안녕하세요. 저는 유전자 발현 데이터로 생존 분석을 수행하는 데 관심이 있습니다. 입력은 유전자 패널의 표현 데이터 일 것이고, 나는 최상의 모델 성능을 가진 유전자의 그룹 (서브 세트)을 확인하고자한다. JMP (또는 JMP Genomics)가 최고의 모델을 자동 식별 할 수 있습니까?
@같이 위의 회신이 왜곡 된 것처럼 보입니다.
다시 게시해볼 수 있습니까?
먼저 물어 보는 질문은 "최고의"모델을 어떻게 식별 할 것인가입니다. JMP Pro 및 JMP Genomics에는 "Best"모델 (AICc, BIC, Validation Column, Cross Validation 등)을 식별하는 데 도움이되는 검증 방법이 있습니다. 그리고 가장 실적이 좋은 모델 방법을 식별하는 데 도움이되는 적합한 통계가 있습니다.
이전에 언급했듯이, JMP Pro는 관심 모델에 대해 선택된 유효성 검사 방법을 고려할 때 자동 모델 선택 (모델에 사용할 예상자 수)을 사용하여 매우 잘 수행됩니다. 여전히 모델링 방법과 모델 자체를 비교해야합니다. JMP Pro와 JMP Genomics는 이것을 비교하기위한 모델 비교 도구를 제공합니다.
결국, 유전자가 무엇인지, 모델을 사용하기 전에 어떻게 보이는지 탐색해야합니다. 모델링은 탐색 프로세스이므로 완전히 "자동화"되어서는 안됩니다.
Predictive Modeling에 대한 JMP Genomics 정보는 다음에서 찾을 수 있습니다.
https://www.jmp.com/support/downloads/JMPG90_documentation/wwhelp/wwhimpl/js/html/wwhelp.htm#href=predictive_modeling.11.01.html
Buckley-James Estimation 방법을 살펴보면 검열 관으로 Time to Event 데이터에 다른 모델링 방법 (Ridge Regression 등)을 사용할 수 있습니다.
크리스
