Quality of high dimensional numerical “Space filling designs” for the sensitivity analysis of interference optical filters

AbstractIn the field of computer experiments, when the relations between the outputs and the inputs of the computer code are complex, the Space Filling Designs (SFD) are used to study the outputs all over the domain or to build metamodels. We introduce here the results of SFD quality obtained in high dimensional case by the methodology of Minimum Spanning Tree (MST). Then, different SFD are used for the sensitivity analysis of interference optical filters. The intrinsic quality of SFD is assessed by MST criterion and is proved to be in accordance with the results of the optical filter sensitivity analysis. This study can be considered as a first step to connect intrinsic quality and extrinsic quality of SFD designs

Design of Experiments for Screening

The aim of this paper is to review methods of designing screening experiments, ranging from designs originally developed for physical experiments to those especially tailored to experiments on numerical models. The strengths and weaknesses of the various designs for screening variables in numerical models are discussed. First, classes of factorial designs for experiments to estimate main effects and interactions through a linear statistical model are described, specifically regular and nonregular fractional factorial designs, supersaturated designs and systematic fractional replicate designs. Generic issues of aliasing, bias and cancellation of factorial effects are discussed. Second, group screening experiments are considered including factorial group screening and sequential bifurcation. Third, random sampling plans are discussed including Latin hypercube sampling and sampling plans to estimate elementary effects. Fourth, a variety of modelling methods commonly employed with screening designs are briefly described. Finally, a novel study demonstrates six screening methods on two frequently-used exemplars, and their performances are compared

Twist exome capture allows for lower average sequence coverage in clinical exome sequencing

Background Exome and genome sequencing are the predominant techniques in the diagnosis and research of genetic disorders. Sufficient, uniform and reproducible/consistent sequence coverage is a main determinant for the sensitivity to detect single-nucleotide (SNVs) and copy number variants (CNVs). Here we compared the ability to obtain comprehensive exome coverage for recent exome capture kits and genome sequencing techniques. Results We compared three different widely used enrichment kits (Agilent SureSelect Human All Exon V5, Agilent SureSelect Human All Exon V7 and Twist Bioscience) as well as short-read and long-read WGS. We show that the Twist exome capture significantly improves complete coverage and coverage uniformity across coding regions compared to other exome capture kits. Twist performance is comparable to that of both short- and long-read whole genome sequencing. Additionally, we show that even at a reduced average coverage of 70× there is only minimal loss in sensitivity for SNV and CNV detection. Conclusion We conclude that exome sequencing with Twist represents a significant improvement and could be performed at lower sequence coverage compared to other exome capture techniques

A Solve-RD ClinVar-based reanalysis of 1522 index cases from ERN-ITHACA reveals common pitfalls and misinterpretations in exome sequencing

Purpose Within the Solve-RD project (https://solve-rd.eu/), the European Reference Network for Intellectual disability, TeleHealth, Autism and Congenital Anomalies aimed to investigate whether a reanalysis of exomes from unsolved cases based on ClinVar annotations could establish additional diagnoses. We present the results of the “ClinVar low-hanging fruit” reanalysis, reasons for the failure of previous analyses, and lessons learned. Methods Data from the first 3576 exomes (1522 probands and 2054 relatives) collected from European Reference Network for Intellectual disability, TeleHealth, Autism and Congenital Anomalies was reanalyzed by the Solve-RD consortium by evaluating for the presence of single-nucleotide variant, and small insertions and deletions already reported as (likely) pathogenic in ClinVar. Variants were filtered according to frequency, genotype, and mode of inheritance and reinterpreted. Results We identified causal variants in 59 cases (3.9%), 50 of them also raised by other approaches and 9 leading to new diagnoses, highlighting interpretation challenges: variants in genes not known to be involved in human disease at the time of the first analysis, misleading genotypes, or variants undetected by local pipelines (variants in off-target regions, low quality filters, low allelic balance, or high frequency). Conclusion The “ClinVar low-hanging fruit” analysis represents an effective, fast, and easy approach to recover causal variants from exome sequencing data, herewith contributing to the reduction of the diagnostic deadlock

Comparative study of mixture designs for complex phenomena

International audienc

Analyse de sensibilité : comparaison entre les plans d'expérience et la méthod

Depuis une dizaine d'années, les codes de simulation numérique deviennent de plus en plus réalistes et complexes, rendant leur compréhension délicate. Une attention toute particulière est accordée aux problèmes des incertitudes sur les variables d'entrée, à l'étude de leur propagation et de leur conséquence sur l'interprétation des résultats, ce qui définit les études de sensibilité. Pour tenter de répondre à ces questions, il est nécessaire de déterminer une stratégie efficace et la moins coûteuse possible, mais digne de confiance. Ce travail présente une étude de sensibilité permettant de détecter les réactions clés dans un modèle chimique complexe modélisant l'atmosphère de Titan, en utilisant la technique des plans d'expériences qui, dans l'élaboration d'une stratégie expérimentale, vise à choisir au mieux les expériences les plus informatives. Cette méthodologie ainsi que les différentes stratégies envisagées (matrice de criblage de Plackett et Burman et matrice supersaturée) sont présentées et les résultats obtenus sont comparés à ceux issus de la méthode Monte Carlo

Space-filling designs for mixtures

International audienceUniform experimental designs (Space Filling Designs) are now widely used with independent variables, particularly in numerical simulation. A lot of construction methods have been developed to uniformly cover the domain of variables, but they remain rarely applied for the study of mixtures. In this article, we propose methods to build space-filling designs for mixtures that can be used to modelize complex phenomena in formulation. Various algorithms like Kennard and Stone, WSP, Strauss and Dmax algorithms, to construct these designs are detailed and compared with respect to uniformity criteria

Analyse de sensibilité : comparaison entre les plans d'expérience et la méthod

Depuis une dizaine d'années, les codes de simulation numérique deviennent de plus en plus réalistes et complexes, rendant leur compréhension délicate. Une attention toute particulière est accordée aux problèmes des incertitudes sur les variables d'entrée, à l'étude de leur propagation et de leur conséquence sur l'interprétation des résultats, ce qui définit les études de sensibilité. Pour tenter de répondre à ces questions, il est nécessaire de déterminer une stratégie efficace et la moins coûteuse possible, mais digne de confiance. Ce travail présente une étude de sensibilité permettant de détecter les réactions clés dans un modèle chimique complexe modélisant l'atmosphère de Titan, en utilisant la technique des plans d'expériences qui, dans l'élaboration d'une stratégie expérimentale, vise à choisir au mieux les expériences les plus informatives. Cette méthodologie ainsi que les différentes stratégies envisagées (matrice de criblage de Plackett et Burman et matrice supersaturée) sont présentées et les résultats obtenus sont comparés à ceux issus de la méthode Monte Carlo

Analyse de sensibilité : comparaison entre les plans d'expérience et la méthod

International audienceDepuis une dizaine d'années, les codes de simulation numérique deviennent de plus en plus réalistes et complexes, rendant leur compréhension délicate. Une attention toute particulière est accordée aux problèmes des incertitudes sur les variables d'entrée, à l'étude de leur propagation et de leur conséquence sur l'interprétation des résultats, ce qui définit les études de sensibilité. Pour tenter de répondre à ces questions, il est nécessaire de déterminer une stratégie efficace et la moins coûteuse possible, mais digne de confiance. Ce travail présente une étude de sensibilité permettant de détecter les réactions clés dans un modèle chimique complexe modélisant l'atmosphère de Titan, en utilisant la technique des plans d'expériences qui, dans l'élaboration d'une stratégie expérimentale, vise à choisir au mieux les expériences les plus informatives. Cette méthodologie ainsi que les différentes stratégies envisagées (matrice de criblage de Plackett et Burman et matrice supersaturée) sont présentées et les résultats obtenus sont comparés à ceux issus de la méthode Monte Carlo