Effect of Removing Outliers on Statistical Inference: Implications to Interpretation of Experimental Data in Medical Research

Background Data editing with elimination of “outliers” is commonly performed in the biomedical sciences. The effects of this type of data editing could influence study results, and with the vast and expanding amount of research in medicine, this effect would be magnified. Methods and Results We first performed an anonymous survey of medical school faculty at institutions across the United States and found that indeed some form of outlier exclusion was performed by a large percentage of the respondents to the survey. We next performed Monte Carlo simulations of excluding high and low values from samplings from the same normal distribution. We found that removal of one pair of “outliers”, specifically removal of the high and low values of the two samplings, respectively had measurable effects on the type I error as the sample size was increased into the thousands. We developed an adjustment to the t score that accounts for the anticipated alteration of the type I error (tadj=tobs-2(log(n)^0.5/n^0.5)), and propose that this be used when outliers are eliminated prior to parametric analysis. Conclusion Data editing with elimination of outliers that includes removal of high and low values from two samples, respectively, can have significant effects on the occurrence of type 1 error. This type of data editing could have profound effects in high volume research fields, particularly in medicine, and we recommend an adjustment to the t score be used to reduce the potential for error

Effect of Removing Outliers on Statistical Inference: Implications to Interpretation of Experimental Data in Medical Research

Background Data editing with elimination of “outliers” is commonly performed in the biomedical sciences. The effects of this type of data editing could influence study results, and with the vast and expanding amount of research in medicine, this effect would be magnified. Methods and Results We first performed an anonymous survey of medical school faculty at institutions across the United States and found that indeed some form of outlier exclusion was performed by a large percentage of the respondents to the survey. We next performed Monte Carlo simulations of excluding high and low values from samplings from the same normal distribution. We found that removal of one pair of “outliers”, specifically removal of the high and low values of the two samplings, respectively had measurable effects on the type I error as the sample size was increased into the thousands. We developed an adjustment to the t score that accounts for the anticipated alteration of the type I error (tadj=tobs-2(log(n)^0.5/n^0.5)), and propose that this be used when outliers are eliminated prior to parametric analysis. Conclusion Data editing with elimination of outliers that includes removal of high and low values from two samples, respectively, can have significant effects on the occurrence of type 1 error. This type of data editing could have profound effects in high volume research fields, particularly in medicine, and we recommend an adjustment to the t score be used to reduce the potential for error

Robust Prediction in Kernel Principal Component Regression Based on M-Estimation

Robust regression is an important tool for analyzing data that are contaminated with outliers. Fomengko et al. [5] proposed a nonlinear robust predictionbased on the M-estimation; their method, however, needs a specific nonlinearregression model in advance. In this paper, we propose a method to obtain anonlinear robust prediction without specifying a nonlinear model in advance.We combine M-estimation and kernel principal component regression to obtainthe nonlinear prediction. Then, we compare the proposed method with someother methods

Structural and Enzymatic Comparison of Faecalibacterium prausnitzii GH31 α-Glycosidases

The gut microbiome is home to thousands of species of bacteria, that are essential for human digestion, immunity and physiology. Faecalibacterium prausnitzii makes up about 5% of a healthy human gut microbiome and a lower abundance of this bacterium has been found in patients with IBD and Crohn’s disease. Among an extensive repertoire of carbohydrate active enzymes, F. prausnitzii has 2 GH31 enzymes, which are from the same family as Sucrase-Isomaltase and Maltase-Glucoamylase, human digestive enzymes with overlapping and distinguishing substrate specificities. This thesis aims to characterize the substrate specificity, preference and inhibition sensitivity of F. prausnitzii GH31 α-glucosidases to better understand the structural features of GH31 enzymes and the biological capabilities of these bacteria. In this thesis, AlphaFoldV2.1.0 was used to create computational models of F. prausnitzii α-glucosidases, and the substrate specificity, enzyme kinetics and inhibition parameters are reported. Structurally, these α-glucosidases have the same identified conserved N-terminal and (β/α)8 barrel domains, but FpAG1 has an additional conserved domain of unknown function at the C-terminus which is not found in the FpAG2 structure. Both FpAG1 and FpAG2 have α-glucosidase and oligo-1,6-glucosidase activity. The comparative kinetic studies show that FpAG1 has a greater preference for α-1,6 glycosidic linkages, and FpAG2 has a greater preference for α-1,4 glycosidic linkages. The comparative inhibition studies show that the tested α-glucosidase inhibitors, acarbose, miglitol and kotalanol, are more potent in FpAG2 than FpAG1, and acarbose is a weak inhibitor of F. prausnitzii α-glucosidases. Distinguishing binding affinities of miglitol and kotalanol in these GH31 enzymes suggest structural differences in the FpAG1 and FpaG2 active sites. Gaining insight on the GH31 α-glucosidases as a component of F. prausnitzii metabolism can further our understanding of this community in the human gut microbiome

Separação de dióxido de carbono por adsorção a partir de misturas sintéticas do tipo gás de exaustão

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química.O aquecimento global observado na atualidade é, em grande parte, de responsabilidade do aumento das emissões de CO2 para atmosfera em virtude de ações antrópicas. Uma das mais promissoras técnicas de captura de dióxido de carbono consiste na sua separação através de processos adsortivos. O adsorvente ideal para utilização em larga escala deve ser seletivo para CO2 e possuir grande capacidade adsortiva, mas ao mesmo tempo deve ser de fácil regeneração. Neste trabalho, foi estudada a separação de CO2 através de adsorção. Adsorventes seletivos para CO2 foram estudados para a separação de CO2 de outros gases sob condições experimentais variadas. Um carvão ativado comercial e uma zeólita 13X foram selecionados. Para o aumento da basicidade superficial do sólido, carvão ativado foi funcionalizado com uma amina primária em duas diferentes proporções amina:carvão e estes sólidos foram nomeados CPHCL-1 e CPHCL-2. Os sólidos adsorventes foram caracterizados através de medidas de isotermas de sorção de nitrogênio líquido. A área BET e o volume de microporos do carvão ativado foram o dobro da área e do volume de microporos da zeólita 13X. Os carvões funcionalizados com a amina cloridrato de 3-cloropropilamina apresentaram uma diminuição da sua área BET - de 1053 m²/g para 915,8 m²/g no CPAHCL-1 e para 664,6 m²/g no CPHCL-2. Isotermas de equilíbrio de adsorção de dióxido de carbono e nitrogênio sobre o carvão ativado e a zeólita 13X foram determinadas gravimetricamente nas temperaturas de 28°C-30°C, 50°C, 100°C e 150°C e pressões até 50,0 bar. Para o adequado tratamento das quantidades adsorvidas obtidas, foi utilizado um protocolo para diferenciar a quantidade adsorvida em excesso da quantidade adsorvida absoluta. A densidade da fase gás foi calculada a partir de uma equação cúbica de estado e o volume da fase adsorvida foi calculada assumindo que a densidade desta fase é igual a densidade da fase líquida. Os modelos teóricos de isotermas Toth e multisítio-Langmuir foram ajustados aos resultados experimentais. Isotermas de equilíbrio de adsorção de dióxido de carbono sobre CPHCL-2 foram determinadas volumetricamente nas temperaturas de 25°C, 50°C, 100°C e 150°C e pressões até 1,0 bar. Os valores experimentais foram ajustados a isoterma linear (modelo de Henry). A dependência com a temperatura do equilíbrio de adsorção foi descrito pela equação de Van't Hoff. O carvão ativado mostrou ter maior capacidade de adsorção de CO2 na ampla faixa de pressão estudada. No entanto, zeólita 13X mostrou-se ser mais seletiva ao dióxido de carbono. Medidas de XPS, FTIR, CHN e conteúdo de enxofre foram realizados para se identificar as mudanças químicas sofridas pelo carvão ativado através do seu enriquecimento com N. Apesar do aumento do conteúdo de N, CPHCL-2 mostrou uma diminuição na capacidade de adsorção para CO2. Também foram estudadas as dinâmicas de adsorção de dióxido de carbono na presença de inerte, N2 e de mistura N2/CO/SO2. Foi avaliada a influência da presença de N2 sobre a capacidade de adsorção dos sólidos adsorventes para CO2. Conclui-se que os sólidos estudados utilizam toda a sua capacidade de adsorção de CO2 mesmo quando está presente outro adsorvato. Um modelo baseado na aproximação Linear Drive Force para o balanço de massa, incluindo balanço de energia e de quantidade de movimento, foi proposto e reproduziu satisfatoriamente todas as curvas de ruptura de adsorção de dióxido de carbono e de nitrogênio. O modelo proposto foi utilizado para descrever a separação de mistura de CO2/N2 pelo processo PSA e as simulações mostraram razoável acordo com os resultados experimentais