PROBADORES NECESARIOS: Generar complemento de modelos saturadosEscribí un complemento que genera automáticamente modelos saturados para usar en la plataforma Stepwise Fit Model, y podría usar algunos probadores. Esencialmente, lo que hace es interrogar a cada una de las columnas de Factor (X) seleccionadas, encuentra el número de niveles discretos en ellas y luego construye la tabla de efectos del modelo basándose en eso. Entonces, en otras palabras, si ejecutó un diseño factorial completo a través de estos parámetros:
| Enzima A | Enzima B | Levadura |
| 10 | 20 | UNA |
| 20 | 40 | si |
| 30 | 60 | C |
| | 80 | |
La tabla de factores se construiría como:
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
)
);
Me he encontrado con algunos problemas en las pruebas, pero creo que los he solucionado ahora. Si este tipo de ajuste de modelo se aplica a su trabajo, pruebe el complemento adjunto. Se instalará en el menú Complementos como NovoJMP, con un menú emergente que incluye la función Generar modelo saturado. Recomiendo la plataforma Stepwise porque es más fácil de usar que la plataforma Standard Least Squares y maneja cualquier modelo sobreespecificación sin quejas.
Re: SE NECESITAN PROBADORES: Generar complemento de modelos saturadosAgregué una versión simple de la sugerencia de Jameel, así como un módulo de análisis automatizado que permite la selección de Ys, Xs, By Groups y Order, genera el modelo saturado, lo ejecuta a través de Stepwise y guarda las fórmulas de predicción y los intervalos de confianza. de vuelta a la mesa. La última parte, especialmente, es bastante compleja, por lo que seguramente necesita más pruebas.
EDITAR: JSDE detectó un error en el que el complemento fallaba silenciosamente si no se seleccionaba ninguna columna Y o columna X. Se cargó la versión actualizada (también actualicé el archivo en la publicación original).
(además, como beneficio adicional, obtiene el módulo de análisis de fermentación por lotes experimental, diseñado para los monitores de presión Ankom [pero debería funcionar para cualquier curva con una fase de retraso y un nivel de saturación superior)
~ Michael
Re: SE NECESITAN PROBADORES: Generar complemento de modelos saturados¿Tiene valor suponer y agregar algún tipo de 'grado máximo de polinomio' al complemento que podría reflejar algún conocimiento del mecanismo de reacción? Por ejemplo, si asumimos que cada enzima opera con un máximo de segundo orden, entonces podría agregar '5' como máximo (Enzima A ^ 2 * Enzima B ^ 2 x Levadura) = 5 órdenes. O un menú desplegable junto a cada factor que establece el polinomio máximo para ese factor en particular. Esto reduce la posibilidad de abuso por sobreajuste (el estilo siempre popular de "hacer clic y listo") y asegura que las diferencias sean más conservadoras.
Re: SE NECESITAN PROBADORES: Generar complemento de modelos saturadosSí, un buen ejemplo es algo así como la interacción de la carga de glucoamilasa con la carga de alfa-amilasa. Ambas moléculas son capaces de actuar sobre el almidón, pero la glucoamilasa prefiere actuar sobre los azúcares solubles de cadena larga. Por lo tanto, con suficiente glucoamilasa, la alfa-amilasa ya no aumentará el rendimiento final de glucosa y, con suficiente alfa-amilasa, no necesitará tanta glucoamilasa para maximizar el rendimiento de glucosa.
Dado que la carga de cada uno determina cuándo se satura la curva de glucosa frente a dosis (y no solo dónde se encuentra toda la curva en el eje y), las interacciones polinomiales de orden superior son necesarias para describir la respuesta con la precisión adecuada para realizar el tipo de tratamiento a -tratamiento discriminación que necesitamos.
Adjunté una tabla de datos con curvas inventadas pero realistas para interacciones GA / AA, como ejemplo.
Re: SE NECESITAN PROBADORES: Generar complemento de modelos saturadosBien, todo parece funcionar según lo previsto.
Creo que mi principal obstáculo tiene que ver principalmente con no estar expuesto en absoluto a la mecánica enzimática. Entiendo la necesidad de interacciones en un modelo, es la complejidad de las interacciones que se evalúan aquí lo que me asombra (ya que rara vez me molestaría en modelar algo como x ^ 2 * y a menos que tuviera una muy buena razón para hacerlo , mucho menos x ^ 2 * y ^ 3). Parece que la vida es bastante complicada para todos ustedes allí 
Mejor,
-Adam (ABI)
Re: SE NECESITAN PROBADORES: Generar complemento de modelos saturadosMe acabo de dar cuenta de que puedo hacer una demostración de esto en JMP, jaja.
En la tabla de datos adjunta, usé ecuaciones no lineales para generar 3 columnas, luego usé el complemento de Modelos saturados para ajustar esos modelos no lineales en una expansión lineal. El script inferior (Comparar lineal con no lineal) producirá el informe de modelo de ajuste generado después de usar la plataforma Stepwise (Configuración: AICc mínimo, Adelante, Efectos completos). También lo ajusté con la restricción de Herencia en su lugar usando la regla Combinar en lugar de Efectos completos, que guardé como "[Herencia] Comparar lineal con no lineal".
Re: SE NECESITAN PROBADORES: Generar complemento de modelos saturados"Además, no estoy acostumbrado a ver interacciones complejas como": Enzima B *: Enzima B *: Enzima B *: Enzima A *: Enzima A ", ya que la mayor parte de mi trabajo es mucho más simple. Si un efecto como este fuera significativo, ¿cómo lo explicaría? "
Mi comprensión del modelado lineal es similar a una expansión de la serie Taylor ( https://en.wikipedia.org/wiki/Taylor_series#Examples ). Con algo que sigue una curva no lineal como una curva de saturación frente a la dosis de enzima (el modelo de crecimiento mecanicista en la plataforma no lineal encaja bien, por cierto), está expandiendo la ecuación no lineal en una aproximación usando términos lineales. Es decir, según la cantidad de datos que tiene, se está acercando cada vez más a aproximar la curva "verdadera" mediante la estimación de términos lineales adicionales.
I wonder if GIFs work here Me pregunto si los GIF funcionan aquí.
Entonces, no hay una explicación física para los términos, per se, excepto que se podría decir que la magnitud del efecto EnzimaA ^ 3 depende del valor del término EnzimaB ^ 2.
No estoy seguro de si confiaría en esta técnica para el modelado predictivo (tal vez la interpolación, pero no la extrapolación), pero es extremadamente útil en el modelado descriptivo, lo que lo expresa claramente en la famosa declaración de George Box "Todos los modelos son incorrectos, pero algunos lo son útil." 
Re: SE NECESITAN PROBADORES: Generar complemento de modelos saturadosAh, lo siento, sí, debería haberlo mencionado. Las columnas "Enzima A" y "Enzima B" se establecen en Nominal. Los polinomios solo se generarán para columnas continuas, porque no puede modelar, por ejemplo, "Levadura A ^ 2", pero puede modelar "20 ^ 2" para la dosis de enzima.
Re: SE NECESITAN PROBADORES: Generar complemento de modelos saturadosHola Michael,
¿Puede entrar en más detalles sobre el uso de este complemento? Lo probé y produjo el mismo resultado que la macro "Factorial completo" en Ajustar modelo (es decir, no incluía todos los efectos enumerados en su publicación)
Es posible que haya configurado mi tabla de ejemplo incorrectamente. Esto es lo que usé:
InputTable InputTable
Resultado del guión:
ScriptResult ScriptResult
Resultado de la macro "Factorial completo":
MacroResult MacroResult
¿Configuré algo incorrectamente?
Además, no estoy acostumbrado a ver interacciones complejas como " : Enzima B * : Enzima B * : Enzima B * : Enzima A * : Enzima A ", como m La mayor parte de mi trabajo es mucho más simple. Si un efecto como este fuera significativo, ¿cómo lo explicaría?
¡Gracias!
