Xeredar:一种开源的R包,用于使用鱼类或两动物eleutheroembryos进行内分泌新方法 (NAMs) 的统计分析

科学领域:

• 生态毒理学 生态毒理学
• 计算生物学 计算生物学
• 统计建模 统计建模

背景情况:

• 生态毒理学的新方法方法 (NAMs),如Xenopus Eleutheroembryonic甲状腺测试 (XETA),快速雄激素干扰活动报告器 (RADAR) 测试和快速雌激素活体活动 (REACTIV) 测试,具有实验设计,其中度组嵌入独立研究重复 (复制) 中.
• 这与典型的生态毒理学研究不同,其中复制品位于度组内,创建了一个独特的数据依赖结构.
• 现有的测试指南没有充分强调或详细说明处理这种特定依赖的统计方法,可能会导致由于违反独立性假设而得出不正确的结论.

研究的目的:

• 引入"xeredar",一个开源的R包,用于XETA,RADAR和REACTIV测试的自动化统计分析.
• 为了确保这些测试中固有的独特数据依赖结构的正确统计处理,使用混合ANOVA.
• 加强对这些内分泌干扰剂试验的统计分析的标准化,可复制性和可访问性.

主要方法:

• 开源R包"xeredar"的开发,实现混合ANOVA,以考虑集群内的复制品的嵌套结构.
• 使用36个XETA环测试研究和41个RADAR环测试研究验证"xeredar"包装的有效性.
• 对REACTIV试验进行功率分析,以比较混合ANOVA方法与忽略依赖结构的方法.

主要成果:

• "xeredar"包正确地解释了通过混合ANOVA进行XETA,RADAR和REACTIV测试中的数据依赖结构.
• 验证研究证实了该包在大量环测试数据集上的可靠性.
• 动力分析表明,与混合ANOVA方法相比,忽视数据依赖结构可能导致统计能力降低和假阳性率增加.

结论:

• "xeredar" R-package为分析XETA,RADAR和REACTIV测定提供了一个统计学上健全和自动化的解决方案.
• 正确地解决数据依赖结构对于这些特定的NAM中准确可靠的结果至关重要.
• 该包,包括其附带的Shiny应用程序,促进内分泌干扰剂测试的标准化和可重复性.