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Recherchez les effets importants de plusieurs variables nominales avec 1 réponse continue, en utilisant des données historiques

Bonjour,

Je suis nouveau à JMP et j'apprends l'analyse statistique. J'aimerais avoir des conseils sur ce que j'essaie de réaliser.

 

Disons que je travaille sur l'expression d'une protéine à l'aide d'une bactérie.

J'ai une réponse: Rendement (mg / mL)

J'ai plusieurs éléments (nominaux) régulant l'expression dans la bactérie:

 

- Type de promoteurs d'expression: PromA, PromB, PromC, PromD, ... etc (j'ai plus de 20 choix)

- Type de terminateur: Term1, Term2, Term3, Term4, Term5

- Type de bactérie: BactX, BactY, BactZ.

 

J'ai exprimé la protéine en utilisant plusieurs des combinaisons possibles de promoteurs, de terminateurs et de bactéries, et j'ai mesuré le rendement pour chaque essai. La plupart des combinaisons ont été testées plusieurs fois (3 à 50 répétitions par combinaison)

 

J'ai déjà beaucoup de données et j'aimerais passer au crible les effets importants et les relations entre les variables pour expliquer comment maximiser les rendements. Je n'ai pas utilisé la fonction DOE pour créer l'expérience, ce sont des données historiques.

 

Des conseils sur la façon de procéder? Je serai heureux de regarder des vidéos ou de lire vos suggestions.

Merci !

AnalytiqueBICHERe: Filtrer les effets importants de plusieurs variables nominales avec 1 réponse continue, en utilisant des données historiques

Bienvenue dans la communauté @ Marie-Eve ! Juste quelques réflexions:

1. Dans quelle mesure avez-vous confiance dans le système de mesure?

2. Les résultats multiples pour des combinaisons similaires sont-ils répétés ou répliqués (s'agit-il de points de données indépendants ou non)?

3. Je pourrais d'abord examiner ces points de données, puis éventuellement les résumer pour examiner les effets de combinaison de facteurs.

4. Habituellement, avec les ensembles de données historiques, je commence par la régression (standard des moindres carrés ou logistique):

https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/generalized-regression-models.shtml#

 

https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/overview-of-the-nominal-and-ordinal-logistic-personalities.shtml

Avez-vous un modèle en tête? Avez-vous réfléchi aux facteurs / combinaisons qui ont du sens? Avez-vous classé les effets du modèle par ordre de classement? Je commencerais par des modèles de premier ordre, puis je les augmentais avec des effets d'interaction.

5. Après avoir "torturé les données", je planifierais des expériences conçues pour reproduire les résultats.

Re: Filtrer les effets importants de plusieurs variables nominales avec 1 réponse continue, en utilisant des données historiques

Salut,

 

La vidéo ici décrit une situation très similaire à la vôtre.Il utilise la plate-forme de sélection de modèles dans JMP Pro 16, mais même si vous n'avez pas encore JMP Pro, cela peut vous aider à démarrer votre analyse.

 

 

Re: Filtrer les effets importants de plusieurs variables nominales avec 1 réponse continue, en utilisant des données historiques

Salut statman,

 

1. Il y a beaucoup de variables incontrôlées parce que nous travaillons avec des systèmes vivants. La mesure réelle est très précise mais l'expression peut varier d'un lot à l'autre.

2. Ce sont des points de données indépendants des répétitions qui ont été menées séparément semaine après semaine

3. J'ai résumé les données et je travaille actuellement sur la moyenne des rendements pour chaque combinaison. J'examinerai cela plus en détail avant de traiter chaque point de données.

4. J'ai très peu d'expérience en analyse statistique et je ne comprends pas vraiment les différents modèles donc j'ai beaucoup à apprendre, je vais commencer par les liens que vous avez partagés. D'après ce que j'ai vu, je peux voir à quel point il serait logique de commencer par là!

5. Bon conseil, je voudrais certainement utiliser DOE pour reproduire / confirmer les résultats.

 

Merci !

Re: Filtrer les effets importants de plusieurs variables nominales avec 1 réponse continue, en utilisant des données historiques

salut @HadleyMyers ,

 

C'est exactement ce que j'essaie de réaliser. Je suis un peu déçu de ne pas pouvoir utiliser JMP Pro, mais cela aide certainement à voir comment ils traitent les données. Merci !