필요한 테스터 : 포화 된 모델 추가 기능 생성Stepwise Fit Model 플랫폼에서 사용할 포화 모델을 자동으로 생성하는 추가 기능을 작성했으며 일부 테스터를 사용할 수 있습니다. 기본적으로 선택한 각 요인 (X) 열을 조사하고 그 안에있는 개별 수준의 수를 찾은 다음이를 기반으로 모델 효과 테이블을 작성합니다. 즉, 다음 매개 변수에 대해 완전 요인 설계를 실행 한 경우 :
| 효소 A | 효소 B | 누룩 |
| 10 | 20 | ㅏ |
| 20 | 40 | 비 |
| 30 | 60 | 씨 |
| | 80 | |
요인 테이블은 다음과 같이 작성됩니다.
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
)
);
테스트에서 몇 가지 문제가 발생했지만 지금 해결했다고 생각합니다. 이런 종류의 모델 피팅이 작업에 적용되는 경우 첨부 된 추가 기능을 테스트하십시오! Add-Ins 메뉴 아래에 NovoJMP로 설치되며, Generate Saturated Model 기능을 포함한 팝업 메뉴가 있습니다. Standard Least Squares 플랫폼보다 사용하기 쉽고 불만없이 모델 초과 사양을 처리하기 때문에 Stepwise 플랫폼을 권장합니다.
Re : 필요한 테스터 : 포화 된 모델 추가 기능 생성Jameel의 제안의 간단한 버전과 Ys, Xs, 그룹 별 및 순서를 선택할 수있는 자동화 된 분석 모듈을 추가하고, 포화 된 모델을 생성하고, 단계별로 실행하고, 예측 공식과 신뢰 구간을 저장합니다. 다시 테이블로. 특히 후반부는 상당히 복잡하므로 더 많은 테스트가 필요합니다!
편집 : JSDE는 Y 열 또는 X 열을 선택하지 않은 경우 추가 기능이 자동으로 실패하는 버그를 발견했습니다. 업데이트 된 버전이 업로드되었습니다 (원래 게시물에서도 파일을 업데이트했습니다).
(보너스로 Ankom 압력 모니터 용으로 설계된 실험적 배치 발효 분석 모듈을 사용할 수 있습니다. [그러나 지연 단계 및 포화 수준이 높은 모든 곡선에서 작동해야합니다)
~ 마이클
Re : 필요한 테스터 : 포화 된 모델 추가 기능 생성반응 메커니즘에 대한 지식을 반영 할 수있는 추가 기능에 일종의 '최대 다항식 차수'를 가정하고 추가하는 데 가치가 있습니까? 예를 들어 각 효소가 2 차 최대 값으로 작동한다고 가정하면 최대 값으로 '5'를 추가 할 수 있습니다 (Enzyme A ^ 2 * Enzyme B ^ 2 x Yeast) = 5 차. 또는 특정 요인에 대한 최대 다항식을 설정하는 각 요인 옆의 드롭 다운. 이렇게하면 과적 합 (항상 "클릭 앤 고"스타일)을 통한 남용 가능성이 줄어들고 차이가보다 보수적입니다.
Re : 필요한 테스터 : 포화 된 모델 추가 기능 생성예, 좋은 예는 글루코 아밀라아제 로딩과 알파-아밀라아제 로딩의 상호 작용과 같은 것입니다. 두 분자 모두 전분에 작용할 수 있지만 글루코 아밀라아제는 가용성 장쇄 당에 작용하는 것을 선호합니다. 따라서 충분한 글루코 아밀라아제가 있으면 알파-아밀라아제는 더 이상 최종 포도당 수율을 증가시키지 않으며 충분한 알파-아밀라아제가 있으면 포도당 수율을 극대화하기 위해 글루코 아밀라아제가 많이 필요하지 않습니다.
각각의 부하가 포도당 대 용량 곡선이 포화되는시기를 결정하므로 (전체 곡선이 y 축에있는 위치뿐만 아니라), 적절한 정밀도로 반응을 설명하려면 고차 다항식 상호 작용이 필요합니다. -우리에게 필요한 치료 차별.
예를 들어 GA / AA 상호 작용을 위해 구성되었지만 현실적인 곡선이있는 데이터 테이블을 첨부했습니다.
Re : 필요한 테스터 : 포화 된 모델 추가 기능 생성좋습니다. 모든 것이 의도 한대로 작동하는 것 같습니다.
내 주요 장애물은 대부분 효소 역학에 전혀 노출되지 않는 것입니다. 나는 모델에서 상호 작용의 필요성을 이해합니다. 여기에서 평가되는 상호 작용의 복잡성이 저를 경외하게 만듭니다 (그렇게 할 끔찍한 이유가 없다면 x ^ 2 * y와 같은 것을 모델링하는 것을 거의 귀찮게하지 않기 때문입니다. , 훨씬 적은 x ^ 2 * y ^ 3). 저기 너네들에게 인생은 꽤 복잡한 것처럼 들린다. 
베스트,
-아담 (ABI)
Re : 필요한 테스터 : 포화 된 모델 추가 기능 생성방금 JMP에서 데모 할 수 있다는 것을 깨달았습니다. 하하.
첨부 된 데이터 테이블에서 저는 비선형 방정식을 사용하여 3 개의 열을 생성 한 다음 Saturated Models 추가 기능을 사용하여 선형 확장에서 이러한 비선형 모델을 맞추 었습니다. 하단 스크립트 (선형과 비선형 비교)는 단계적 플랫폼 (설정 : 최소 AICc, 전방, 전체 효과)을 사용한 후 생성 된 모델 적합 보고서를 생성합니다. 또한 "[Heredity] Compare Linear to Nonlinear"로 저장 한 전체 효과 대신 결합 규칙을 사용하여 유전 제한을 적용했습니다.
Re : 필요한 테스터 : 포화 된 모델 추가 기능 생성"또한 저는": Enzyme B * : Enzyme B * : Enzyme B * : Enzyme A * : Enzyme A "와 같은 복잡한 상호 작용을 보는 데 익숙하지 않습니다. 대부분의 작업이 훨씬 간단하기 때문입니다. 이와 같은 효과가 중요하다면 어떻게 설명 하시겠습니까? "
선형 모델링에 대한 나의 이해는 이것이 Taylor Series 확장과 유사하다는 것입니다 ( https://en.wikipedia.org/wiki/Taylor_series#Examples ). 포화 곡선 대 효소 용량 (비선형 플랫폼의 기계적 성장 모델이 잘 맞음, btw)과 같은 비선형 곡선을 따르는 것을 사용하면 선형 항을 사용하여 비선형 방정식을 근사치로 확장합니다. 즉, 보유한 데이터의 양에 따라 추가 선형 항을 추정하여 "진정한"곡선에 가까워지고 있습니다.
I wonder if GIFs work here 여기서 GIF가 작동하는지 궁금합니다.
따라서 용어 자체에 대한 물리적 설명은 없습니다. 단, EnzymeA ^ 3 효과의 크기는 EnzymeB ^ 2 용어의 값에 따라 달라진다고 말할 수 있습니다.
예측 모델링 (보간은 아니지만 외삽은 아님)에이 기술을 사용할지 여부는 확실하지 않지만 설명 모델링에 매우 유용합니다. George Box의 유명한 진술인 "모든 모델이 잘못되었지만 일부는 다음과 같습니다. 유능한." 
Re : 필요한 테스터 : 포화 된 모델 추가 기능 생성아, 미안 해요. 제가 말 했어야 했어요. "Enzyme A"및 "Enzyme B"열이 Nominal로 설정되어 있습니다. 다항식은 연속 열에 대해서만 생성됩니다. 예를 들어 "Yeast A ^ 2"는 모델링 할 수 없지만 효소 용량에 대해서는 "20 ^ 2"를 모델링 할 수 있기 때문입니다.
Re : 필요한 테스터 : 포화 된 모델 추가 기능 생성안녕 마이클,
이 추가 기능 사용에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까? 나는 그것을 시험해 보았고 그것은 Fit Model의 "Full Factorial"매크로와 같은 결과를 낳았습니다 (즉, 그것은 당신의 포스트에 나열된 모든 효과를 포함하지 않았습니다)
예제 테이블을 잘못 설정했을 수 있습니다. 이것이 내가 사용한 것입니다.
InputTable InputTable
스크립트 결과 :
ScriptResult ScriptResult
"전체 팩토리얼"매크로의 결과 :
MacroResult MacroResult
내가 잘못 설정 했습니까?
또한 나는 다음과 같은 복잡한 상호 작용을 보는 데 익숙하지 않습니다. " : 효소 B * : 효소 B * : 효소 B * : 효소 A * : 효소 A ", m으로 내 작업의 대부분은 훨씬 간단합니다. 이와 같은 효과가 중요하다면 어떻게 설명 하시겠습니까?
감사!
