1,078 research outputs found
A critical branching process model for biodiversity
Motivated as a null model for comparison with data, we study the following
model for a phylogenetic tree on extant species. The origin of the clade is
a random time in the past, whose (improper) distribution is uniform on
. After that origin, the process of extinctions and speciations is
a continuous-time critical branching process of constant rate, conditioned on
having the prescribed number of species at the present time. We study
various mathematical properties of this model as limits: time of
origin and of most recent common ancestor; pattern of divergence times within
lineage trees; time series of numbers of species; number of extinct species in
total, or ancestral to extant species; and "local" structure of the tree
itself. We emphasize several mathematical techniques: associating walks with
trees, a point process representation of lineage trees, and Brownian limits.Comment: 31 pages, 7 figure
Stochastic Models for Phylogenetic Trees on Higher-order Taxa
Simple stochastic models for phylogenetic trees on species have been well
studied. But much paleontology data concerns time series or trees on
higher-order taxa, and any broad picture of relationships between extant groups
requires use of higher-order taxa. A coherent model for trees on (say) genera
should involve both a species-level model and a model for the classification
scheme by which species are assigned to genera. We present a general framework
for such models, and describe three alternate classification schemes. Combining
with the species-level model of Aldous-Popovic (2005), one gets models for
higher-order trees, and we initiate analytic study of such models. In
particular we derive formulas for the lifetime of genera, for the distribution
of number of species per genus, and for the offspring structure of the tree on
genera.Comment: 41 pages. Minor revision
Investigation of childhood trauma as a transdiagnostic risk factor using multimodal machine learning
Entwicklung eines âchronic social defeatâ-Modells in Drosophila melanogaster
Das Ziel der hier vorgestellten Arbeit, welche von MĂ€rz 2011 bis April 2012 im Labor von Prof. Kravitz an der Harvard Medical School ausgetragen wurde, bestand darin ein âchronic social defeatâ-Modell im Drosophila melanogaster-Organismus zu etablieren. HierfĂŒr diente uns das Mausmodell von Eric Nestler und Kollegen als theoretische Grundlage. Nach mehreren TestlĂ€ufen zur Feinjustierung des Protokolls, gelangten wir letztendlich zu einem achttĂ€gigen Versuchsablauf, der sich zusammensetzt aus sechs Tagen sozialer Niederlagen (âchronic social defeatâ-Erfahrung im engeren Sinne), einem Testkampf am siebten, sowie einer SaccharoseprĂ€ferenzanalyse am achten Tag.
Die ersten sechs Tage des Experimentes bestanden aus den sogenannten TrainingskĂ€mpfen, bei denen CS-Fliegen jeden Tag gegen eine hochaggressive âbullyâ-Fliege antraten. Gewann eine CS-Fliege einen dieser TrainingskĂ€mpfe oder verlor ihn nicht eindeutig, so wurde sie umgehend aus dem Versuchsablauf aussortiert. Am Ende der sechstĂ€tigen âchronic social defeatâ-Phase erhielten wir somit eine Gruppe an âchronischen Verlierernâ, die definitiv sechs KĂ€mpfe in sechs Tagen gegen die kĂ€mpferisch ĂŒberlegenen âbulliesâ verloren hatten. Im Sinne der bereits etablierten âlearned helplessnessâ- bzw. Depressionsmodelle in SĂ€ugetieren untersuchten wir auch unsere âchronische Verliererâ-Population auf etwaige phĂ€notypische VerĂ€nderungen. Aufgrund der SimplizitĂ€t des Drosophila melanogaster-Organismus war unser Spektrum an Verhaltensuntersuchungen eingeschrĂ€nkt. Dennoch fanden wir mit dem Testkampf und der SaccharoseprĂ€ferenzanalyse zwei geeignete Tests, die den abstrahierten Depressionsparadigmen der SĂ€ugetiermodelle nachempfunden waren. Im Testkampf lieĂen wir die âchronische Verliererâ-Fliege gegen eine naive CS-Fliege antreten, die ihr in hohem MaĂe Ă€hnelte (GröĂe, Alter, CS-Genotyp) und somit einen ebenbĂŒrtigen Gegner darstellte. Hierbei zeigte sich, dass âchronische Verliererâ-Fliegen eine signifikante Reduktion ihrer Kampfkraft aufwiesen und den naiven CS-Fliegen klar unterlegen waren. Dieser Effekt war auch am 13. Tag â eine Woche nach dem letzten Trainingskampf â noch signifikant nachweisbar. Unsere Verhaltenstestung wurde komplettiert durch die SaccharoseprĂ€ferenzanalyse, bei der die âchronischen Verliererâ-Fliegen die Wahl zwischen normaler Fliegennahrung und gesĂŒĂter Fliegennahrung mit dem doppelten Saccharosegehalt hatten. Hierbei wiesen die âchronischen Verliererâ-Fliegen im Vergleich zu naiven CS-Fliegen eine signifikant verringerte PrĂ€ferenz fĂŒr die sĂŒĂe Nahrung auf. Diese AbschwĂ€chung der PrĂ€ferenz fĂŒr sĂŒĂe Nahrung wurde von Eric Nestler in seinem Mausmodell bereits als anhedonische VerhaltensĂ€nderung interpretiert. Die SaccharoseprĂ€ferenzanalyse gestattete uns auch, die gesamte Nahrungsaufnahme der Fliegen zu berechnen. Hierbei wurde ersichtlich, dass die âchronischen Verliererâ weniger Nahrung zu sich nahmen als naive CS-Fliegen. Diese phĂ€notypischen Testungen verfeinerten wir noch weiter, indem wir die Ergebnisse des Testkampfes genauer aufschlĂŒsselten und so die Gruppe der âchronischen Verliererâ in zwei Subpopulation aufteilten. War eine âchronische Verliererâ-Fliege am siebten Tag immer noch in der Lage ihren Gegner im Testkampf zu besiegen oder einen ausdauernden Kampf zu liefern und erst nach mindestens vier Attacken (sogenannten âlungesâ) des Gegners den Kampf zu verlieren, so wurde diese Fliege als âresistentâ bezeichnet. Zeigte die Fliege jedoch kaum kĂ€mpferische Handlungen und gab bereits nach 3 oder weniger Attacken auf, so wurde diese Fliege als âempfĂ€nglichâ klassifiziert. Diese Einteilung gab uns die Möglichkeit, die Ergebnisse der SaccharoseprĂ€ferenzanalyse genauer zu analysieren. Hierbei stellte sich heraus, dass nur die âempfĂ€nglichenâ Fliegen eine signifikante Reduktion ihrer SaccharoseprĂ€ferenz aufwiesen, wĂ€hrend sich die âresistentenâ Fliegen im Essverhalten nicht von naiven CS-Fliegen unterschieden. Dieses verĂ€nderte Essverhalten konnte am achten Tag in der SPA mit hoher Signifikanz nachgewiesen werden, lieĂ sich jedoch im Gegensatz zu der Aggressionsminderung eine Woche spĂ€ter nicht mehr detektieren.
Aufgrund der klinischen Relevanz im Kontext der menschlichen Depression stand der Neurotransmitter Serotonin und dessen mögliche Beteiligung am âchronischen Verliererâ-PhĂ€notyp bzw. der Entstehung von âresistentenâ und âempfĂ€nglichenâ Subpopulationen im Fokus unserer nachfolgenden Experimente. ZunĂ€chst hielten wir CS-Fliegen auf einer speziellen Fliegennahrung, die zusĂ€tzlich mit α-Methyltryptophan versetzt war, welches die Serotoninproduktion im ZNS der Fliege drastisch senkt. Diese Fliegen verwendeten wir in unserem âchronic social defeatâ-Modell und erhielten dadurch erste Hinweise fĂŒr eine maĂgebliche Rolle von Serotonin im âchronic social defeatâ-Prozess. Aufgrund einer massiven Aggressionsreduktion konnten die TestkĂ€mpfe der Fliegen nicht ausgewertet werden, jedoch zeigten die Fliegen eine sehr hohe SaccharoseprĂ€ferenz, die sich auch durch âchronic social defeatâ nicht verringerte. Nachfolgend verwendeten wir das GAL4-UAS-System, mit dem wir die serotonerge Transmission auf unterschiedliche Art und Weise manipulieren konnten. Ein erster Versuch mit TpHxShits1-Fliegen, der eine Verringerung der Tryptophan-Hydroxylase-AktivitĂ€t mittels Temperatursteigerung vorsah, war nicht erfolgreich. Da wir den Testkampf und die SPA bei 19°C durchfĂŒhren mussten, waren die Fliegen hierbei so stark immobilisiert, dass eine Auswertung der beiden Tests nicht mehr möglich war. Dahingegen erwiesen sich die d5-HT1BxRNAi-Fliegen als ĂŒberaus ertragreiche Versuchssubjekte. Hierbei handelte es sich um eine Kreuzung, bei der wir mittels RNA-Interferenz einen knock-down des serotonergen d5-HT1B-Rezeptors herbeifĂŒhrten. Auf diese Fliegen schien âchronic social defeatâ nun keinen Effekt mehr zu haben. Sowohl das Kampfverhalten als auch die Nahrungsaufnahme waren bei dieser Kreuzung nach den sozialen Niederlagen mit naiven CS-Fliegen vergleichbar. Der d5-HT1B-Rezeptor der Drosophila besitzt eine hohe sequenzielle Ăhnlichkeit zum menschlichen 5-HT1A-Rezeptor, der aktuell sehr intensiv im Zusammenhang mit der menschlichen Depression beforscht wird. Dies kann gleichermaĂen als erste Validierung unseres Modells und als Grundlage fĂŒr weitere Experimente gesehen werden.
Letztendlich gelangten wir mit unserem Experiment zu dem Schluss, dass sich mithilfe von âchronic social defeatâ spezifische VerhaltensĂ€nderungen in Drosophila melanogaster auslösen lassen und dass man durch Blockade der serotonergen d5-HT1B-Transmission Resistenz gegenĂŒber der Erfahrung sozialer Niederlagen herbeifĂŒhren kann. Darauf aufbauend streben wir aktuell eine noch genauere AufschlĂŒsselung der zugrundeliegenden Mechanismen auf genetischer bzw. epigenetischer Ebene an. Eine Kooperation mit dem Massachussetts General Hospital zur weiteren Verfeinerung und Vereinfachung des entwickelten âchronic social defeatâ-Protokolls im Sinne eines Hochdurchsatz-Verfahrens sind bereits geplant. Ebenso befinden wir uns in der Planungsphase mittels zelltyp-spezifischer RNA-Sequenzierungstechniken bzw. epigenetischer Untersuchungsmethoden die exakten biologischen ZusammenhĂ€nge von Resistenz und âEmpfĂ€nglichkeitâ gegenĂŒber âchronic social defeatâ weiter zu ergrĂŒnden
A general algorithm for covariance modeling of discrete data
We propose an algorithm that generalizes to discrete data any given covariance modeling algorithm originally intended for Gaussian responses, via a Gaussian copula approach. Covariance modeling is a powerful tool for extracting meaning from multivariate data, and fast algorithms for Gaussian data, such as factor analysis and Gaussian graphical models, are widely available. Our algorithm makes these tools generally available to analysts of discrete data and can combine any likelihood-based covariance modeling method for Gaussian data with any set of discrete marginal distributions. Previously, tools for discrete data were generally specific to one family of distributions or covariance modeling paradigm, or otherwise did not exist. Our algorithm is more flexible than alternate methods, takes advantage of existing fast algorithms for Gaussian data, and simulations suggest that it outperforms competing graphical modeling and factor analysis procedures for count and binomial data. We additionally show that in a Gaussian copula graphical model with discrete margins, conditional independence relationships in the latent Gaussian variables are inherited by the discrete observations. Our method is illustrated with a graphical model and factor analysis on an overdispersed ecological count dataset of species abundances
Perceptual Factors for Environmental Modeling in Robotic Active Perception
Accurately assessing the potential value of new sensor observations is a
critical aspect of planning for active perception. This task is particularly
challenging when reasoning about high-level scene understanding using
measurements from vision-based neural networks. Due to appearance-based
reasoning, the measurements are susceptible to several environmental effects
such as the presence of occluders, variations in lighting conditions, and
redundancy of information due to similarity in appearance between nearby
viewpoints. To address this, we propose a new active perception framework
incorporating an arbitrary number of perceptual effects in planning and fusion.
Our method models the correlation with the environment by a set of general
functions termed perceptual factors to construct a perceptual map, which
quantifies the aggregated influence of the environment on candidate viewpoints.
This information is seamlessly incorporated into the planning and fusion
processes by adjusting the uncertainty associated with measurements to weigh
their contributions. We evaluate our perceptual maps in a simulated environment
that reproduces environmental conditions common in robotics applications. Our
results show that, by accounting for environmental effects within our
perceptual maps, we improve in the state estimation by correctly selecting the
viewpoints and considering the measurement noise correctly when affected by
environmental factors. We furthermore deploy our approach on a ground robot to
showcase its applicability for real-world active perception missions.Comment: 7 pages, 9 figures, under review for IEEE ICRA 202
The impact of obstructive sleep apnea variability measured in-lab versus in-home on sample size calculations
<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>When conducting a treatment intervention, it is assumed that variability associated with measurement of the disease can be controlled sufficiently to reasonably assess the outcome. In this study we investigate the variability of Apnea-Hypopnea Index obtained by polysomnography and by in-home portable recording in untreated mild to moderate obstructive sleep apnea (OSA) patients at a four- to six-month interval.</p> <p>Methods</p> <p>Thirty-seven adult patients serving as placebo controls underwent a baseline polysomnography and in-home sleep study followed by a second set of studies under the same conditions. The polysomnography studies were acquired and scored at three independent American Academy of Sleep Medicine accredited sleep laboratories. The in-home studies were acquired by the patient and scored using validated auto-scoring algorithms. The initial in-home study was conducted on average two months prior to the first polysomnography, the follow-up polysomnography and in-home studies were conducted approximately five to six months after the initial polysomnography.</p> <p>Results</p> <p>When comparing the test-retest Apnea-hypopnea Index (AHI) and apnea index (AI), the in-home results were more highly correlated (r = 0.65 and 0.68) than the comparable PSG results (r = 0.56 and 0.58). The in-home results provided approximately 50% less test-retest variability than the comparable polysomnography AHI and AI values. Both the overall polysomnography AHI and AI showed a substantial bias toward increased severity upon retest (8 and 6 events/hr respectively) while the in-home bias was essentially zero. The in-home percentage of time supine showed a better correlation compared to polysomnography (r = 0.72 vs. 0.43). Patients biased toward more time supine during the initial polysomnography; no trends in time supine for in-home studies were noted.</p> <p>Conclusion</p> <p>Night-to-night variability in sleep-disordered breathing can be a confounding factor in assessing treatment outcomes. The sample size of this study was small given the night-to-night variability in OSA and limited understanding of polysomnography reliability. We found that in-home studies provided a repeated measure of sleep disordered breathing less variable then polysomnography. Investigators using polysomnography to assess treatment outcomes should factor in the increased variability and bias toward increased AHI values upon retest to ensure the study is adequately powered.</p
Maternal fucosyltransferase 2 status affects the gut bifidobacterial communities of breastfed infants.
BackgroundIndividuals with inactive alleles of the fucosyltransferase 2 gene (FUT2; termed the 'secretor' gene) are common in many populations. Some members of the genus Bifidobacterium, common infant gut commensals, are known to consume 2'-fucosylated glycans found in the breast milk of secretor mothers. We investigated the effects of maternal secretor status on the developing infant microbiota with a special emphasis on bifidobacterial species abundance.ResultsOn average, bifidobacteria were established earlier and more often in infants fed by secretor mothers than in infants fed by non-secretor mothers. In secretor-fed infants, the relative abundance of the Bifidobacterium longum group was most strongly correlated with high percentages of the order Bifidobacteriales. Conversely, in non-secretor-fed infants, Bifidobacterium breve was positively correlated with Bifidobacteriales, while the B. longum group was negatively correlated. A higher percentage of bifidobacteria isolated from secretor-fed infants consumed 2'-fucosyllactose. Infant feces with high levels of bifidobacteria had lower milk oligosaccharide levels in the feces and higher amounts of lactate. Furthermore, feces containing different bifidobacterial species possessed differing amounts of oligosaccharides, suggesting differential consumption in situ.ConclusionsInfants fed by non-secretor mothers are delayed in the establishment of a bifidobacteria-laden microbiota. This delay may be due to difficulties in the infant acquiring a species of bifidobacteria able to consume the specific milk oligosaccharides delivered by the mother. This work provides mechanistic insight into how milk glycans enrich specific beneficial bacterial populations in infants and reveals clues for enhancing enrichment of bifidobacterial populations in at risk populations - such as premature infants
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