A primer on high-dimensional data analysis workflows for studying visual cortex development and plasticity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract New techniques for quantifying large numbers of proteins or genes are transforming the study of plasticity mechanisms in visual cortex (V1) into the era of big data. With those changes comes the challenge of applying new analytical methods designed for high-dimensional data. Studies of V1, however, can take advantage of the known functions that many proteins have in regulating experience-dependent plasticity to facilitate linking big data analyses with neurobiological functions. Here we discuss two workflows and provide example R code for analyzing high-dimensional changes in a group of proteins (or genes) using two data sets. The first data set includes 7 neural proteins, 9 visual conditions, and 3 regions in V1 from an animal model for amblyopia. The second data set includes 23 neural proteins and 31 ages (20d-80yrs) from human post-mortem samples of V1. Each data set presents different challenges and we describe using PCA, tSNE, and various clustering algorithms including sparse high-dimensional clustering. Also, we describe a new approach for identifying high-dimensional features and using them to construct a plasticity phenotype that identifies neurobiological differences among clusters. We include an R package “v1hdexplorer” that aggregates the various coding packages and custom visualization scripts written in R Studio.
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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 | 0,019 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,048 | 0,038 |
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 ».