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 $n$ extant species. The origin of the clade is a random time in the past, whose (improper) distribution is uniform on $(0,\infty)$. 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 $n$ of species at the present time. We study various mathematical properties of this model as $n \to \infty$ 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

Entwicklung eines „chronic social defeat“-Modells in Drosophila melanogaster

Das Ziel der hier vorgestellten Arbeit, welche von März 2011 bis April 2012 im Labor von Prof. Kravitz an der Harvard Medical School ausgetragen wurde, bestand darin ein „chronic social defeat“-Modell im Drosophila melanogaster-Organismus zu etablieren. Hierfür diente uns das Mausmodell von Eric Nestler und Kollegen als theoretische Grundlage. Nach mehreren Testläufen zur Feinjustierung des Protokolls, gelangten wir letztendlich zu einem achttägigen Versuchsablauf, der sich zusammensetzt aus sechs Tagen sozialer Niederlagen („chronic social defeat“-Erfahrung im engeren Sinne), einem Testkampf am siebten, sowie einer Saccharosepräferenzanalyse am achten Tag. Die ersten sechs Tage des Experimentes bestanden aus den sogenannten Trainingskämpfen, bei denen CS-Fliegen jeden Tag gegen eine hochaggressive „bully“-Fliege antraten. Gewann eine CS-Fliege einen dieser Trainingskämpfe oder verlor ihn nicht eindeutig, so wurde sie umgehend aus dem Versuchsablauf aussortiert. Am Ende der sechstätigen „chronic social defeat“-Phase erhielten wir somit eine Gruppe an „chronischen Verlierern“, die definitiv sechs Kämpfe in sechs Tagen gegen die kämpferisch überlegenen „bullies“ verloren hatten. Im Sinne der bereits etablierten „learned helplessness“- bzw. Depressionsmodelle in Säugetieren untersuchten wir auch unsere „chronische Verlierer“-Population auf etwaige phänotypische Veränderungen. Aufgrund der Simplizität des Drosophila melanogaster-Organismus war unser Spektrum an Verhaltensuntersuchungen eingeschränkt. Dennoch fanden wir mit dem Testkampf und der Saccharosepräferenzanalyse zwei geeignete Tests, die den abstrahierten Depressionsparadigmen der Säugetiermodelle nachempfunden waren. Im Testkampf ließen wir die „chronische Verlierer“-Fliege gegen eine naive CS-Fliege antreten, die ihr in hohem Maße ähnelte (Größe, Alter, CS-Genotyp) und somit einen ebenbürtigen Gegner darstellte. Hierbei zeigte sich, dass „chronische Verlierer“-Fliegen eine signifikante Reduktion ihrer Kampfkraft aufwiesen und den naiven CS-Fliegen klar unterlegen waren. Dieser Effekt war auch am 13. Tag – eine Woche nach dem letzten Trainingskampf – noch signifikant nachweisbar. Unsere Verhaltenstestung wurde komplettiert durch die Saccharosepräferenzanalyse, bei der die „chronischen Verlierer“-Fliegen die Wahl zwischen normaler Fliegennahrung und gesüßter Fliegennahrung mit dem doppelten Saccharosegehalt hatten. Hierbei wiesen die „chronischen Verlierer“-Fliegen im Vergleich zu naiven CS-Fliegen eine signifikant verringerte Präferenz für die süße Nahrung auf. Diese Abschwächung der Präferenz für süße Nahrung wurde von Eric Nestler in seinem Mausmodell bereits als anhedonische Verhaltensänderung interpretiert. Die Saccharosepräferenzanalyse gestattete uns auch, die gesamte Nahrungsaufnahme der Fliegen zu berechnen. Hierbei wurde ersichtlich, dass die „chronischen Verlierer“ weniger Nahrung zu sich nahmen als naive CS-Fliegen. Diese phänotypischen Testungen verfeinerten wir noch weiter, indem wir die Ergebnisse des Testkampfes genauer aufschlüsselten und so die Gruppe der „chronischen Verlierer“ in zwei Subpopulation aufteilten. War eine „chronische Verlierer“-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 „lunges“) des Gegners den Kampf zu verlieren, so wurde diese Fliege als „resistent“ bezeichnet. Zeigte die Fliege jedoch kaum kämpferische Handlungen und gab bereits nach 3 oder weniger Attacken auf, so wurde diese Fliege als „empfänglich“ klassifiziert. Diese Einteilung gab uns die Möglichkeit, die Ergebnisse der Saccharosepräferenzanalyse genauer zu analysieren. Hierbei stellte sich heraus, dass nur die „empfänglichen“ Fliegen eine signifikante Reduktion ihrer Saccharosepräferenz aufwiesen, während sich die „resistenten“ Fliegen im Essverhalten nicht von naiven CS-Fliegen unterschieden. Dieses veränderte Essverhalten konnte am achten Tag in der SPA mit hoher Signifikanz nachgewiesen werden, ließ sich jedoch im Gegensatz zu der Aggressionsminderung eine Woche später nicht mehr detektieren. Aufgrund der klinischen Relevanz im Kontext der menschlichen Depression stand der Neurotransmitter Serotonin und dessen mögliche Beteiligung am „chronischen Verlierer“-Phänotyp bzw. der Entstehung von „resistenten“ und „empfänglichen“ Subpopulationen im Fokus unserer nachfolgenden Experimente. Zunächst hielten wir CS-Fliegen auf einer speziellen Fliegennahrung, die zusätzlich mit α-Methyltryptophan versetzt war, welches die Serotoninproduktion im ZNS der Fliege drastisch senkt. Diese Fliegen verwendeten wir in unserem „chronic social defeat“-Modell und erhielten dadurch erste Hinweise für eine maßgebliche Rolle von Serotonin im „chronic social defeat“-Prozess. Aufgrund einer massiven Aggressionsreduktion konnten die Testkämpfe der Fliegen nicht ausgewertet werden, jedoch zeigten die Fliegen eine sehr hohe Saccharosepräferenz, die sich auch durch „chronic social defeat“ 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-Aktivität mittels Temperatursteigerung vorsah, war nicht erfolgreich. Da wir den Testkampf und die SPA bei 19°C durchführen 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 überaus ertragreiche Versuchssubjekte. Hierbei handelte es sich um eine Kreuzung, bei der wir mittels RNA-Interferenz einen knock-down des serotonergen d5-HT1B-Rezeptors herbeiführten. Auf diese Fliegen schien „chronic social defeat“ 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 Ähnlichkeit zum menschlichen 5-HT1A-Rezeptor, der aktuell sehr intensiv im Zusammenhang mit der menschlichen Depression beforscht wird. Dies kann gleichermaßen als erste Validierung unseres Modells und als Grundlage für weitere Experimente gesehen werden. Letztendlich gelangten wir mit unserem Experiment zu dem Schluss, dass sich mithilfe von „chronic social defeat“ spezifische Verhaltensänderungen in Drosophila melanogaster auslösen lassen und dass man durch Blockade der serotonergen d5-HT1B-Transmission Resistenz gegenüber der Erfahrung sozialer Niederlagen herbeiführen kann. Darauf aufbauend streben wir aktuell eine noch genauere Aufschlüsselung der zugrundeliegenden Mechanismen auf genetischer bzw. epigenetischer Ebene an. Eine Kooperation mit dem Massachussetts General Hospital zur weiteren Verfeinerung und Vereinfachung des entwickelten „chronic social defeat“-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 Zusammenhänge von Resistenz und „Empfänglichkeit“ gegenüber „chronic social defeat“ weiter zu ergründen

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