(시간 경과에 따른) 변화를 정량화하기 위해 주성분에 유클리드 거리를 사용합니까?안녕하세요 여러분!
나는 약간의 의견을 많이 주셔서 감사 드리는 또 다른 순진한 질문으로 돌아 왔습니다.
우리는 현재 시간이 지남에 따라 어떻게 변하는 지에 대해 항체 생산에서 세포 그룹이 수행하는 방식을 측정하고 있습니다.
우리는 다양한 판독 값을 가지고 있습니다 (가장 높은 세포 밀도, 크기, 폐기물 생산량 ... 물론 그들이 생산하는 항체의 양). 우리는 세포가 "어렸을 때", "중년", "오래된"때를 위해 이것을 가지고 있습니다. 항체의 양에 따라 변화를 일으키지 만 다른 속성도 생성합니다 (항상 동일한 것은 아니며 방향도 다릅니다). 제가 대답하고 싶은 주요 질문은 그들이 항체를 적게 생산하고 다른 모든 것은 동일하게 유지되는지, 아니면 전체적으로 변하고 생산량이 달라지는 것 중 하나 일뿐입니다. 경험적으로 나는 후자가 (대부분) 사례라고 말할 수 있지만, 이것을 정량화하고 특히-좋은 그림 (상세 분석이 아닌 프레젠테이션 목적으로)을 원했습니다. 그래서 내 생각은 그들이 생산하는 양 이외의 속성에 대해 PCA를 수행 한 다음 (여기에는 명확한 추세가 없음) 처음 4 개의 PC를 따라 유클리드 거리를 측정하는 것이 었습니다 (scree 플롯에서 약 80 %의 diff / "knee"를 설명 함). 각각의 "최연소 세포"에. 여기서 아이디어는이 거리가 클수록 세포가 조상과 더 많이 달라진다는 것입니다. 실제로 내가이 거리를 생성하는 양의 변화에 대해 플롯하면 상관 관계가 꽤 괜찮습니다. 나는 물론 이것이 이것 뒤에있는 메커니즘에 대해 아무 것도 말해주지 않는다는 것을 이해하지만, ppl이 이것이 어떤 의미가 있다고 생각하는지 궁금합니다. 전체 PCA 단계를 건너 뛰고 eucl 만 수행 할 수 있다고 가정합니다. 모든 속성에 대한 거리이지만 데이터를 중앙에 배치하고 열 / 차원의 양을 줄이는 좋은 방법 인 것 같습니다.
어떻게 생각해? 추신 : 세포를 좋아하지 않는다면 식물을 생각하세요!;)
해석학Re : (시간 경과에 따른) 변화를 정량화하기 위해 주성분에 유클리드 거리를 사용합니까?기준 기간을 사용하여 PCA 모델을 구축하고 JMP 15에 도입 된 MDMCC 플랫폼을 사용하여 해당 모델에 대해 새 행에 점수를 매길 수 있습니까?T2 값은 모델에서 설명하는 기준 기간에서 이동이 있었는지 여부를 나타내고, SPE는 데이터가 기준 기간에 구축 된 모델에 적합한 지 여부를 나타내며, 각각에 대한 기여도는 변동을 유발 한 변수를 나타냅니다.
이렇게하려면 :
- 데이터 표에서 기준 기간을 표 상단에 둡니다.
- 기준 기간에없는 데이터 숨기기 / 제외
- PCA 모델 구축, 구성 요소 저장
- 새 데이터 숨기기 해제 / 제외 해제
- MDMCC 플랫폼 열기, 저장된 구성 요소 추가, 기록 데이터 종료시 행 설정
- SPE 차트 추가
- 현재 또는 새 행을 선택하고 T2 및 SPE 모두에 대한 평균 기여도 플롯을 추가합니다.
- 기여도 히트 맵도 확인하세요.
