[論文レビュー] Investigation of asymmetry in E. coli growth rate

Bernard Delyon, Benoîte de Saporta+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 17, 2015

Gene Regulatory Network Analysis参考文献 10被引用数 6

ひとこと要約

本研究では、一時的状態（Stewartら, 2005）と安定状態（Wangら, 2012）の2つの異なる木構造データセットを用いて、*E. coli* の成長速度における非対称性を調査し、系統的依存性を考慮した階層的統計モデルを適用した。主な発見は、姉妹細胞の成長速度の差が極性の種類（古いか新しから）に依存しており、研究間の顕著な矛盾は、異なる実験的段階に起因するものであり、生物学的メカニズムの矛盾ではないことである。

ABSTRACT

The data we analyze derives from the observation of numerous cells of the bacterium Escherichia coli (E. coli) growing and dividing. Single cells grow and divide to give birth to two daughter cells, that in turn grow and divide. Thus, a colony of cells from a single ancestor is structured as a binary genealogical tree. At each node the measured data is the growth rate of the bacterium. In this paper, we study two different data sets. One set corresponds to small complete trees, whereas the other one corresponds to long specific sub-trees. Our aim is to compare both sets. This paper is accessible to post graduate students and readers with advanced knowledge in statistics.

研究の動機と目的

• 古極性 *E. coli* 細胞が老化によって成長速度が遅くなるかどうかという、矛盾する生物学的報告を解消すること。
• 成長速度データの分析において、系統的二分木における複雑な依存構造を厳密に扱うこと。
• 一時的（Stewart）と安定的（Wang）という異なる木構造を持つ2つのデータセットを比較し、成長速度の非対称性の整合性を評価すること。
• 成長速度の記憶が母娘関係を超えて続くのか、それとも直系に限定されるのかを特定すること。
• 観察された成長速度の差が極性タイプに起因するのか、それとも蓄積された系統履歴に起因するのかを評価すること。

提案手法

• 成長速度データにおける時間的および系統的依存性を扱うために、自己回帰モデルおよびARMA(1,1)モデルを適用した。
• Wangデータセットの残差に対して、コルモゴロフ・スミルノフ検定およびスチューデントt検定を実施し、定常性の有無を検証した。
• 混合効果モデルを用いて、成長速度における複数世代にわたる記憶を評価し、母、祖母、および極性系統の影響を検証した。
• 二分木のラベル付け（偶数＝新極性、奇数＝古極性）を用いて系統タイプを追跡し、各細胞に極性履歴を割り当てた。
• 姉妹細胞の成長速度ペアに関する仮説検定を実施し、パーミュテーションおよびリサンプリング手法を用いて木構造的依存性を補正した。
• 両データセットにおいて、世代および極性タイプごとの成長速度分布を可視化するために、ボックスプロットおよびヒストограмを用いた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 同じ遺伝子を有する姉妹細胞が、非対称分裂の結果として統計的に異なる成長速度を示すのか？
• RQ2 古極性細胞の成長速度は、新極性細胞よりも顕著に遅いか？
• RQ3 細胞の成長速度は母と祖母の成長速度に依存するのか、それとも母の速度だけで十分か？
• RQ4 成長速度の非対称性は、一時的状態と安定状態の両方の細胞系統で一貫しているか？
• RQ5 極性タイプの蓄積履歴（例：NOO、NONOONN）が、直系母娘関係を超えて成長速度に影響を与えるか？

主な発見

• 姉妹細胞は統計的に有意な成長速度の差を示し、古極性細胞は新極性細胞よりも顕著に成長が遅い。
• 母の成長速度は娘の成長速度の有意な予測要因であるが、祖母の成長速度は有意な独立的影響を持たない。
• Stewartデータセット（一時的状態）では、成長速度が世代を超えて定常でないことが判明し、初期実験条件の持続的影響が示唆された。
• Wangデータセット（安定状態）では、コルモゴロフ検定のp値が一様分布に従い、定常性の帰無仮説が棄却されないことを支持した。
• 最後の極性タイプ変更からの経過世代数が、最も関連性の高い予測変数であり、極性タイプの完全な系統履歴は重要でない。
• Stewart（2005）とWang（2012）の間の顕著な矛盾は、段階の違い（一時的対安定状態）に起因するものであり、生物学的不整合ではない。