Analizando los datos de salud del coral.Esta es más una pregunta conceptual que una que podría resolverse escribiendo un guión (¡pero corríjame si me equivoco!), Y ni siquiera estoy seguro de si es apropiado para la comunidad JMP, pero aquí no hay nada:
Estudio los arrecifes de coral, más específicamente los corales de arrecife sobre los cuales se basan estos ecosistemas. Como muchos de ustedes probablemente ya saben, los arrecifes de coral de todo el mundo están amenazados por una avalancha de factores de estrés antropogénicos, especialmente el cambio climático; de hecho, no se han salvado los arrecifes de los impactos de gran alcance de la humanidad (es decir, lamentablemente, no quedan arrecifes inmaculados). En consecuencia, ha habido un impulso urgente para 1) comprender mejor la biología fundamental de los habitantes clave de los arrecifes de coral (especialmente los propios corales formadores de arrecifes), 2) entender cómo responderán estos organismos a futuros cambios en sus entornos, y 3) realice predicciones basadas en datos sobre qué especies / poblaciones son más sensibles al estrés. A pesar de que la investigación sobre los arrecifes de coral crece a un ritmo cada vez mayor, existen problemas inherentes con la interpretación de los datos de salud de los arrecifes de coral que nos han impedido abordar las preguntas mencionadas anteriormente. Dos de estos problemas incluyen:
Problema n. ° 1: No hay arrecifes de control saludables contra los cuales comparar los resultados de, por ejemplo, las encuestas de biomarcadores. ¿Sabemos lo que constituye un coral saludable en ausencia de datos obtenidos de la era preindustrial?
Problema # 2: los océanos de la Tierra están en un estado constante de flujo; ¿Tiene sentido, entonces, usar herramientas estadísticas "estáticas" (por ejemplo, ANOVA) para analizar los datos de los arrecifes de coral, o deberíamos estar usando algo más dinámico como el modelo predictivo?
A pesar de estos dos problemas principales, he recopilado datos de la fisiología de los corales de los arrecifes de todo el mundo con la esperanza de que finalmente pueda establecerme un plan estadístico que me permita evaluar la salud de los corales. Por favor, tenga en cuenta que no podemos simplemente realizar experimentos con tanques, estresar experimentalmente a los corales y luego usarlos para dirigir nuestros estudios de campo (antes, había estado haciendo estudios de tanques solo por esta razón). Sí, sé que la gente HACE esto, pero en realidad no es válido. Las razones se deben a que es probable que un coral de "control" utilizado en el estudio hipotético ya esté estresado (debido al cambio climático). En segundo lugar, un coral de "control" en un lugar altamente impactado como Taiwán (donde trabajo) puede constituir un coral "estresado" en una ubicación relativamente más prístina. Además, los marcadores comunes de "estrés" (p. Ej., HSP) estudiados en sistemas modelo (p. Ej., Humanos) se expresan en niveles altos en todo momento en los corales (o, de lo contrario, podría utilizar un enfoque de biomarcadores).
He estado utilizando JMP para 1) modelar el comportamiento de los corales en un marco estadístico riguroso, adaptado a la endosimbiosis y 2) hacer predicciones sobre qué colonias / arrecifes pueden estar en mayor riesgo. Específicamente, me interesa la idea de que la VARIABILIDAD en la respuesta del coral (como en la variación entre las variables de respuesta dentro de una sola muestra), en lugar de la respuesta promedio de las variables de respuesta individuales medidas, es una métrica más útil para aquellos interesados en pronosticar el comportamiento Cambios en los corales de arrecife y otros invertebrados marinos. Esto se basa en lo que sabemos sobre el "caos" transcripcional y el cáncer. Tal vez, sin embargo, me he vuelto miope por haber estado enfocado en este tema durante tanto tiempo y ¡me estoy perdiendo algo simple! Si alguien tiene alguna idea sobre cómo obtener más información sobre mis conjuntos de datos de fisiología de los corales (uno de los cuales se cita a continuación y se publica en el sitio web de JMP), me encantaría saber de usted. Gracias de antemano por su tiempo y disculpas por el largo post.
Aquí está el conjunto de datos de muestra mencionado anteriormente que publiqué recientemente para aquellos interesados en ver cómo se ven los datos: https://community.jmp.com/t5/JMP-Sample-Data/Reef-coral-data-from-the-Austral-Islands-French-Polynesia-and/ta-p/61858
Re: Analizando datos de salud de coralEs gracioso que mencione PLS porque no solo asistí a su excelente seminario web sobre PLS hace unas semanas, ¡sino que también gané un libro PLS de JMP (sorteo de nombres al azar) durante dicho seminario (gracias a Gail Massari). Puede recordar que hice una pregunta acerca de por qué todos los factores se mantienen en el modelo, incluso cuando el objetivo es simplificarlo (ahora sé por qué y he estado "recortando" mis propios modelos para ver si puedo simplificarlos sin perder el pronóstico). poder.). Estoy a mitad del libro, y me ha dado algunas ideas geniales sobre el análisis de los datos de mi transcriptoma de coral, en el que el ejemplo de su receptor de estrógeno es básicamente lo que quiero hacer: hacer predicciones sobre la fisiología del coral basadas en un modelo de expresión génica más simple. Ahora, el problema no es que no tenga JMP Pro, sino que un PLS con 120,000 columnas (datos de expresión génica) está causando que JMP se bloquee (solo tengo 8 GB de RAM).
Re: Analizando datos de salud de coralDebería ser capaz de encontrar un conjunto de estudios de casos, ejemplos, artículos, etc. En el espacio bioinformático para humanos. Francamente, desde mi puesto de ingeniero de sistemas JMP, el campo de lo que a menudo se llama "investigación traslacional" en la biotecnología y la industria farmacéutica es el Santo Grial de gran parte de lo que cubre el Dr. Shmeuli.
De hecho, para un pequeño, muy pequeño ejemplo de este tipo de cosas, eche un vistazo al evento JMP de Masterización Avanzada que organizo donde el sujeto es una técnica analítica llamada mínimos cuadrados parciales. El último estudio de caso es uno donde muestro cómo se pueden usar los datos de la expresión genética humana para construir un modelo de clasificación para predecir el estado del receptor de estrógeno en humanos. Desafortunadamente, no podrá duplicar lo que muestro sin JMP Pro. 
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/partial-least-squares.html
Re: Analizando datos de salud de coralGracias por tu contribución. Solo tengo JMP regular (no JMP Pro), pero veré este video. Estoy interesado en hacer la transición de explicar lo que ya sucedió (lo que he hecho estadísticamente durante los últimos 15 años) a predecir lo que sucederá a continuación (utilizando los datos adquiridos durante mi carrera hasta la fecha). callejón.
Estoy pensando en aplicar análisis de mercado y ese tipo de cosas para hacer predicciones sobre el comportamiento y la salud de los corales. Parece que JMP tiene todo tipo de herramientas geniales para analistas de mercado, así como ingenieros que prueban nuevos productos, que los biólogos nunca tocamos ... ¡pero deberíamos! Siento que alguien debería haber trabajado en la medicina humana (p. Ej., Hacer predicciones de la salud de una persona a partir de biomarcadores moleculares), por lo que quizás no necesite reinventar la rueda, si profundizo en la literatura con la suficiente profundidad.
Nunca he oído hablar del modelado de componentes de varianza (VCM), pero lo estudiaré, ya que parece ser una característica en JMP 14 (regular). En el pasado, he usado la función de detección de predictores de JMP para determinar qué variables de respuesta medidas contribuyen más al comportamiento aberrante en mis muestras (esencialmente aquellas que escalan positivamente con la distancia de Mahalanobis). Parece ser una idea similar a VCM: identificar los principales contribuyentes a la variación observada (¿verdad?). La regresión por pasos (otro "nuevo" enfoque para mí) también me ha ayudado enormemente a reducir la gran cantidad de posibles factores ambientales de interés (por ejemplo, temperatura, profundidad, salinidad, luz, etc.) en términos de brindarme la mejor opción Modelo con un BIC relativamente bajo. De hecho, me entusiasmó tanto mi primer intento de regresión por pasos (w / JMP13) ¡que acabo de escribir un artículo completo sobre su aplicación a los arrecifes de coral!
En el caso de avances (p. Ej., De adoptar los enfoques que ha descrito en su respuesta) o de estadísticas, le informaré a este post de manera tal que otros fisiólogos ambientales que se encuentran haciendo preguntas similares sobre cómo avanzar en nuestra comprensión de nuestra rapidez. El mundo cambiante puede potencialmente beneficiarse.
Re: Analizando datos de salud de coralDos pensamientos para ti ... uno es macro el otro micro ...
Macro: ¿Has echado un vistazo al trabajo de Galit Shmeuli en Expaining vs. Predecir? Aquí hay un enlace a un evento de habla analítica de JMP donde el Dr. Shmeuli articula desde una perspectiva de modelado y análisis cuestiones importantes que influyen en el "cómo" primero se debe recopilar y luego analizar los datos con énfasis en el modelado empírico.
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/analytically-speaking/to-explain-or-predict-that-is-the-question.html
Micro: Dentro de JMP Pro hay algunas técnicas de modelado que podrían ser valiosas en la plataforma de Regresión Generalizada con personalidades de modelado para la regresión por cuantiles, donde el modelado de cuantiles es más importante que el "medio". O ¿qué pasa con el modelado de componentes de varianza?
