造血数学模型的最优实验设计
统计方法学
2020-07-02 v2 定量方法
应用统计
摘要
造血系统具有高度调控且复杂的结构，其中细胞被组织起来以成功生成和维持新的血细胞。反馈调控对于严格控制该系统至关重要，但实施控制的具体机制尚不完全清楚。在这项工作中，我们旨在通过开展扰动实验来揭示造血的潜在机制，即让动物受试者暴露于外部试剂以观察系统响应与演化。为这些研究制定恰当的实验设计是一项极具挑战性的任务。为此，我们开发了一种用于扰动实验最优设计的新型贝叶斯框架。我们对暴露于低剂量辐射的小鼠中造血干祖细胞的数量进行建模，采用考虑反馈与前馈调控的微分方程模型。一个显著障碍是实验数据并非纵向的，而是每个数据点对应不同动物。该模型被嵌入到一个具有潜变量的分层框架中，以捕捉未观测到的细胞群体水平。我们基于信息增益量选择最优设计，以观测数据前后概率分布之间的Kullback-Leibler散度度量。我们使用合成数据与实验数据评估了我们的方法。我们表明，即便受试者较少，恰当的设计也能带来更好的模型参数估计。此外，我们证明模型参数对设计选项表现出广泛的敏感性。我们的方法应能使科学家通过聚焦于其特定感兴趣的参数找到最优设计，并增进对造血的理解。我们的方法可推广至使用潜分量的更复杂模型。
引用
@article{arxiv.2004.09065,
title = {Optimal Experimental Design for Mathematical Models of Hematopoiesis},
author = {Luis Martinez Lomeli and Abdon Iniguez and Babak Shahbaba and John S Lowengrub and Vladimir Minin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.09065},
year = {2020}
}