Ciao, sono interessato a eseguire un'analisi di sopravvivenza con dati di espressione genica. L'input sarebbe dati di espressione da un pannello di geni e voglio identificare il gruppo (sottoinsieme) di geni con le migliori prestazioni del modello. JMP (o Genomics JMP) può eseguire un'identificazione automatica del modello migliore?
@COME , sembra che la tua risposta sopra sia confusa.
Puoi provare a postare di nuovo?
Penso che una domanda che vorrei prima sia, come individueresti il modello "migliore"? In JMP Pro e JMP Genomics sono disponibili metodi di convalida per identificare il modello "migliore" (AICc, BIC, colonna di convalida, convalida incrociata, ecc.). E poi ci sono statistiche in forma che aiutano anche a identificare il metodo del modello più performante.
Come accennato in precedenza, JMP Pro fa un ottimo lavoro con la selezione automatica del modello (numero di predittori da utilizzare per il modello) dato il metodo di convalida scelto per il modello di interesse. Bisogna ancora confrontare i metodi di modellazione e i modelli stessi. Sia JMP Pro che JMP Genomics forniscono strumenti di confronto dei modelli per valutarlo.
Alla fine, si dovrebbe ancora esplorare quali sono i geni e come appare il modello prima di utilizzarli. La modellizzazione è un processo esplorativo e non dovrebbe essere completamente "automatizzata".
Informazioni sulla genomica di JMP su Predictive Modeling sono disponibili qui:
https://www.jmp.com/support/downloads/JMPG90_documentation/wwhelp/wwhimpl/js/html/wwhelp.htm#href=predictive_modeling.11.01.html
Esaminare il metodo Buckley-James Estimation che consente di utilizzare altri metodi di modellazione (come Ridge Regression, ecc.) Per i dati Time to Event con un Censore.
Chris
