¡Hola a todos!
Vuelvo con otra pregunta ingenua para la que agradecería mucho algún aporte.
actualmente estamos midiendo cómo se desempeñan los grupos de células en la producción de anticuerpos sobre cómo esto cambia con el tiempo.
Tenemos un montón de lecturas diferentes (mayor densidad celular, tamaño, producción de productos de desecho ... y, por supuesto, la cantidad de anticuerpos que producen). Tenemos esto para cuando las células eran "jóvenes", "de mediana edad" y "viejas". Para algunos la cantidad de anticuerpos que producen cambia, pero también algunos otros atributos (no siempre los mismos y también en diferentes direcciones). La pregunta principal que quería responder es si solo producen menos anticuerpos y todo lo demás permanece igual, o si cambian como un todo y la cantidad que producen es solo una de las cosas que se vuelve diferente. Empíricamente, puedo decir que este último es (en su mayoría) el caso, pero quería cuantificar esto y, en particular, ponerlo en una figura agradable (para fines de presentación, no para un análisis detallado). Entonces, mi idea era realizar PCA en los atributos distintos de la cantidad que producen (no hay tendencias claras aquí) y luego medir la distancia euclidiana a lo largo de los primeros 4 PC (describiendo aproximadamente el 80% de la diferencia / la "rodilla" en el gráfico de pantalla) a las respectivas "células más jóvenes". La idea aquí era que cuanto mayor es esta distancia, más diferentes se vuelven las células de sus ancestros. De hecho, cuando trazo esta distancia contra el cambio en la cantidad que producen, la correlación es bastante decente. Entiendo, por supuesto, que esto no me dice nada sobre los mecanismos detrás de esto, pero me preguntaba si la gente sintió que esto tenía algún sentido. Supongo que podría omitir todo el paso de PCA y simplemente hacer el eucl. distancia para todos los atributos, pero parece una buena manera de centrar los datos y reducir la cantidad de columnas / dimensiones.
¿Qué piensas? Ps: si no te gustan las células, ¡piensa en las plantas!;)
¿Podría construir un modelo de PCA utilizando un período de período de referencia y puntuar nuevas filas con ese modelo con la plataforma MDMCC, introducida en JMP 15?El valor de T2 indicaría si hubo un cambio del período de la línea de base que es explicado por el modelo, el SPE indicaría si los datos se ajustan al modelo construido en el período de la línea de base, y las contribuciones a cada uno indicarían qué variables causaron la variación.
Para hacer esto:
- En la tabla de datos, coloque el período de referencia en la parte superior de la tabla
- Ocultar / excluir datos que no están en el período de referencia
- Construya el modelo PCA, guarde los componentes
- Mostrar / excluir datos nuevos
- Abra la plataforma MDMCC, agregue componentes guardados, establezca una fila cuando finalicen los datos históricos
- Agregar gráfico SPE
- Seleccione filas actuales o nuevas y agregue gráficas de proporción de contribución media para T2 y SPE
- También mire los mapas de calor de contribución
