Tippgeber Muster

By 11 agosto, 2020Sin categoría

a, Schematische Darstellung eines «Kipppunkts» (rot) in einem komplexen System, in dem eine winzige Störung einen großen Übergang von einem stabilen Zustand zum anderen erzeugen kann (Attraktor, Grün). Die x-Achse ist die Krankheits-DSelopment-Trajektorie, die in der Natur kontinuierlich ist, wie wir dies projizieren, indem wir nicht-Zeit-Kurs-Einzelproben in phänotypische Zustände (z-Achse) zusammenstellen. Die y-Achse ist die Wiederherstellungsrate, die angibt, wie stark der Attraktorzustand ist. Die Streuung der Punkte zeigt die Stärke des Attraktors in diesem Zustand. Am Übergangspunkt weist das System eine verringerte Rückgewinnungsrate auf und ist sehr empfindlich gegenüber charakteristischen Schwankungen, die durch erhöhte Varianz und Autokorrelation spezifischer Merkmalsänderungen gemessen werden können. a, Skalierter Ausdruck lSels der CTS-Transkripte bzw. der EF- und E-Populationen (lncRNAs in rot und mRNAs in schwarz). Vertikale Linien trennen die Proben in vier phänotypdefinierte Zustände. Die gelben Dreiecke bestimmen den Kipppunkt, der durch die NPS-Methode angezeigt wird. Die Anzahl der Transkripte ist oben aufgeführt, und der Stichprobenumfang pro Risikogruppe ist unten aufgeführt. NPS verbessert eine Methode namens Dynamic Network Biomarker (DNB), die in jedem Bundesstaat berechnet wurde (Chen et al., 2012). Beim Studium von NB sind Ausdrucksmuster häufig Aggregate mehrerer dynamischer Subsysteme. Daher ist die Verwendung von DNB für die NB-Kipppunkterkennung nicht wirksam, da die Autokorrelation von Nicht-DNB-Modulen in anderen Zuständen einem noch höheren DNB-Score bei einem vorhergesagten «Kipppunkt» zugeschrieben werden könnte (Anhang Abbildung S1c).

Eine neue Methode ist erforderlich, um länderübergreifende Vergleiche zu ermöglichen. Durch die Aufnahme eines Index des kritischen Zustandsübergangs (Ic-Score) (Mojtahedi et al., 2016) überwindet NPS die Fallstricke von DNB, indem es auf drastische Abweichungen zwischen Denproben um den Kipppunkt überprüft. Das NPS-System fungiert als Hybridmodell, um die Vorteile von DNB und Ic-Scoring zu verbinden. Die Identifizierung des LIR-Zustands als Kipppunkt wurde durch eine erhöhte Variabilität und Transkriptkorrelation zwischen den CTS-Transkripten überprüft (Abbildung 3a). Theoretisch erklärt diese Fluktuation, warum der «Kipppunkt» anfällig für Störungen ist. Obwohl sie von unabhängigen Kohorten abgeleitet wurden, überschnitten sich die beiden CTS im LIR-Zustand signifikant und teilten 65 Transkripte (Abbildung 3b, OR=825), was auf eine gemeinsame Transkriptionkonfiguration hindeutet, die sich an phänotypdefinierte Zustände in NB verpflichtet. Unter diesen gemeinsamen CTS-Transkripten waren 17 lncRNAs, die eine wesentliche Bedeutung aus dem 20,6k exprimierenden lncRNA-Hintergrund (OR=1551) hatten. Wir kommen zu dem Schluss, dass die lncRNA-Expression in CTS eine Rolle spielt, die die Systemdynamik bestimmt. Wir übernehmen die «Tipping-Point»-Theorie, um den Verteilungsübergang in Krankheitsregulierungszuständen zu identifizieren Umweltveränderungen werden infolge des Klimawandels immer häufiger und unvorhersehbarer, aber uns fehlen derzeit die Instrumente, um zu bewerten, inwieweit sich Organismen an dieses Phänomen anpassen können. Hier entwickeln wir ein Modell, das diese Fragen untersucht und nutzt, um zu untersuchen, wie sich Veränderungen im Zeitrahmen und die Vorhersehbarkeit von Umweltschwankungen letztlich auf die Lebensfähigkeit der Bevölkerung auswirken können. Unser Modell zeigt, dass, obwohl Populationen oft mit ziemlich großen Veränderungen in diesen Umweltparametern zurechtkommen, sie gelegentlich abrupt zusammenbrechen und aussterben werden. Wir charakterisieren die Bedingungen, unter denen diese evolutionären Kipppunkte auftreten, und diskutieren, wie die Anfälligkeit für solche kryptischen Bedrohungen von der genetischen Architektur und der Lebensgeschichte der beteiligten Organismen abhängen kann.

Die Ungleichmäßigkeit der Übergangsaussterberaten in unserem Modell wird durch mindestens zwei verschiedene Mechanismen angetrieben. Erstens implizieren einige Übergänge das Verschieben in Regionen des Parameterraums, die für die Anpassung besonders schwierig sind.