TESTER NECESSARI: Genera componente aggiuntivo di modelli saturiHo scritto un componente aggiuntivo che genera automaticamente modelli saturi da utilizzare nella piattaforma Stepwise Fit Model e potrei usare alcuni tester. In sostanza, ciò che fa è interrogare ciascuna delle colonne Fattore (X) selezionate, trovare il numero di livelli discreti in esse, quindi costruire la tabella degli effetti del modello in base a ciò. Quindi, in altre parole, se hai eseguito un disegno fattoriale completo su questi parametri:
| Enzima A | Enzima B | Lievito |
| 10 | 20 | UN |
| 20 | 40 | B |
| 30 | 60 | C |
| | 80 | |
La tabella dei fattori sarebbe costruita come:
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
)
);
Ho riscontrato alcuni problemi durante i test, ma credo di averli risolti ora. Se questo tipo di adattamento del modello si applica al tuo lavoro, prova l'add-in allegato! Verrà installato nel menu Componenti aggiuntivi come NovoJMP, con un menu a comparsa che include la funzione Genera modello saturo. Consiglio la piattaforma Stepwise perché è più facile da usare rispetto alla piattaforma Standard Least Squares e gestisce qualsiasi sovraspecificazione del modello senza lamentele.
Ri: TESTER NECESSARI: Genera componente aggiuntivo di modelli saturiHo aggiunto una versione semplice del suggerimento di Jameel, nonché un modulo di analisi automatizzato che consente la selezione di Ys, Xs, By Groups e Order, genera il modello saturo, lo esegue attraverso Stepwise e salva le formule di previsione e gli intervalli di confidenza torna al tavolo. L'ultima parte, in particolare, è abbastanza complessa, quindi sicuramente necessita di ulteriori test!
EDIT: JSDE ha rilevato un bug in cui il componente aggiuntivo falliva silenziosamente se non veniva selezionata alcuna colonna Y o colonna X. La versione aggiornata è stata caricata (ho aggiornato anche il file sul post originale).
(in più come bonus si ottiene il modulo di analisi della fermentazione in batch sperimentale, progettato per i monitor di pressione Ankom [ma dovrebbe funzionare per qualsiasi curva con una fase di ritardo e un livello di saturazione superiore)
~ Michael
Ri: TESTER NECESSARI: Genera componente aggiuntivo di modelli saturiC'è valore nell'assumere e aggiungere una sorta di "massimo grado polinomiale" all'addin che potrebbe riflettere una certa conoscenza del meccanismo di reazione? Ad esempio, se assumiamo che ogni enzima operi con un massimo del secondo ordine, potresti aggiungere "5" come massimo (Enzima A ^ 2 * Enzima B ^ 2 x Lievito) = 5 ordini. Oppure un menu a discesa accanto a ciascun fattore che imposta il polinomio massimo per quel particolare fattore. Ciò riduce la possibilità di abuso tramite overfitting (il sempre più diffuso stile "clicca e vai") e garantisce che le differenze siano più conservative.
Ri: TESTER NECESSARI: Genera componente aggiuntivo di modelli saturiSì, un buon esempio è qualcosa come l'interazione del caricamento della glucoamilasi con il caricamento dell'alfa-amilasi. Entrambe le molecole sono in grado di agire sull'amido, ma la glucoamilasi preferisce lavorare sugli zuccheri solubili a catena lunga. Quindi, con una quantità sufficiente di glucoamilasi, l'alfa-amilasi non aumenterà più la resa finale di glucosio e con una quantità sufficiente di alfa-amilasi, non è necessaria la stessa quantità di glucoamilasi per massimizzare la resa di glucosio.
Poiché il caricamento di ciascuna determina quando la curva glucosio vs dose si satura (e non solo dove l'intera curva si trova sull'asse y), le interazioni polinomiali di ordine superiore sono necessarie per descrivere la risposta con precisione adeguata per rendere il tipo di trattamento-to -discriminazione del trattamento di cui abbiamo bisogno.
Ho allegato una tabella dati con curve inventate ma realistiche per le interazioni GA / AA, come esempio.
Ri: TESTER NECESSARI: Genera componente aggiuntivo di modelli saturiBello, sembra che tutto funzioni come previsto.
Penso che il mio ostacolo principale sia principalmente dovuto al fatto di non essere affatto esposto alla meccanica degli enzimi. Capisco la necessità di interazioni in un modello, è la complessità delle interazioni valutate qui che mi mette in soggezione (poiché raramente mi preoccuperei nemmeno di modellare qualcosa come x ^ 2 * y a meno che non avessi una ragione terribilmente valida per farlo , molto meno x ^ 2 * y ^ 3). Sembra che la vita sia piuttosto complicata per tutti voi laggiù 
Migliore,
-Adamo (ABI)
Ri: TESTER NECESSARI: Genera componente aggiuntivo di modelli saturiMi sono appena reso conto che posso dimostrarlo in JMP, haha.
Nella tabella dei dati allegata, ho utilizzato equazioni non lineari per generare 3 colonne, quindi ho utilizzato il componente aggiuntivo Saturated Models per adattare quei modelli non lineari in un'espansione lineare. Lo script inferiore (Compare Linear to Nonlinear) produrrà il report Fit Model generato dopo aver utilizzato la piattaforma Stepwise (Impostazioni: minimo AICc, Forward, Whole Effects). L'ho anche adattato con la restrizione dell'eredità in atto usando la regola Combina invece di Effetti interi, che ho salvato come "[Eredità] Confronta lineare con non lineare".
Ri: TESTER NECESSARI: Genera componente aggiuntivo di modelli saturi"Inoltre, non sono abituato a vedere interazioni complesse come": Enzima B *: Enzima B *: Enzima B *: Enzima A *: Enzima A ", poiché la maggior parte del mio lavoro è molto più semplice. Se un effetto come questo fosse significativo, come lo spiegheresti? "
La mia comprensione della modellazione lineare è simile a un'espansione della serie Taylor ( https://en.wikipedia.org/wiki/Taylor_series#Examples ). Con qualcosa che segue una curva non lineare come una curva di saturazione rispetto alla dose di enzima (il modello di crescita meccanicistica nella piattaforma non lineare si adatta bene, btw), stai espandendo l'equazione non lineare in un'approssimazione usando termini lineari. Cioè, in base alla quantità di dati che hai, ti stai avvicinando sempre di più all'approssimazione della curva "vera" stimando termini lineari aggiuntivi.
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Quindi non c'è una spiegazione fisica per i termini, di per sé, tranne per il fatto che si potrebbe dire che l'entità dell'effetto EnzymeA ^ 3 dipende dal valore del termine EnzymeB ^ 2.
Non sono sicuro se farei affidamento su questa tecnica per la modellazione predittiva (forse l'interpolazione, ma non l'estrapolazione), ma è estremamente utile nella modellazione descrittiva, il che lo colloca chiaramente nella famosa affermazione di George Box "Tutti i modelli sono sbagliati, ma alcuni lo sono utile." 
Ri: TESTER NECESSARI: Genera componente aggiuntivo di modelli saturiAh, scusa, sì, avrei dovuto menzionarlo. Le colonne "Enzima A" e "Enzima B" sono impostate su Nominale. I polinomi verranno generati solo per le colonne continue, perché non è possibile modellare, ad esempio, "Lievito A ^ 2", ma è possibile modellare "20 ^ 2" per la dose enzimatica.
Ri: TESTER NECESSARI: Genera componente aggiuntivo di modelli saturiCiao Michael,
Puoi entrare più in dettaglio sull'uso di questo componente aggiuntivo? L'ho provato e ha prodotto lo stesso risultato della macro "Fattoriale completo" in Fit Model (cioè, non includeva tutti gli effetti elencati nel tuo post)
Potrei aver impostato la mia tabella di esempio in modo errato. Questo è quello che ho usato:
InputTable InputTable
Risultato dallo script:
ScriptResult ScriptResult
Risultato dalla macro "Fattoriale completo":
MacroResult MacroResult
Ho impostato qualcosa in modo errato?
Inoltre, non sono abituato a vedere interazioni complesse come " : Enzima B * : Enzima B * : Enzima B * : Enzima A * : Enzima A ", come m la maggior parte del mio lavoro è molto più semplice. Se un effetto come questo fosse significativo, come lo spiegheresti?
Grazie!
