[论文解读] Investigation of asymmetry in E. coli growth rate
本研究利用两种不同的树状结构数据集——一个来自瞬态阶段（Stewart 等，2005），另一个来自稳定期（Wang 等，2012）——研究 *E. coli* 生长速率的不对称性，应用层次统计模型以考虑谱系依赖性。主要发现为：姐妹细胞的生长速率因极性类型（旧极点 vs. 新极点）而显著不同，且两份研究之间的表观矛盾源于不同实验阶段，而非生物学机制的冲突。
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.
研究动机与目标
- 解决关于旧极点 *E. coli* 细胞是否因衰老导致生长速率减慢的相互矛盾的生物学报告。
- 在分析生长速率数据时，严格考虑谱系二叉树中复杂的依赖结构。
- 比较两种树结构不同的数据集——瞬态阶段（Stewart）和稳定期（Wang）——以评估生长速率不对称性的一致性。
- 确定生长速率记忆是否超越母-子关系，或仅限于直接谱系。
- 评估观察到的生长速率差异是源于极性类型，还是累积的谱系历史。
提出的方法
- 应用自回归模型和 ARMA(1,1) 模型，以考虑生长速率数据中的时间依赖性和谱系依赖性。
- 对 ARMA 模型的残差进行 Kolmogorov-Smirnov 检验和 Student t 检验，以检验 Wang 数据集中生长速率的平稳性。
- 采用混合效应模型评估多代生长速率记忆，检验母亲、祖母及极性谱系的影响。
- 利用二叉树标签法（偶数 = 新极点，奇数 = 旧极点）追踪谱系类型，并为每个细胞分配极性历史。
- 对姐妹细胞生长速率对进行假设检验，通过置换和重采样技术调整树状结构依赖性。
- 使用箱线图和直方图可视化两种数据集中各代和极性类型下的生长速率分布。
实验结果
研究问题
- RQ1尽管具有相同的遗传背景，姐妹细胞是否因不对称分裂而在生长速率上表现出统计学上的显著差异？
- RQ2在各代中，旧极点细胞的生长速率是否显著低于新极点细胞？
- RQ3一个细胞的生长速率是否依赖于其母亲和祖母的速率，还是母亲的速率已足够？
- RQ4观察到的生长速率不对称性在细胞谱系的瞬态和稳定期是否一致？
- RQ5极性类型的累积历史（如 NOO、NONOONN）是否在超越母-子关系的范围内影响生长速率？
主要发现
- 姐妹细胞在生长速率上表现出统计学上的显著差异，旧极点细胞的生长显著慢于新极点细胞。
- 母亲的生长速率是女儿速率的重要预测因子，但祖母的速率无显著独立影响。
- 在 Stewart 数据集（瞬态阶段）中，生长速率在各代之间不平稳，表明初始实验条件的影响具有持久性。
- 在 Wang 数据集（稳定期）中，Kolmogorov 检验的 p 值呈均匀分布，支持不拒绝平稳性的假设。
- 自上次极性类型改变以来的世代数是最具相关性的预测因子，而非完整的极性类型谱系序列。
- Stewart（2005）与 Wang（2012）之间表观矛盾的根源在于实验阶段：瞬态阶段 vs. 稳态观察，而非生物学机制的不一致。
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