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What population reveals about individual cell identity: Single-cell parameter estimation of models of gene expression in yeast
Concepts associés (34)
Parameter
A parameter (), generally, is any characteristic that can help in defining or classifying a particular system (meaning an event, project, object, situation, etc.). That is, a parameter is an element of a system that is useful, or critical, when identifying the system, or when evaluating its performance, status, condition, etc. Parameter has more specific meanings within various disciplines, including mathematics, computer programming, engineering, statistics, logic, linguistics, and electronic musical composition.
Statistical parameter
In statistics, as opposed to its general use in mathematics, a parameter is any measured quantity of a statistical population that summarises or describes an aspect of the population, such as a mean or a standard deviation. If a population exactly follows a known and defined distribution, for example the normal distribution, then a small set of parameters can be measured which completely describes the population, and can be considered to define a probability distribution for the purposes of extracting samples from this population.
Expression génétique
L'expression des gènes, encore appelée expression génique ou expression génétique, désigne l'ensemble des processus biochimiques par lesquels l'information héréditaire stockée dans un gène est lue pour aboutir à la fabrication de molécules qui auront un rôle actif dans le fonctionnement cellulaire, comme les protéines ou les ARN. Même si toutes les cellules d'un organisme partagent le même génome, certains gènes ne sont exprimés que dans certaines cellules, à certaines périodes de la vie de l'organisme ou sous certaines conditions.
Régulation de l'expression des gènes
La régulation de l'expression des gènes désigne l'ensemble de mécanismes mis en œuvre pour passer de l'information génétique incluse dans une séquence d'ADN à un produit de gène fonctionnel (ARN ou protéine). Elle a pour effet de moduler, d'augmenter ou de diminuer la quantité des produits de l'expression des gènes (ARN, protéines). Toutes les étapes allant de la séquence d'ADN au produit final peuvent être régulées, que ce soit la transcription, la maturation des ARNm, la traduction des ARNm ou la stabilité des ARNm et protéines.
Modèle mixte
Un modèle mixte est un modèle statistique qui comporte à la fois des effets fixes et des effets aléatoires. Ce type de modèle est utile dans une grande variété de domaines, tels que la physique, la biologie ou encore les sciences sociales. Les modèles mixtes sont particulièrement utiles dans les situations où des mesures répétées sont effectuées sur les mêmes variables (étude longitudinale). Ils sont souvent préférés à d'autres approches telle que rANOVA, dans la mesure où ils peuvent être utilisés dans le cas où le jeu de données présente des valeurs manquantes.
Random effects model
In statistics, a random effects model, also called a variance components model, is a statistical model where the model parameters are random variables. It is a kind of hierarchical linear model, which assumes that the data being analysed are drawn from a hierarchy of different populations whose differences relate to that hierarchy. A random effects model is a special case of a mixed model.
Rendement d'une cellule photovoltaïque
vignette| Meilleurs rendements de différentes technologies de cellules photovoltaïques mesurés en laboratoire depuis 1976. Le rendement d'une cellule photovoltaïque, parfois noté η, est le rapport entre l'énergie électrique générée par effet photovoltaïque d'une part et l'énergie électromagnétique reçue par la cellule photovoltaïque sous forme de rayonnement solaire d'autre part. Avec la latitude et le climat du lieu d'installation, le rendement des cellules solaires d'un dispositif photovoltaïque détermine la production d'énergie électrique annuelle du système.
Analyse en série de l'expression des gènes
L'analyse en série de l'expression des gènes (en anglais, Serial Analysis of Gene Expression ou SAGE) est une technique de biologie moléculaire permettant l'analyse de la population en ARNm d'un échantillon donné (organisme, cellules, tissus, etc.). La méthode originelle a été mise au point, et publiée en 1995, par le du centre d'oncologie de l'université Johns-Hopkins. La méthode SAGE est basée sur l'isolation de séquences spécifiques (étiquettes) de chaque ARN, la production des ADN complémentaires (ADNc) correspondant, la production d'une molécule d'ADN synthétique comportant tous ces ADNc, puis le séquençage de cette molécule.
Fixed effects model
In statistics, a fixed effects model is a statistical model in which the model parameters are fixed or non-random quantities. This is in contrast to random effects models and mixed models in which all or some of the model parameters are random variables. In many applications including econometrics and biostatistics a fixed effects model refers to a regression model in which the group means are fixed (non-random) as opposed to a random effects model in which the group means are a random sample from a population.
Nonlinear mixed-effects model
Nonlinear mixed-effects models constitute a class of statistical models generalizing linear mixed-effects models. Like linear mixed-effects models, they are particularly useful in settings where there are multiple measurements within the same statistical units or when there are dependencies between measurements on related statistical units. Nonlinear mixed-effects models are applied in many fields including medicine, public health, pharmacology, and ecology.