Muster prozessvergleich

Nachdem Sie sich entschieden haben, wie Sie ihren Vergleich angehen, betrachten Sie die beiden Organisationsstrukturen für das Vergleichspapier: Schließlich ist unsere Vergleichsstrategie generisch und kann auf verschiedene biologische Systeme und in unterschiedlichen Maßstäben angewendet werden. Es bietet statistische und umfassende räumliche Darstellungen von Unterschieden in Punktmustern. Daher sind wir der Meinung, dass unsere Methode dem Bedarf an quantitativeren Instrumenten entspricht, die der Analyse räumlicher Organisationen gewidmet sind, und dass sie ein neuartiges, effizientes und praktisches Instrument für die Erforschung biologischer Systeme darstellt. Konventionen: Wenn eine Schreibaufforderung das Wort “vergleichen” enthält, sollten Sie erwägen, sowohl die Unterschiede als auch die Ähnlichkeiten zu zeigen, da der Begriff “vergleichen” oft beide Funktionen konnotiert. Leser erwarten normalerweise, dass die Kriterien für die Auswahl der beiden Dinge, die Sie vergleichen, fair und gültig für den Vergleich sind. Es würde den meisten Lesern als unangemessen anfallen, Präsident Bush mit Mickey Mouse zu vergleichen; in der Erwägung, dass ein Vergleich zwischen Bush und Clinton fair und gültig wäre. Da Sie möchten, dass Ihr Leser Ihrem Vergleich folgt, sollten Sie die Verwendung der ersten Person minimieren oder vermeiden, sodass die beiden Dinge und der Vergleich im Mittelpunkt des gesamten Papiers stehen. Um zu veranschaulichen, wie regionen mit Intensitätsunterschieden im Raum aufgezeigt werden kann, wurde unsere Methode angewendet, um entweder homogene oder heterogene Punktprozesse zu vergleichen. Wir haben in beiden Fällen verwendet.

Um die interindividuelle und experimentelle Variabilität zu berücksichtigen, werden biologische Daten repliziert, was zu einer Reihe von Punktmustern führt, die eine Probe aus demselben unbekannten Punktprozess bilden. Obwohl die Berücksichtigung replizierter Daten erforderlich ist, um weitere statistische Analysen durchzuführen, befassen sich nur wenige Studien in der Literatur mit Wiederholungen, um eine Punktverteilung zu bewerten. Unserer Meinung nach ist ein haupthemmendes Hindernis, das die Knappheit der vorgeschlagenen Methoden erklären könnte, die Notwendigkeit eines räumlichen Normalisierungsverfahrens, das wiederholte Daten in einen gemeinsamen räumlichen Rahmen stellen kann. Tatsächlich besteht dieser Schritt darin, den Teil der Variabilität zu entfernen, der mit der räumlichen Domäne verbunden ist, die die Daten enthält (z. B. die Größe und Form von Gehirnen oder Zellen in verschiedenen Individuen). In einem kürzlich erschienenen Papier, das sich mit der räumlichen Organisation von Endosomen in Säugetierzellen befasste [11], wurde dieses Problem umgangen, indem es sich auf eine vorbestimmte Form für Zellen beschränkte, indem Mikromustertechniken verwendet wurden [12], [13]. Punktmuster wurden dann überlagert, um auf den einfachen Fall eines einzelnen Musters reduziert zu werden. Beachten Sie, dass infolgedessen die individuelle Spezifität verloren geht und eine Verzerrung eingeführt werden kann, z.

B. aufgrund der Dominanz von Mustern, die aus einer hohen Anzahl von Punkten bestehen. Generell ist es nicht möglich, Experimentell eine standardisierte Form für zu analysierende Zellen, Gewebe oder Organe durchzusetzen. Wir nutzten daher eine räumliche Normalisierungsmethode, die an biologische Strukturen angepasst ist [14], [15], frei verfügbar in Frei-D-Software [16]. Alle in diesem Papier berücksichtigten biologischen Daten wurden zuvor mit diesem Verfahren normalisiert, so dass Punktkoordinaten in allen Stichprobenmustern innerhalb desselben 3D-Koordinatenrahmens ausgedrückt wurden. Im Folgenden wurden die Intensitäten mit gleichen Nachbarsrängen verglichen, mit einem Bereich von 2 bis 16. In jedem Fall enthielten die ersten und zweiten Stichproben Muster mit jeweils einem Durchschnitt von und Punkten pro Muster. Im homogenen Fall wurden Punkte über dem zentrierten Einheitenwürfel mit und Punkten und generiert. Im heterogenen Fall haben wir uns festgelegt, und Einheiten, und wir generierten einen Durchschnitt von Punkten pro Muster, und Zentren der Gaußschen Verteilungen wurden möglicherweise verschoben.