Prediction intervals based on historical control data obtained from bioassays

Die Berechnung von Vorhersageintervallen auf derGrundlage von historischen Kontrolldaten aus Bioassays ist in vielen Bereichen der biologischen Forschung von Interesse. Bei pharmazeutischen und präklinischen Anwendungen, wie z. B. Immonogenitätstests, ist die Berechnung von Vorhersageintervallen (oder oberen Vorhersagegrenzen), die zwischen anti-drug Antikörper positiven Patienten und anti-drug Antikörper negativen Patienten unterscheiden, von Interesse. In der (Öko-)Toxikologie werden verschiedene Bioassays angewendet, um die toxikologischen Eigenschaften einer bestimmten chemischen Verbindung anModellorganismen zu untersuchen (z. B. ihre Karzinogenität oder ihre Auswirkungen auf aquatische Nahrungsketten). In diesem Forschungsbereich ist es von Interesse zu überprüfen, ob das Ergebnis der aktuellen unbehandelten Kontrolle (oder der gesamten aktuellen Studie) mit den historischen Informationen übereinstimmt. Zu diesem Zweck können Vorhersageintervalle auf der Grundlage von historischen Kontrolldaten berechnet werden. Wenn die aktuellen Beobachtungen im Vorhersageintervall liegen, kann davon ausgegangen werden, dass sie mit den historischen Informationen übereinstimmen. Das erste Kapitel dieser Arbeit gibt einen detaillierten Überblick über die Verwendung von historischen Kontrolldaten im Rahmen von biologischen Versuchen. Darüber hinaus wird ein Überblick über die Datenstruktur (dichotome Daten, Zähldaten, kontinuierliche Daten) und die Modelle, auf denen die vorgeschlagenen Vorhersageintervalle basieren, gegeben. Im Zusammenhang mit dichotomen Daten oder Zähldaten wird besonderes Augenmerk auf Überdispersion gelegt, die in Daten mit biologischem Hintergrund häufig vorkommt, in der Literatur zu Vorhersageintervallen jedoch meist nicht berücksichtigt wird. Daher wurden Vorhersageintervalle für eine zukünftige Beobachtung vorgeschlagen, die auf überdispersen Binomialdaten beruhen. Die Überdeckungswahrscheinlichkeiten dieser Intervalle wurden auf der Grundlage von Monte-Carlo-Simulationen bewertet und lagen wesentlich näher am nominellen Level als die in der Literatur gefundenen Vorhersageintervalle, die keineÜberdispersion berücksichtigen (siehe Abschnitte 2.1 und 2.2). In mehreren Anwendungen ist die abhängige Variable kontinuierlich und wird als normalverteilt angenommen. Dennoch können die Daten durch verschiedene Zufallsfaktoren (zum Beispiel unterschiedliche Labore die Proben von mehreren Patienten analysieren) beeinflusst werden. In diesem Fall können die Daten durch lineareModelle mit zufälligen Effekten modelliert werden, bei denen Parameterschätzer mittels Restricted- Maximum-Likelihood Verfahren geschätztwerden. Für dieses Szenariowerden in Abschnitt 2.3 zwei Vorhersageintervalle vorgeschlagen. Eines dieser vorgeschlagenen Intervalle basiert auf einem Bootstrap- Kalibrierungsverfahren, das es auch in Fällen anwendbar macht, in denen ein Vorhersageintervall für mehr als eine zukünftige Beobachtung benötigt wird. Abschnitt 2.4 beschreibt das R-Paket predint, in dem das in Abschnitt 2.3 beschriebene bootstrap-kalibrierte Vorhersageintervall (sowie untere und obere Vorhersagegrenzen) implementiert ist. Darüber hinaus sind Vorhersageintervalle für mindestens eine zukünftige Beobachtung für überdisperse Binomial- oder Zähldaten implementiert. Der Kern dieser Arbeit besteht in der Berechnung von Vorhersageintervallen für eine oder mehrere zukünftige Beobachtungen, die auf überdispersen Binomialdaten, überdispersen Zähldaten oder linearen Modellen mit zufälligen Effekten basieren. Nach Kenntnis des Autors ist dies das erste Mal, dass Vorhersageintervalle, die Überdispersion berücksichtigen, vorgeschlagen werden. Darüber hinaus ist "predint" das erste über CRAN verfügbare R-Paket, das Funktionen für die Anwendung von Vorhersageintervallen für die genanntenModelle bereitstellt. Somit ist die in dieser Arbeit vorgeschlageneMethodik öffentlich zugänglich und kann von anderen Forschenden leicht angewendet werden

The R package predint: Prediction intervals for overdispersed binomial and Poisson data or based on linear random effects models in R

A prediction interval is a statistical interval that should encompass one (or more) future observation(s) with a given coverage probability and is usually computed based on historical control data. The application of prediction intervals is discussed in many fields of research, such as toxicology, pre-clinical statistics, engineering, assay validation or for the assessment of replication studies. Anyhow, the prediction intervals implemented in predint descent from previous work that was done in the context of toxicology and pre-clinical applications. Hence the implemented methodology reflects the data structures that are common in these fields of research. In toxicology the historical data is often comprised of dichotomous or counted endpoints. Hence it seems natural to model these kind of data based on the binomial or the Poisson distribution. Anyhow, the historical control data is usually comprised of several studies. These clustering gives rise to possible overdispersion which has to be reflected for interval calculation. In pre-clinical statistics, the endpoints are often assumed to be normal distributed, but usually are not independent from each other due to the experimental design (cross-classified and/or hierarchical structures). These dependencies can be modeled based on linear random effects models. Hence, predint provides functions for the calculation of prediction intervals and one-sided bounds for overdispersed binomial data, for overdispersed Poisson data and for data that is modeled by linear random effects models.Comment: 40 pages, 1 figur

Prediction intervals for all of M future observations based on linear random effects models

In many pharmaceutical and biomedical applications such as assay validation, assessment of historical control data, or the detection of anti-drug antibodies, the calculation and interpretation of prediction intervals (PI) is of interest. The present study provides two novel methods for the calculation of prediction intervals based on linear random effects models and restricted maximum likelihood (REML) estimation. Unlike other REML-based PI found in the literature, both intervals reflect the uncertainty related with the estimation of the prediction variance. The first PI is based on Satterthwaite approximation. For the other PI, a bootstrap calibration approach that we will call quantile-calibration was used. Due to the calibration process this PI can be easily computed for more than one future observation and based on balanced and unbalanced data as well. In order to compare the coverage probabilities of the proposed PI with those of four intervals found in the literature, Monte Carlo simulations were run for two relatively complex random effects models and a broad range of parameter settings. The quantile-calibrated PI was implemented in the statistical software R and is available in the predint package

Reducing initial aphid infestation by use of coloured mulch foils and newly developed biodegradable spray-films

A newly invented biodegradable sprayable film based on renewable raw materials was modified in colour to reduce the landing and settlement of alate aphids (Macrosiphum euphorbiae, Nasonovia ribisnigri) on iceberg lettuce (Lactuca sativa L., var. crispa). The sprayable films were compared with green and black conventional PE-foils and the cultivation on bare soil. In field trials, migration and host settlement of insect pests were investigated with special consideration of colour contrasts and light reflection. The lettuce was evaluated for alate aphid infestation at the time of initial infestation and at the time of harvest. The aim was to reduce the initial infestation number with alate individuals and to minimize the demand for additional intervening measurements for plant protection. The black-grey spray film led to reduced numbers of aphids at initial infestation date. Evaluation at harvest time shows the need of secondary measurements for reliable pest control. The quality of the lettuce heads was not negatively affected by the spray treatment.Eine neu entwickelte, biologisch abbaubare, sprühfähige Folie auf Basis nachwachsender Rohstoffe wurde farblich modifiziert, um den Zuflug und die Ansiedlung von Blattläusen (Macrosiphum euphorbiae, Nasonovia ribisnigri) auf Eisbergsalat (Lactuca sativa, var. crispa) zu reduzieren. Die sprühfähigen Folien wurden mit grünen und schwarzen konven­tionellen PE-Folien und dem Anbau auf Boden verglichen. In Feldversuchen wurden der Zuflug und die Ansiedlung von Schadinsekten unter besonderer Berücksichtigung von Farbkontrasten und Lichtreflexion untersucht. Der Salat wurde auf den Befall mit Blattläusen zum Zeitpunkt des Erstbefalls und zum Zeitpunkt der Ernte untersucht. Ziel war es, den Erstbefall mit Blattläusen zu reduzieren und den Bedarf an zusätzlichen Maßnahmen zum Pflanzenschutz zu minimieren. Der schwarzgraue Sprühfilm führte zu einer reduzierten Anzahl von Blattläusen zum Zeitpunkt des Erstbefalls. Die Auswertung zum Erntezeitpunkt zeigt die Notwendigkeit von zusätzlichen Maßnahmen für eine zuverlässige Schädlingsbekämpfung. Die Qualität der Salatköpfe wurde durch die Sprühfolien nicht negativ beeinflusst

Manipulation of landing behaviour of two whitefly species by reflective foils

Whiteflies are major pests on several vegetable and ornamental crops. Landing behaviour is strongly influenced by wavelength (nm) of reflected light from ground and surrounding vegetation. This paper deals with manipulation of whitefly landing behaviour in semi-field greenhouse experiments using background foils, either white foils with high reflection of short wavelength radiation or green foils reducing contrast between target plants and background (soil). The reactions of two different whitefly species were compared to detect possible differences between specialist (Aleyrodes proletella) and generalist (Trialeurodes vaporariorum) species. Dual-choice experiments were performed in a greenhouse using ice-lettuce, Lactuca sativa var. capitata (T. vaporariorum) and broccoli, brassica oleracera var. Italica P (A. proletella) as model plants. The results show strong impact of the white reflective foil in controlling landing behaviour of both species, whereas the effect of the contrast-minimising foil was much lower. Light influence was stronger on generalist than on specialist species. Mechanisms behind these effects and opportunities for inclusion in an integrated pest management strategy are discussed. © 2020, The Author(s)