Notice bibliographique
Résumé
The advancement of biotechnologies has led to indispensable high-throughput techniques for biological and medical research. Microarray is applied to monitor the expression levels of thousands of genes simultaneously, while flow cytometry (FCM) offers rapid quantification of multi-parametric properties for millions of cells. In this thesis, we develop approaches based on mixture modeling to deal with the statistical issues arising from both high-throughput biological data sources. Inference about differential expression is a typical objective in analysis of gene expression data. The use of Bayesian hierarchical gamma-gamma and lognormal-normal models is popular for this type of problem. Some unrealistic assumptions, however, have been made in these frameworks. In view of this, we propose flexible forms of mixture models based on an empirical Bayes approach to extend both frameworks so as to release the unrealistic assumptions, and develop EM-type algorithms for parameter estimation. The extended frameworks have been shown to significantly reduce the false positive rate whilst maintaining a high sensitivity, and are more robust to model misspecification. FCM analysis currently relies on the sequential application of a series of manually defined 1D or 2D data filters to identify cell populations of interest. This process is time-consuming and ignores the high-dimensionality of FCM data. We reframe this as a clustering problem, and propose a robust model-based clustering approach based on t mixture models with the Box-Cox transformation for identifying cell populations. We describe an EM algorithm to simultaneously handle parameter estimation along with transformation selection and outlier identification, issues of mutual influence. Empirical studies have shown that this approach is well adapted to FCM data, in which a high abundance of outliers and asymmetric cell populations are frequently observed. Finally, in recognition of concern for an efficient automated FCM analysis platform, we have developed an R package called flowClust to automate the gating analysis with the proposed methodology. Focus during package development has been put on the computational efficiency and convenience of use at users' end. The package offers a wealth of tools to summarize and visualize features of the clustering results, and is well integrated with other FCM packages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».