論文の概要: Modeling Cell Populations Measured By Flow Cytometry With Covariates Using Sparse Mixture of Regressions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11251v2
• Date: Wed, 3 Aug 2022 23:52:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 04:27:42.054580
• Title: Modeling Cell Populations Measured By Flow Cytometry With Covariates Using Sparse Mixture of Regressions
• Title（参考訳）: Sparse Mixture of Regressions を用いたフローサイトメトリーによる細胞集団のモデル化
• Authors: Sangwon Hyun, Mattias Rolf Cape, Francois Ribalet, Jacob Bien
• Abstract要約: 海は植物プランクトンと呼ばれる微細藻で満たされており、陸地にあるすべての植物と同じ量の光合成を担っている。 我々の温暖化に対する反応を予測する能力は、植物プランクトン個体群の動態が環境条件の変化にどのように影響するかを理解することに依存している。 現在、海洋学者は移動船上でリアルタイムにフローデータを収集することができ、数千kmにわたって植物プランクトンの分布を詳細に把握することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5463557459240955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ocean is filled with microscopic microalgae called phytoplankton, which together are responsible for as much photosynthesis as all plants on land combined. Our ability to predict their response to the warming ocean relies on understanding how the dynamics of phytoplankton populations is influenced by changes in environmental conditions. One powerful technique to study the dynamics of phytoplankton is flow cytometry, which measures the optical properties of thousands of individual cells per second. Today, oceanographers are able to collect flow cytometry data in real-time onboard a moving ship, providing them with fine-scale resolution of the distribution of phytoplankton across thousands of kilometers. One of the current challenges is to understand how these small and large scale variations relate to environmental conditions, such as nutrient availability, temperature, light and ocean currents. In this paper, we propose a novel sparse mixture of multivariate regressions model to estimate the time-varying phytoplankton subpopulations while simultaneously identifying the specific environmental covariates that are predictive of the observed changes to these subpopulations. We demonstrate the usefulness and interpretability of the approach using both synthetic data and real observations collected on an oceanographic cruise conducted in the north-east Pacific in the spring of 2017.
• Abstract（参考訳）: 海は植物プランクトンと呼ばれる微細藻で満たされており、陸地にあるすべての植物と同じ量の光合成を担っている。 我々の温暖化に対する反応を予測する能力は、植物プランクトン個体群の動態が環境の変化にどのように影響するかを理解することに依存している。 植物プランクトンの力学を研究するための強力な技術はフローサイトメトリーであり、毎秒数千の個々の細胞の光学特性を測定する。 今日では、海洋学者は移動船上でリアルタイムにフローサイトメトリーデータを収集することができ、数千kmにわたって植物プランクトンの分布を詳細に把握することができる。 現在の課題の1つは、これらの小規模で大規模な変化が、栄養状態、温度、光、海流などの環境条件にどのように関係しているかを理解することである。 本稿では,多変量回帰モデルを用いて,植物プランクトンサブポピュレーションを推定し,それらのサブポピュレーションの変化を予測できる特定の環境共変量を同時に同定する手法を提案する。 本研究は,2017年春の東北太平洋における海洋航海における合成データと実測データを用いて,このアプローチの有用性と解釈可能性を示す。

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