur des phénomènes sensibles à l'expression graduée de facteurs de transcription ou de gradients biochimiques. C'est le cas de la plupart des maladies où les lymphocytes sont impliqués et des fluctuations non discrètes du microenvironnement peuvent influencer la différenciation et la plasticité cellulaire, affectant les réponses immunitaires lors de la progression de pathologies chroniques, telles que les troubles lymphoprolifératifs, la croissance tumorale, le diabète, les maladies cardiovasculaires et chroniques. maladies respiratoires, entre autres. Des modèles discrets pourraient ensuite être transformés en équations différentielles pour permettre une analyse dynamique des réseaux de régulation, sous forme de modèles continus transformés, avec des implications potentielles dans les pathologies associées aux cellules lymphoïdes (14�).

    Ici, nous proposons la transformation en logique floue d'un modèle discret en un modèle continu pour compenser leurs inconvénients et pour simuler des systèmes biologiques avec une architecture de réseau bien connue fortement influencée par des indices dépendants de la concentration (tableau 1).

    Tableau 1. Sous-types de modélisation dynamique mathématique : avantages et inconvénients.


    Remerciements

    Nous remercions A Keating et E Fire pour leur aide dans les premières étapes de ce projet et W Fontana, J Gunawardena et A Mallavarapu pour leur aide et leurs conseils. Ce travail a été soutenu par les subventions NIH P50-GM68762 et P01-CA139980. Le CFL a été soutenu par le Harold Whitworth Pierce Charitable Trust (par l'intermédiaire de la Medical Foundation) et la subvention K22-CA151918 de la transition vers l'indépendance des NIH.

    Contributions d'auteur: CFL, JLM et JAB ont co-écrit le code PySB et EARM 2.0, et avec PKS ont conçu l'approche globale et écrit l'article.


    Voir la vidéo: Détermination de groupes sanguins (Juillet 2022).


Commentaires:

  1. Zacarias

    Et que faire dans ce cas?

  2. Kerry

    charmant!

  3. JoJotaur

    Vous avez tort. Je suis sûr. Je propose d'en discuter.

  4. Tahir

    À mon avis, vous vous trompez. Je peux le prouver. Écrivez-moi dans PM, nous en discuterons.



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