用于推断酵母遗传相互作用的贝叶斯分层建模

识别给定微生物（如酵母）的遗传相互作用是困难的。定量适应性分析（QFA）是一种用于量化微生物培养物适应性的高通量实验和计算方法。QFA可用于比较不同基因型的适应性观测值，从而推断遗传相互作用强度。当前QFA中使用的“朴素”频率统计方法没有建模基因型间的变异或不同条件下基因型变异性的差异。在本论文中，引入了一种贝叶斯方法来评估分层模型，这些模型更好地反映了QFA实验的结构或设计。首先，提出了一种两阶段方法：将分层逻辑模型拟合到微生物培养生长曲线，然后将分层相互作用模型拟合到为每个基因型推断的适应性汇总值。接下来，提出了一种单阶段贝叶斯方法：一个联合分层模型，不需要适应性的单变量汇总，用于在模型之间传递信息。然后使用一个检查端粒缺陷对酵母影响的数据集来比较新的分层方法。通过更好地描述实验结构，发现了与端粒帽相互作用的基因和复合物的新证据。还考虑了这些模型的各种扩展，包括数据转换模型、批次效应和内在随机生长模型。