Diseño experimental - ingeniería genética.Hola,
He estado pensando en posibles formas de crear este diseño experimental y agradecería cualquier información.
Lo que estamos haciendo es juntar elementos genéticos de ciertas maneras. Dirigimos la expresión génica con un promotor y lo paramos con un terminador. Estos elementos tienen valores medibles y, a veces, los usamos como factores numéricos discretos. Así que un experimento que nos gustaría hacer tendría 3 genes en 3 posiciones con un conjunto de promotores y terminadores. Se vería algo como esto:
Pos1
Promotor / Gen / Terminador
Pos2
Promotor / Gen / Terminador
Pos3
Promotor / Gen / Terminador
El problema que tengo es este: si tengo un conjunto de promotores (6), genes (3), terminadores (6), estos pueden ir en cualquier combinación en cualquier posición, pero SÓLO se pueden usar una vez debido a la forma en que los organismos trabajos. Así que si elijo para el promotor 4 de la posición 1, no puedo volver a usarlo para el resto del diseño. Me imagino que esto es una especie de mezcla, pero no estoy seguro de cómo lo capto a través de mis características posicionales especialmente con todas las interacciones que pueden ser importantes. Estoy atascado por lo que cualquier ayuda apreciada! Normalmente uso un diseñador personalizado para hacer este tipo de trabajo.
Re: Diseño experimental - ingeniería genética.Hola Dave,
Creo que lo anterior es una situación única donde #factores = #factorlevels y es un problema único. Creo que donde #factores> #factores el experimento ya no está tan limitado y el modelo será estimable. Vea el ejemplo a continuación, donde cada uno de los 3 factores es ahora de 6 niveles.
Saludos,
Phil
GAMA(
Diseño personalizado,
{Agregar respuesta (Maximizar, "Y",.,.,. )
Agregar Factor (Numérico Discreto, {1, 2, 3, 4, 5, 6}, "P_PW1_P1", 0),
Añadir factor (numérico discreto, {1, 2, 3, 4, 5, 6}, "P_PW1_P2", 0),
Añadir factor (numérico discreto, {1, 2, 3, 4, 5, 6}, "P_PW1_P3", 0),
Establecer semilla aleatoria (1073470905), número de inicios (4060), agregar término ({1, 0}),
Añadir término ({1, 1}), agregar término de potencial ({1, 2}), agregar término de potencial ({1, 3}),
Agregar término potencial ({1, 4}), Agregar término potencial ({1, 5}), Agregar término ({2, 1}),
Agregar término potencial ({2, 2}), Agregar término potencial ({2, 3}),
Agregar término potencial ({2, 4}), Agregar término potencial ({2, 5}), Agregar término ({3, 1}),
Agregar término potencial ({3, 2}), Agregar término potencial ({3, 3}),
Agregar término potencial ({3, 4}), Agregar término potencial ({3, 5}),
Añadir término ({1, 1}, {2, 1}), Añadir término ({1, 1}, {3, 1}),
Añadir término ({2, 1}, {3, 1}), Establecer tamaño de muestra (13),
Combinaciones prohibidas (
P_PW1_P1 == P_PW1_P2 | P_PW1_P1 == P_PW1_P3 | P_PW1_P2 == P_PW1_P3
), Criterio de optimidad (2), Simular respuestas (1), Hacer diseño,
Establecer orden de ejecución (aleatorizar), hacer tabla}
);
Re: Diseño experimental - ingeniería genética.El diseño personalizado es encontrar el diseño óptimo dadas las combinaciones no permitidas.
Sin embargo, en este ejemplo terminas con un sistema muy restringido. Así que no creo que el experimento sea realmente útil. Creo que, en primer lugar, probablemente tuviste razón en que aquí se requiere un diseño de mezcla.
Re: Diseño experimental - ingeniería genética.Eso es genial ¡Creo que eso funciona!
¿Se tienen en cuenta estas combinaciones no permitidas para encontrar el modelo óptimo en un diseñador personalizado o simplemente se excluyen? ¿Esto afectará la interpretación de los términos de interacción?
Re: Diseño experimental - ingeniería genética.Hola Dave,
Eso explica muy bien su problema.
Creo que la característica de combinaciones no permitidas en el diseño personalizado podría ser la solución.
Comencé un diseño con 3 factores, todos discretos numéricos, con niveles 1, 4, 6:
P_PW1_P1,
P_PW1_P2,
P_PW1_P3
Luego "Utilizo la secuencia de comandos de combinaciones no permitidas" y agrego lo siguiente como expresión:
P_PW1_P1 == P_PW1_P2 |
P_PW1_P1 == P_PW1_P3 |
P_PW1_P2 == P_PW1_P3
Básicamente, estamos definiendo el nivel de factor X1 = nivel de factor X2 como una combinación que no está permitida. Y lo mismo para X1 / X3 y X2 / X3.
"|" es el symobol para Or, que es como combinamos múltiples combinaciones que no están permitidas, como estas.
Creo que esto le da un diseño que funcionaría para usted.
(script completo a continuación)
@ryan_lekivetz tiene algunos buenos ejemplos de cómo usar el filtro de combinaciones y / o secuencias de comandos no permitidas en sus publicaciones de blog.
https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Using-the-Disallowed-Combinations-Filter-in-JMP-12/ba-p/30588
https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Mmm-cookies-a-tale-of-discrete-numeric-variables-disallowed/ba-p/30453
Saludos,
Phil
GAMA(
Diseño personalizado,
{Agregar respuesta (Maximizar, "Y",.,.,. )
Agregar Factor (Numérico Discreto, {1, 4, 6}, "P_PW1_P1", 0),
Agregar Factor (Numérico Discreto, {1, 4, 6}, "P_PW1_P2", 0),
Agregar Factor (Numérico Discreto, {1, 4, 6}, "P_PW1_P3", 0),
Establecer semilla aleatoria (1489472428), número de inicios (89357), agregar término ({1, 0}),
Añadir término ({1, 1}), agregar término de potencial ({1, 2}), agregar término ({2, 1}),
Añadir término potencial ({2, 2}), agregar término ({3, 1}), agregar término potencial ({3, 2}),
Añadir término de alias ({1, 1}, {2, 1}), Añadir término de alias ({1, 1}, {3, 1}),
Añadir término de alias ({2, 1}, {3, 1}), Establecer tamaño de muestra (6),
Combinaciones prohibidas (
P_PW1_P1 == P_PW1_P2 | P_PW1_P1 == P_PW1_P3 | P_PW1_P2 == P_PW1_P3
)}
);
Re: Diseño experimental - ingeniería genética.Hola,
Solo la cuarta ejecución en el diseño que he atendido es válida en este experimento. Los factores no pueden repetirse en un diseño, aunque provengan del mismo conjunto, si se usan una vez que los otros factores posicionales no pueden contenerlo.
Dave
Re: Diseño experimental - ingeniería genética.Sin una discusión profunda sobre los matices que intentas describir, lo que me vino a la mente fue 1. cuadrados latinos (podría no ser aplicable en absoluto) y 2. la posición del gen es una variable categórica (llámela GP) donde GP tiene 3 niveles: g1g2g3, g2g3g1, g3g1g2 y luego experimenta en GP, terminador, promotor. Admito que estoy un poco confundido en cuanto a lo que se puede y no se puede cambiar dentro de una carrera o el diseño completo.Re: Diseño experimental - ingeniería genética.Hola,
Yes esa es una forma en que he explorado el diseño del experimento.
Si separo todos los elementos posicionales en un conjunto de factores categóricos, me preocupa que no estoy captando el hecho de que están relacionados (en la medida en que son los mismos conjuntos en diferentes posiciones y si uno se usa en una posición, puede no se puede reutilizar) y cómo esas interacciones se mapean a través de los elementos posicionales.
Re: Diseño experimental - ingeniería genética.Hola,
Solo para ser claros: ¿eso significa que tienes 9 factores? es decir
Pos1 Promotor
Pos1 Gene
Pos1 Terminator
Pos2 Promotor
.
.
.
.
Pos3 Terminator
Y
Los factores promotores son categóricos de 6 niveles.
Los factores genéticos son categóricos de 3 niveles.
Los factores terminadores son categóricos de 6 niveles.
