Kesinlikle standartlaştırılmış ortalama fark - Strictly standardized mean difference

Gelen istatistik , kesinlikle standardize ortalama farkı (SSMD) bir ölçüsüdür etki boyutu . Her iki gruptan birinden rastgele iki değer arasındaki farkın standart sapmasına bölünen ortalamadır . Başlangıçta, kalite kontrol ve önerilmiştir isabet seçimi de tarama hacmi yüksek (HTS) ve rastgele değerleri ile bir iki grubun karşılaştırılmasında etki büyüklüklerini ölçmek istatistiksel bir parametre olmaktadır.

Arka plan

Olarak yüksek verimli tarama (HTS), kalite kontrol (QC) önemlidir. HTS testindeki önemli bir QC özelliği , pozitif kontrollerin, test bileşiklerinin ve negatif kontrollerin birbirinden ne kadar farklı olduğudur. Bu QC özelliği, HTS tahlillerinde iki kuyu tipinin karşılaştırılması kullanılarak değerlendirilebilir . Sinyal-gürültü oranı (S/N), sinyal-arka plan oranı (S/B) ve Z faktörü , araştırılan iki kuyu tipinin karşılaştırılması yoluyla HTS tahlillerinin kalitesini değerlendirmek için benimsenmiştir . Ancak, S/B, değişkenlik hakkında herhangi bir bilgiyi dikkate almaz; ve S/N sadece bir gruptaki değişkenliği yakalayabilir ve bu nedenle iki grup farklı değişkenliklere sahip olduğunda testin kalitesini değerlendiremez . Zhang JH et al. Z faktörünü önerdi . Z faktörünün S/N ve S/B üzerindeki avantajı, karşılaştırılan her iki gruptaki değişkenlikleri hesaba katmasıdır. Sonuç olarak, Z faktörü , HTS tahlillerinde bir QC metriği olarak geniş çapta kullanılmıştır. Z faktöründeki mutlak işaret , istatistiksel çıkarımını matematiksel olarak elde etmeyi zorlaştırır.

İki grup arasındaki farklılığı ölçmek için daha iyi yorumlanabilir bir parametre elde etmek için Zhang XHD, HTS tahlillerinde pozitif kontrol ve negatif kontrol arasındaki farklılığı değerlendirmek için SSMD'yi önerdi. SSMD, d + -olasılığı (yani, iki grup arasındaki farkın pozitif olma olasılığı) ile güçlü bağlantısı nedeniyle olasılıksal bir temele sahiptir . Bir dereceye kadar, d + -olasılığı, pek çok alanda çalışılmış ve uygulanmış olan, köklü olasılık indeksi P( X  >  Y ) ile eşdeğerdir . Olasılık temelinde desteklenen SSMD, yüksek verimli taramada hem kalite kontrol hem de isabet seçimi için kullanılmıştır .

konsept

istatistiksel parametre

İstatistiksel bir parametre, SSMD (olarak belirtilen olarak ) oranı olarak tanımlanır , ortalama için standart sapma iki grup, sırasıyla, iki rasgele değerlerinin farkının. Rasgele bir değere sahip bir grup olduğunu varsayalım ortalama ve varyans ve başka bir grup, ortalama ve varyans . Kovaryans iki grup arasında bu iki grubun karşılaştırılmasında SSMD olarak tanımlanır, sonra

İki grup bağımsız ise,

İki bağımsız grup eşit varyansa sahipse ,

İki grubun korele olduğu durumda, hesaplamadan kaçınmak için yaygın olarak kullanılan bir strateji , önce iki gruptan eşleştirilmiş gözlemler elde etmek ve daha sonra eşleştirilmiş gözlemlere dayalı olarak SSMD'yi tahmin etmektir. Popülasyon ortalaması ile eşleştirilmiş bir farka dayalı olarak ve , SSMD

istatistiksel tahmin

İki grubun bağımsız olduğu durumda, Zhang XHD, SSMD'nin maksimum olasılık tahminini (MLE) ve moment yöntemi (MM) tahminini türetmiştir. Grup 1 ve 2'nin örnek ortalamasına ve örnek varyanslarına sahip olduğunu varsayın . SSMD'nin MM tahmini daha sonra

İki grup eşit varyanslı normal dağılımlara sahip olduğunda, SSMD'nin tekdüze minimum varyans yansız tahmini (UMVUE),

iki gruptaki örneklem büyüklükleri nerede ve .

Örneklem büyüklüğü , örnek ortalaması ve örnek varyansı ile ikili bir farka dayalı olarak iki grubun korelasyonlu olduğu durumda , SSMD'nin MM tahmini şu şekildedir:

SSMD'nin UMVUE tahmini:

SSMD, t-istatistiğine ve Cohen's d'ye benziyor, ancak resimde gösterildiği gibi birbirlerinden farklıdırlar.

Yüksek verimli tarama deneylerinde uygulama

SSMD oranıdır ortalama için standart sapma iki grup arasındaki fark. Veriler, normalde HTS deneylerinde yaptığımız gibi log-dönüşümünü kullanarak ön işleme tabi tutulduğunda, SSMD, log kat değişiminin ortalamasının , negatif bir referansa göre log kat değişiminin standart sapmasına bölünmesiyle elde edilir . Başka bir deyişle, SSMD, kat değişiminin değişkenliği (log ölçeğinde) tarafından cezalandırılan ortalama kat değişimidir (log ölçeğinde). Kalite kontrol için, bir HTS testinin kalitesi için bir indeks, bir test plakasındaki bir pozitif kontrol ile bir negatif referans arasındaki farkın büyüklüğüdür . İsabet seçimi için, bir bileşiğin (yani, küçük bir molekül veya bir siRNA ) etkilerinin boyutu , bileşik ve bir negatif referans arasındaki farkın büyüklüğü ile temsil edilir . SSMD, iki grup arasındaki farkın büyüklüğünü doğrudan ölçer. Bu nedenle, SSMD, HTS deneylerinde hem kalite kontrol hem de isabet seçimi için kullanılabilir.

Kalite kontrol

384-kuyulu veya 1536-kuyulu platformdaki bir plakadaki pozitif ve negatif kontroller için kuyu sayısı normal olarak oldukça büyük olacak şekilde tasarlanmıştır. Bir plakadaki pozitif ve negatif kontrollerin numune ortalamasına , numune varyanslarına ve numune boyutlarına sahip olduğunu varsayın . Genellikle, kontrollerin bir plakada eşit varyansa sahip olduğu varsayımı geçerlidir. Böyle bir durumda, o plakadaki kaliteyi değerlendirmek için SSMD şu şekilde tahmin edilir:

nerede . Eşit varyans varsayımı geçerli olmadığında, o plakadaki kaliteyi değerlendirmek için SSMD şu şekilde tahmin edilir:

Kontrollerde açıkça aykırı değerler varsa , SSMD şu şekilde tahmin edilebilir:

nerede olduğunu medyan ve ortalama mutlak sapma sırasıyla pozitif ve negatif kontroller, içinde.

Z faktörü göre QC kriteri halk HTS deneyleri kullanılır. Bununla birlikte, bu QC kriterinin çok veya aşırı derecede güçlü pozitif kontrollere sahip bir tahlil için en uygun olduğu gösterilmiştir . Bir RNAi HTS tahlilinde, güçlü veya orta derecede bir pozitif kontrol, genellikle çok veya aşırı derecede güçlü bir pozitif kontrolden daha öğreticidir çünkü bu kontrolün etkinliği, ilgili isabetlere daha benzerdir. Ek olarak, iki HTS deneyindeki pozitif kontroller teorik olarak farklı boyutlarda etkilere sahiptir. Sonuç olarak, orta düzeyde kontrol için QC eşikleri, bu iki deneyde güçlü kontrol için olanlardan farklı olmalıdır. Ayrıca, tek bir deneyde iki veya daha fazla pozitif kontrolün benimsenmesi yaygındır. Her iki kontrole de aynı Z faktörüne dayalı KK kriterlerinin uygulanması, literatürlerde gösterildiği gibi tutarsız sonuçlara yol açar.

Aşağıdaki tabloda listelenen SSMD tabanlı QC kriterleri, pozitif kontrolün (inhibisyon kontrolü gibi) teorik olarak negatif referanstan daha düşük değerlere sahip olduğu bir HTS tahlilinde pozitif kontrolün etki boyutunu hesaba katar.

Kalite Türü A: Orta Kontrol B: Güçlü Kontrol C: Çok Güçlü Kontrol D: Son Derece Güçlü Kontrol
Harika
İyi
Kalitesiz
Fakir

Uygulamada, bir pozitif kontrolün etki büyüklüğü biyolojik olarak biliniyorsa, bu tabloya dayalı olarak ilgili kriteri benimseyin. Aksi takdirde, aşağıdaki strateji hangi QC kriterinin uygulanması gerektiğini belirlemeye yardımcı olmalıdır: (i) bir pozitif kontrol ile birçok küçük moleküllü HTS testinde, genellikle kriter D (ve bazen kriter C) benimsenmelidir çünkü bu kontrol genellikle çok veya aşırı derecede vardır. güçlü etkiler; (ii) hücre canlılığının ölçülen yanıt olduğu RNAi HTS deneyleri için, hücre içermeyen kontroller (yani, hücre eklenmemiş kuyular) veya arka plan kontrolleri için D kriteri benimsenmelidir; (iii) konak hücrelerdeki virüs miktarının ilgi konusu olduğu bir viral tahlilde , genellikle kriter C kullanılır ve virüsten siRNA'dan oluşan pozitif kontrol için bazen kriter D kullanılır.

Pozitif kontrolün (aktivasyon kontrolü gibi) teorik olarak negatif referanstan daha büyük değerlere sahip olduğu bir HTS testi için benzer SSMD tabanlı QC kriterleri oluşturulabilir. HTS deneylerinde SSMD tabanlı QC kriterlerinin nasıl uygulanacağı hakkında daha fazla ayrıntı bir kitapta bulunabilir.

Seçimi vur

Bir HTS deneyinde, birincil hedeflerden biri, istenen boyutta inhibisyon veya aktivasyon etkisine sahip bileşiklerin seçilmesidir . Bileşik etkisinin boyutu, bir test bileşiği ile spesifik inhibisyon/aktivasyon etkileri olmayan bir negatif referans grubu arasındaki farkın büyüklüğü ile temsil edilir . Bir bileşik bir HTS taramasmda etkilerin arzu edilen bir boyuta sahip bir vuruş olarak adlandırılır. İsabet seçme işlemine isabet seçimi denir. Büyük etkileri olan isabetleri seçmenin iki ana stratejisi vardır. Biri, bileşikleri etkilerine göre sıralamak ve/veya sınıflandırmak için belirli metrik(ler)i kullanmak ve ardından doğrulama deneyleri için pratik olan en fazla sayıda güçlü bileşiği seçmektir . Diğer strateji, bir bileşiğin önceden belirlenmiş bir seviyeye ulaşmak için yeterince güçlü etkilere sahip olup olmadığını test etmektir. Bu stratejide, yanlış negatif oranlar (FNR'ler) ve/veya yanlış pozitif oranlar (FPR'ler) kontrol edilmelidir.

SSMD yalnızca etkilerin boyutunu sıralamakla kalmaz, aynı zamanda SSMD'nin popülasyon değerine ( ) dayalı olarak aşağıdaki tabloda gösterildiği gibi etkileri de sınıflandırabilir .

Efekt alt türü Negatif SSMD için eşikler Pozitif SSMD için eşikler
Aşırı güçlü
Çok güçlü
Güçlü
Oldukça güçlü
Ilıman
Oldukça ılımlı
oldukça zayıf
Zayıf
Çok zayıf
Aşırı güçsüz
Etkisi yok

Yinelemesiz ekranlar için SSMD tahmini, yinelemeli ekranlar için olandan farklıdır.

Kopyaları olmayan bir birincil ekranda, bir kuyuda test edilen bir bileşik için ölçülen değerin (genellikle log ölçeğinde) olduğu ve bu plakadaki negatif referansın numune boyutu , numune ortalaması , medyan , standart sapma ve medyan mutlak sapmaya sahip olduğunu varsayarak , Bu bileşik için SSMD şu şekilde tahmin edilmektedir:

nerede . HTS deneylerinde genellikle yaygın olan bir tahlilde aykırı değerler olduğunda , kullanılarak sağlam bir SSMD sürümü elde edilebilir.

Replika ile teyit veya birincil ekranında, i-inci deney için bileşik ile çoğaltır, biz (genellikle log ölçeğinde) arasında ölçülen değer arasındaki ikili farkı hesaplamak bileşik ve ortalama bir plaka içerisinde negatif bir kontrol değeri, daha sonra kopyalar arasındaki eşleştirilmiş farkın ortalamasını ve varyansını elde edin . Bu bileşik için SSMD şu şekilde tahmin edilmektedir:

Çoğu durumda, bilim adamları HTS deneylerinde isabet seçimi için hem SSMD'yi hem de ortalama kat değişimini kullanabilir. Çift el feneri grafiği, bir tahlildeki tüm test bileşikleri için hem ortalama kat değişimini hem de SSMD'yi görüntüleyebilir ve her ikisinin de HTS deneylerinde isabetleri seçmek için entegre edilmesine yardımcı olabilir. HTS deneylerinde isabet seçimi için SSMD'nin kullanımı adım adım gösterilmektedir.

Ayrıca bakınız

daha fazla okuma

Referanslar