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Stima massima del tasso di crescita con **tassi di crescita**

con Thomas Petzoldt

utente! Conferenza Internazionale R User 2017

useR!2017: stima massima del tasso di crescita con **gr...

Parole chiave: crescita della popolazione, modelli non lineari, equazione differenziale
Pagine Web: https://CRAN.R-project.org/package=growthrates,https://github.com/tpetzoldt/growthrates
Il tasso di crescita della popolazione è una misura diretta del fitness, comune in molte discipline della biologia teorica e applicata, ad esempio fisiologia, ecologia, eco-tossicologia o farmacologia. La crescita dei pacchetti R mira a semplificare la stima del tasso di crescita da misure dirette o indirette della densità della popolazione (ad esempio conteggi delle cellule, densità ottica o fluorescenza) di esperimenti batch o osservazioni sul campo. Può essere applicabile a diverse specie di batteri, protisti e metazoa, ad esempio E. coli, Cyanobattia, Paramecium, alghe verdi o Daphnia.
Il pacchetto include tre tipi di metodi:

  1. Adattamento di modelli lineari al periodo di crescita esponenziale usando il "tasso di crescita reso facile"-metodo di Hall e Barlow (2013),
  2. Stima della velocità di crescita nonparametrica usando smoother. L'implementazione corrente usa la funzione smooth.spline, simile al metodo di grofit del pacchetto (Kahm et al. 2010),
  3. L'adattamento non lineare di modelli parametrici come logistico, Gompertz, Baranyi o Huang (Huang 2011) viene eseguito con il pacchetto FME (Flexible Modelling Environment) di Soetaert e Petzoldt (2010). I modelli di crescita possono essere forniti in forma chiusa o come sistema numericamente integrato di equazioni differenziali, risolti numericamente con deSolve (Soetaert, Petzoldt e Setzer 2010) e cOde (Kaschek 2016). Il pacchetto contiene metodi per adattare singoli set di dati o serie sperimentali complete. Usa le classi S4 e contiene funzioni per estrarre i risultati (ad esempio coef, riepilogo, residui, ...) e metodi per un pratico tracciato. Adatta e i modelli di crescita possono essere visualizzati con app lucide .
    Fa riferimento a Hall, Acar, B. G. e M. Barlow. 2013. "I tassi di crescita sono facili." Mol. Biol. Evol. 31: 232–38. doi:10.1093/molbev/mst197.

Huang, Lihan. 2011. "Un nuovo modello di crescita meccanica per la determinazione simultanea della durata della fase di ritardo e del tasso di crescita esponenziale e un nuovo modello belehdredek-type per valutare l'effetto della temperatura sul tasso di crescita". Microbia alimentare 28 (4): 770–76. doi:10.1016/j.fm.2010.05.019.

Kahm, Matthias, Guido Hasenbrink, Hella Lichtenberg-Frate, Jost Ludwig e Maik Kschischo. 2010. "Grofit: adattamento delle curve di crescita biologica con R." Journal of Statistical Software 33 (7): 1-21. doi:10.18637/jss.v033.i07.

Kaschek, Daniel. 2016. cOde: generazione automatica del codice C da usare con i pacchetti deSolve e bvpSolve. https://CRAN.R-project.org/package=cOde.

Soetaert, Karline e Thomas Petzoldt. 2010. "Modellazione inversa, sensibilità e analisi Monte Carlo in R utilizzando il pacchetto FME." Journal of Statistical Software 33 (3): 1-28. doi:10.18637/jss.v033.i03.

Soetaert, Karline, Thomas Petzoldt e R. Woodrow Setzer. 2010. "Risoluzione delle equazioni differenziali in R: DeSolve del pacchetto." Journal of Statistical Software 33 (9): 1-25. doi:10.18637/jss.v033.i09.