TESTERS REQUIS: Générer un complément de modèles saturésJ'ai écrit un complément qui génère automatiquement des modèles saturés à utiliser dans la plate-forme Stepwise Fit Model, et je pourrais utiliser des testeurs. Essentiellement, il interroge chacune des colonnes Facteur (X) sélectionnées, trouve le nombre de niveaux discrets qu'elles contiennent, puis construit la table des effets du modèle sur cette base. Donc, en d'autres termes, si vous exécutez un plan factoriel complet sur ces paramètres:
| Enzyme A | Enzyme B | Levure |
| dix | 20 | UNE |
| 20 | 40 | B |
| 30 | 60 | C |
| | 80 | |
Le tableau des facteurs serait construit comme suit:
Fit Model(
Effects(
:Enzyme A,
:Enzyme A * :Enzyme A,
:Enzyme B,
:Enzyme B * :Enzyme A,
:Enzyme B * :Enzyme A * :Enzyme A,
:Enzyme B * :Enzyme B,
:Enzyme B * :Enzyme B * :Enzyme A,
:Enzyme B * :Enzyme B * :Enzyme A * :Enzyme A,
:Enzyme B * :Enzyme B * :Enzyme B,
:Enzyme B * :Enzyme B * :Enzyme B * :Enzyme A,
:Enzyme B * :Enzyme B * :Enzyme B * :Enzyme A * :Enzyme A,
:Yeast,
:Yeast * :Enzyme A,
:Yeast * :Enzyme A * :Enzyme A,
:Yeast * :Enzyme B,
:Yeast * :Enzyme B * :Enzyme A,
:Yeast * :Enzyme B * :Enzyme A * :Enzyme A,
:Yeast * :Enzyme B * :Enzyme B,
:Yeast * :Enzyme B * :Enzyme B * :Enzyme A,
:Yeast * :Enzyme B * :Enzyme B * :Enzyme A * :Enzyme A,
:Yeast * :Enzyme B * :Enzyme B * :Enzyme B,
:Yeast * :Enzyme B * :Enzyme B * :Enzyme B * :Enzyme A,
:Yeast * :Enzyme B * :Enzyme B * :Enzyme B * :Enzyme A * :Enzyme A
)
);
J'ai rencontré quelques problèmes lors des tests, mais je pense que je les ai résolus maintenant. Si ce type d'ajustement de modèle s'applique à votre travail, veuillez tester le complément ci-joint! Il s'installera sous le menu Compléments en tant que NovoJMP, avec un menu contextuel comprenant la fonction Générer un modèle saturé. Je recommande la plate-forme Stepwise car elle est plus facile à utiliser que la plate-forme des moindres carrés standard et gère toute sur-spécification de modèle sans se plaindre.
Re: TESTERS REQUIS: Générer un complément de modèles saturésJ'ai ajouté une version simple de la suggestion de Jameel, ainsi qu'un module d'analyse automatisé qui permet de sélectionner Ys, Xs, By Groups et Order, génère le modèle saturé, l'exécute via Stepwise et enregistre les formules de prédiction et les intervalles de confiance retour à la table. La dernière partie, en particulier, est assez complexe, ce qui nécessite certainement des tests supplémentaires!
EDIT: JSDE a attrapé un bogue où le complément échouait silencieusement si aucune colonne Y ou X colonne n'était sélectionnée. La version mise à jour a été téléchargée (j'ai également mis à jour le fichier sur le message d'origine).
(De plus, vous obtenez le module d'analyse de fermentation par lots expérimental, conçu pour les moniteurs de pression Ankom [mais il devrait fonctionner pour toute courbe avec une phase de latence et un niveau de saturation supérieur)
~ Michael
Re: TESTERS REQUIS: Générer un complément de modèles saturésEst-il utile de supposer et d'ajouter une sorte de «degré polynomial maximum» à l'addine qui pourrait refléter une certaine connaissance du mécanisme de réaction? Par exemple, si nous supposons que chaque enzyme fonctionne avec un maximum de second ordre, alors vous pouvez ajouter «5» comme maximum (Enzyme A ^ 2 * Enzyme B ^ 2 x Levure) = 5 ordres. Ou une liste déroulante à côté de chaque facteur qui définit le polynôme maximum pour ce facteur particulier. Cela réduit le risque d'abus via le surajustement (le style toujours polulaire "click and go") et garantit que les différences sont plus conservatrices.
Re: TESTERS REQUIS: Générer un complément de modèles saturésOuais, un bon exemple est quelque chose comme l'interaction de la charge de glucoamylase avec la charge d'alpha-amylase. Les deux molécules sont capables d'agir sur l'amidon, mais la glucoamylase préfère agir sur les sucres solubles à longue chaîne. Ainsi, avec suffisamment de glucoamylase, l'alpha-amylase n'augmentera plus le rendement final en glucose, et avec suffisamment d'alpha-amylase, vous n'avez pas besoin d'autant de glucoamylase pour maximiser le rendement en glucose.
Étant donné que le chargement de chacun détermine le moment où la courbe glucose / dose sature (et pas seulement où la courbe entière se trouve sur l'axe y), les interactions polynomiales d'ordre supérieur sont nécessaires pour décrire la réponse avec une précision adéquate pour rendre le type de traitement à -discrimination de traitement dont nous avons besoin.
J'ai joint un tableau de données avec des courbes inventées mais réalistes pour les interactions GA / AA, à titre d'exemple.
Re: TESTERS REQUIS: Générer un complément de modèles saturésBien, tout semble fonctionner comme prévu.
Je pense que mon principal obstacle est principalement de ne pas être exposé du tout à la mécanique enzymatique. Je comprends le besoin d'interactions dans un modèle, c'est la complexité des interactions évaluées ici qui me surprend (car je prendrais rarement même la peine de modéliser quelque chose comme x ^ 2 * y à moins d'avoir une très bonne raison de le faire , beaucoup moins x ^ 2 * y ^ 3). On dirait que la vie est assez compliquée pour vous tous là-bas 
Meilleur,
-Adam (ABI)
Re: TESTERS REQUIS: Générer un complément de modèles saturésJe viens de réaliser que je peux faire une démonstration dans JMP, haha.
Dans le tableau de données ci-joint, j'ai utilisé des équations non linéaires pour générer 3 colonnes, puis utilisé le complément Saturated Models pour ajuster ces modèles non linéaires dans une expansion linéaire. Le script du bas (Compare Linear to Nonlinear) produira le rapport Fit Model généré après l'utilisation de la plateforme Stepwise (Paramètres: AICc minimum, Forward, Whole Effects). Je l'ai également adapté avec la restriction d'Hérédité en place en utilisant la règle Combiner au lieu de Whole Effects, que j'ai enregistré sous le nom "[Heredity] Compare Linear to Nonlinear".
Re: TESTERS REQUIS: Générer un complément de modèles saturés"De plus, je n'ai pas l'habitude de voir des interactions complexes comme": Enzyme B *: Enzyme B *: Enzyme B *: Enzyme A *: Enzyme A ", car la plupart de mes travaux sont beaucoup plus simples. Si un effet comme celui-ci était significatif, comment l'expliqueriez-vous? "
Ma compréhension de la modélisation linéaire est qu'elle s'apparente à une extension de la série Taylor ( https://en.wikipedia.org/wiki/Taylor_series#Examples ). Avec quelque chose qui suit une courbe non linéaire comme une courbe de saturation en fonction de la dose d'enzyme (le modèle de croissance mécanistique de la plate-forme non linéaire s'adapte bien, btw), vous développez l'équation non linéaire en une approximation à l'aide de termes linéaires. Autrement dit, en fonction de la quantité de données dont vous disposez, vous vous rapprochez de plus en plus de la «vraie» courbe en estimant des termes linéaires supplémentaires.
I wonder if GIFs work here Je me demande si les GIF fonctionnent ici
Il n'y a donc pas d'explication physique pour les termes, en soi, sauf que vous pourriez dire que l'ampleur de l'effet EnzymeA ^ 3 dépend de la valeur du terme EnzymeB ^ 2.
Je ne sais pas si je me fierais à cette technique pour la modélisation prédictive (peut-être interpolation, mais pas extrapolation), mais elle est extrêmement utile dans la modélisation descriptive, ce qui le résume bien dans la célèbre déclaration de George Box "Tous les modèles sont faux, mais certains le sont utile." 
Re: TESTERS REQUIS: Générer un complément de modèles saturésAh, désolé, ouais, j'aurais dû le mentionner. Vos colonnes «Enzyme A» et «Enzyme B» sont définies sur Nominal. Les polynômes ne seront générés que pour les colonnes Continu, car vous ne pouvez pas modéliser, par exemple, "Levure A ^ 2", mais vous pouvez modéliser "20 ^ 2" pour la dose d'enzyme.
Re: TESTERS REQUIS: Générer un complément de modèles saturésSalut michael,
Pouvez-vous entrer plus en détail sur l'utilisation de ce complément? Je l'ai essayé et cela a produit le même résultat que la macro "Full Factorial" le ferait dans Fit Model (c'est-à-dire qu'elle n'incluait pas tous les effets répertoriés dans votre message)
J'ai peut-être mal configuré ma table d'exemple. Voici ce que j'ai utilisé:
InputTable Table d'entrée
Résultat du script:
ScriptResult ScriptResult
Résultat de la macro "Factorielle complète":
MacroResult MacroResult
Ai-je configuré quelque chose de manière incorrecte?
De plus, je n'ai pas l'habitude de voir des interactions complexes comme " : Enzyme B * : Enzyme B * : Enzyme B * : Enzyme A * : Enzyme A ", comme m La plupart de mes travaux sont beaucoup plus simples. Si un effet comme celui-ci était significatif, comment l'expliqueriez-vous?
Merci!
