Experimental design and statistical analysis in high throughput screening
Notice bibliographique
Résumé
High throughput screening (HTS) is a biotechnology that allows researchers to detect the small number of active features (e.g. small molecules, small interfering RNAs) among libraries containing up to hundreds of thousands of features. HTS assays, as with all experimental techniques, are prone to both random error resulting from the inherent variability of biological processes or experimental procedures, and systematic error which can be introduced through any number of known or unknown sources. The effect of both types of error can result in truly inactive features being labeled as active (false positives) and truly active features being labeled as inactive (false negatives). The goal of experimental design and statistical analysis is to minimize and estimate the error of an assay, although in the HTS field these methods are not always fully utilized.This thesis presents improvements in the statistical analysis and experimental design of HTS in order to improve the detection of rare biological activity. I first present a comparison of the effectiveness of normalization methods for HTS screening in two titration series experiments and extend the results in a third experiment with two differently designed but otherwise identical screens: compounds in replicate plates were either placed in the same well locations or were randomly assigned to different locations. Best results were obtained with a combination of appropriate normalization and randomization. Secondly, the Single Assay-wide Variance Experimental (SAVE) design is introduced whereby a small replicated subset of an entire screen is used to derive Empirical Bayes random error estimates which are applied to the remaining majority of unreplicated measurements. SAVE is shown to produce valid and informative P-values comparable to the P-values produced with multi-replicate data. Thirdly, the Control Plate Regression (CPR) normalization method, designed for assays such as secondary screens where there may be a majority of active features, is developed and shown to outperform current methodology. Diagnostic techniques are provided that allow researchers to predict the effectiveness and appropriateness of applying CPR. Lastly, the Statistics and dIagnostic Graphs for HTS (SIGHTS) software was developed to implement many of the techniques discussed in this thesis and is designed to be accessible to researchers with no programming experience.Combining graphical assessments, randomization procedures, normalization methods customized to the requirements of the screen, and statistical testing is shown to produce superior results to current HTS analysis techniques.
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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 | 0,120 | 0,293 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».