成績單
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| 大家好，我叫 Anderson Mayfield，是邁阿密大學海洋與大氣研究合作研究所的助理科學家。 |
| 實際上，我在邁阿密大學海洋實驗室 NOAA 的大西洋海洋學和氣象實驗室對面工作，這是他們珊瑚計劃的一部分。 |
| 今天我要和你們談談我在整個職業生涯中一直在做的一些研究，它一直在努力開發預測珊瑚礁命運的工具。 |
| 所以這實際上是我去年討論的發現峰會演講的更新或延續，但我知道你們中的很多人可能沒有聽說過，或者即使你聽到了 |
| 你可能不記得一切，這完全沒關係我會給你我要為我正在做的研究做好準備。 |
| 談到珊瑚礁面臨的一些問題，讓我們回顧一下我去年的情況。 |
| 真的很令人興奮，可能在去年的發現峰會演講後不到兩個月，我在珊瑚預測建模方面取得了重大突破 |
| 進步，這在很大程度上歸功於一些新功能和 JMP Pro，所以我今天將分享這些熱門的新聞數據。 |
| 這就是我們可以預測單個珊瑚群落的命運的想法嗎？ |
| 所以預測珊瑚礁的命運，所以整個珊瑚群，這實際上更容易，因為珊瑚礁在全球範圍內基本上都處於不良狀態 |
| 由於海水溫度上升。 所以珊瑚的細胞內有甲藻，它們像植物一樣進行光合作用，然後轉移 |
| 它們向珊瑚宿主產生的能量。 問題是當水變得太熱時，這會影響它們正常進行光合作用的能力。 |
| 珊瑚要么消化它們，要么把它們踢出去，最終的結果是同樣的珊瑚實際上會餓死。 |
| 這是一個全球性的問題，所以預測珊瑚礁的命運，我們幾乎已經知道這些是正在衰退的生態系統。 |
| 但在個人層面上，你確實看到了異質性，有些珊瑚物種比其他物種表現更好，物種中的基因型比其他物種表現更好——當其他物種易漂白時，它們具有漂白彈性。 |
| 所以我在整個職業生涯中一直感興趣的是是什麼推動了這種彈性，它是我們實際上可以預測的嗎？ |
| 所以我把這比作珊瑚精算師。 你能不能把你最喜歡的珊瑚的活檢發給我，我可以做一些分析，然後說嘿， |
| 你知道這個珊瑚有六個月的壽命，這個珊瑚可以活幾十年，這就是我一直在嘗試做的事情。 |
| 因為我們目前評估珊瑚健康的方式是追溯性的。 我們去那裡進行調查，我們基本上量化了死珊瑚的數量。 |
| 所以這些是需要收集的重要數據，但你並沒有通過這種方法真正幫助這些珊瑚。 這將是類似的 |
| 醫生告訴他剛剛心髒病發作的病人，嘿，你真的有高血壓，你知道那個病人會很想知道 |
| 幾週，幾個月前，所以他們可以做一些積極的事情 - 藥物，生活方式的改變，你知道更好的飲食和鍛煉。 所以 |
| 你知道我認為以這種追溯方式評估人類的健康是不可接受的，那麼為什麼我們不能對珊瑚也採取這種更積極主動的方法呢？ |
| 所以有一些預測工具，其中一些實際上是由 NOAA 開發的，實際上大部分是由我的雇主 NOAA 開發的 |
| 關於珊瑚健康的預測或預測。 |
| 他們專門使用溫度，因為在高溫和珊瑚白化之間存在著眾所周知的、經過深入研究的聯繫，因此將溫度作為預測指標是有意義的。 |
| 所以這是在看，實際上是聯合國今年發布的一份報告，但很多作者都在 NOAA 工作。 這是在看 |
| 他們稱之為年度嚴重白化的那一年。 所以今年，每年夏天都會開始出現白化現象。 所以 |
| 珊瑚可以從白化中恢復，它們可以獲得新的共生體，它們可以吃東西， |
| 他們可以在一定程度上經受住風暴，但是當每年都開始發生白化時，他們就失去了能力 |
| 恢復，所以這就是為什麼一年一度的嚴重白化年是我在不歸路的時候呼籲的原因。 所以這很嚴峻，因為你可以看到 |
| 其中一些是紅色的，2015 年、2020 年，顯然已經過去了，這是在看南佛羅里達州的地圖，所以這就是我們的現場站點所在的地方。 |
| 但我們知道這實際上並不是 100% 正確的。 是的，這些像素中的珊瑚礁每年都在褪色，但還有很多其他的沒有。 |
| 所以我的目標之一是提高這些以溫度為中心的模型的空間和時間分辨率，因為這些以溫度為中心的模型 |
| 不考慮那裡有什麼，他們甚至根本不考慮那裡是否有珊瑚。 它只是在查看溫度模式。 |
| 所以他們沒有考慮那裡是否有彈性物種，是否有彈性基因型，但我們需要走出去，坦率地說，它們根本沒有基於事實。 |
| 我們需要去那裡進行生態調查，我們正在研究珊瑚的豐度， |
| 生物量，生物多樣性，那裡有什麼樣的珊瑚敵人，某些類型的大型藻類和珊瑚蟲，但即使這樣我覺得還不夠，因為你可以擁有一個 |
| 絕對像這樣的珊瑚鋪滿了地毯，你在這張圖片中看到了。 |
| 生態學家甚至可能會說，嘿，這看起來真的很健康，它有大量的珊瑚，水看起來很清澈，沒有很多藻類，即使是受過訓練的眼睛，你也知道，你可能 |
| 猜測這是一個健康的珊瑚礁，但如果我個人作為珊瑚生理學家知道這是一個低復原力的珊瑚礁，因為這些物種很雜草，它們是那些不能保持大量能量的物種 |
| 當海水上升時，在水箱中，所以這是珊瑚豐富與健康之間固有的脫節。 |
| 但如果你仔細想想，這並不奇怪。 我們不是這樣管理人類健康的。 我不會在我居住的邁阿密市中心四處走走，然後說嘿，這個社區有一百萬人， |
| 它比這裡有 50 萬人口的社區健康兩倍，我的意思是對經濟學家來說可能更健康。 |
| 但如果你真的看居民的健康狀況，可能沒有相關性。 你可能會說，嘿，這個大城市有 |
| 你知道比小鎮更好的醫療保健。 所以在某些情況下，人口密度之間可能存在某種聯繫 |
| 和人類健康，但你可以找到同樣多的地方，但事實並非如此，你知道的。 |
| 例如，人口密度較高的地區往往有更多的犯罪，所以這讓我大吃一驚，這仍然是我們管理的方式 |
| 或者試圖對海洋生物的健康做出推測，只是簡單地計算那裡有什麼。 我認為 |
| 你知道你不會對人這樣做，我認為我們可以做得更好。 |
| 所以我真正想做的不僅僅是看溫度。 溫度對於理解尋求幫助至關重要，但不是孤立的。 |
| 同樣，生態因素、生物豐度、生物多樣性也將成為關鍵評估。 它不會告訴你持久性和壽命本身。 |
| 我想做的是，我想將這些因素考慮在內，但也要考慮這些生態系統中生物的生理和實際健康狀況，所以 |
| 這是一個非常複雜、令人費解的模型，我實際上還沒有弄清楚它會如何呈現，或者它是如何工作的 |
| 就目前而言，但我有一些想法。 今天，我真正想關注的是我在這里圈出的內容，因此只是嘗試使用生理數據來製作一個能夠預測珊瑚是否會抵抗漂白或易受感染的預測模型。 |
| 對於這些預測分析，我傾向於分子生物學，因為你應該看到亞細胞行為的變化 |
| 在您注意到肉眼出現問題之前，它們反映了某種異常的生理學。 所以回到心髒病發作 |
| 類比，您將在幾週、幾個月甚至幾年內記錄高膽固醇水平或高血壓 |
| 心臟驟停，這就是為什麼當你去看醫生時，他們會抽血。 我們有這些成熟的生物標誌物，比如血糖和膽固醇 |
| 用於猜測您未來的健康狀況。 他們無法告訴你，你知道你要踢水桶的那一天，但這些是 |
| 生物標誌物和分析物，對您未來的健康規劃具有很高的預測能力。 所以 |
| 膽固醇不是珊瑚的特別好的生物標誌物，但其他東西可能是，所以在 NOAA，我們採用這種多 |
| 我們稱之為多組學方法，在這種方法中，我們查看由我們感興趣的生物（在我的例子中是珊瑚）合成的所有不同分子，看看我們是否能找出哪些分子可能 |
| 反映壓力狀態或複原力狀態。 我實際上是從基因表達世界開始的，所以是信使 RNA。 |
| 但最近我有點轉向蛋白質組學研究，只是因為蛋白質實際上在細胞中進行工作。 所以 |
| 很多時候，你看不到 mRNA 表達和蛋白質水平之間存在很強的相關性。 |
| mRNAs 仍然可能是非常好的健康診斷生物標誌物，但它們不會對機制太有用。 作為一名生理學家，我想擁有 |
| 我的蛋糕也吃，所以我想知道我的珊瑚細胞中發生了什麼，珊瑚細胞對高溫有何反應，哪些蛋白質參與了熱適應。 |
| 這些問題可以通過我們所謂的蛋白質組學來解決，蛋白質組學是樣品中所有蛋白質的組合。 |
| 所以你得到了機械數據，但你也可以讓這些蛋白質作為健康信息生物標誌物，所以這是我的幻燈片，我試圖將 20 年的研究濃縮成一張幻燈片，只是為了讓每個人都加快速度。 |
| 確定最佳分析物套件。 所以我只談了蛋白質。 我是否認為蛋白質就是一切，它們永遠不會成為在珊瑚中測量的更好的東西？ |
| 這就是我把支票放在這裡的原因——絕對不是。 你會在後面的演講中看到，它們實際上是使用蛋白質做出健康推斷的問題。 那裡可能有更好的東西，所以這仍在進行中。 |
| 不幸的是，珊瑚是非模式生物，所以對於所有這些事情，我想衡量我必須花費數年時間自己開發這種方法。 尤其是分子基準。 |
| 您想使用任何類型的分析物，無論是基因、蛋白質、脂質，作為生物標誌物，您都需要適應自然的變異來源。 |
| 這些就是光循環之類的東西。 所以因為珊瑚的細胞內有光合作用的甲藻 |
| 它們在明暗週期、潮汐週期、季節中表現出巨大的生理波動，這些是一種不性感，但卻是一種必要的邪惡 |
| 您需要做的項目才能最終實現對珊瑚健康的建模。 一旦你掌握了珊瑚的日常生活方式，那麼你就知道了 |
| 這些環境挑戰研究，您將珊瑚暴露在壓力源中 |
| 或在實驗室中，或者您正在研究現場環境梯度中的壓力源機制。 |
| 這實際上是整個珊瑚領域做得最好的，那裡有數千篇關於珊瑚環境生理學的論文，我將在後面的演講中討論一個這樣的例子。 |
| 但是我們陷入困境並且你現在看不到任何工作的地方是我一直在使用珊瑚健康數據來實際生成珊瑚壓力敏感性預測模型的想法，所以這就是我試圖取得的進展在。 |
| 我認為這是因為大多數生理學家和分子生物學家更熟悉事物的描述性方面，即有機體在死亡時會發生什麼。 |
| 這並不是要貶低這種研究，這幾乎是我迄今為止的職業生涯的原因。 |
| 發表這類論文更容易。 把珊瑚礁缸水箱溫度調高看看蛋白質水平。 我已經發表了 10 篇關於這方面的論文，你確實需要做這類工作才能獲得 |
| 這種預測方法。 所以，但我確實這樣做了，話雖如此，我確實想為我個人做出這種轉變，而不是這樣 |
| 有效地撰寫珊瑚訃告的殯儀員，本質上是這些論文，他們正在生成有用的數據，但他們對珊瑚沒有任何好處。 |
| 我們從那些固有的描述性項目中獲取數據，並以預測能力使用它們，試圖弄清楚 |
| 哪些珊瑚將成為氣候變化的贏家，哪些將成為輸家。 所以從做殯儀員到現在，你知道我之前提到的獸醫或精算師。 |
| 而且我不想給你們這樣的印象，我是你們知道這很棒 |
| 建模師。這是我一直在自學並在飛行中學習的東西，但我將很多成功歸功於這方面，並從做更多描述性的事情到預測性的事情進行了這種無縫過渡 |
| 這是由 JMP 推動的，因為例如我對擬合模型平台的熟悉確實讓我更容易 |
| 將這種描述描述為預測轉換，例如，直到大約一兩年前，我在整個職業生涯中所做的就是左邊的例子。 |
| 你看，這些珊瑚蛋白在 y 框中。 這些是深奧的登錄號，您無需注意它們的含義，它們只知道它們是蛋白質。 |
| 構建模型效果，顯示我對溫度感興趣的東西，珊瑚的基因型，採樣時間，那種性質的東西，你可以發表一篇不錯的論文 |
| 查看這些類型的數據集。 現在我正在做的是我基本上把它顛倒過來我把所有這些蛋白質都轉移到構建模型中 |
| 框，旁邊是實驗和/或環境數據，但 y 中的內容 |
| 將是我在這裡所說的珊瑚白化敏感性。 我稍後給它起了另一個名字，但想法是一樣的。 這是珊瑚要漂白的可能性。 |
| 所以我認為 JMP 在幫助我完成從純粹描述性的東西到讓我的腳濕透和預測生物學的轉變方面真的很有幫助。 |
| 所以我確實想回顧一些描述性的東西，並在 JMP Pro 中介紹一些我的一些工具 |
| 特別是我非常喜歡的包。 因此，我將使用我們從這裡的珊瑚中獲得的一個小數據集 - orbicella faveolata - 它是其中一個 |
| 佛羅里達礁島群中更具彈性的珊瑚之一，因此氣候變化的影響是如此糟糕，以至於您知道我們沒有必要與所有珊瑚一起工作，因此您基本上必須與那些本來就有點的珊瑚一起工作強一點。 |
| 所以我們從不同的珊瑚礁中取出珊瑚，將它們暴露在不同的溫度、不同的時間，並觀察它們的蛋白質濃度，因為我們需要對可能是什么生物標誌物有所了解，我們可能對模型構建有用。 |
| 溫度如何影響這種珊瑚的蛋白質組，你可能會想到的各種描述性事物 |
| 想要解決，所以這與我之前展示的非常相似。 這是我的模型盒，我做了很多單變量的東西，我試圖讓你知道哪些蛋白質是 |
| 受溫度、珊瑚礁地點、那種性質的東西影響最大。 我做了很多多變量工作——主成分分析、多維縮放。 |
| 尋找樣本之間的關係，查看多變量治療效果，我們稍後將在這裡查看其中的一些內容。 所以去年，我展示的東西，從那以後我發表了這篇論文，嗯，這是一個多維縮放圖 |
| 在 JMP Pro 16 多變量平台中 - 實際上這將是 15，但我想在這裡向您展示的所有內容都不會過於拘泥於細節。 如果你是色盲，我很抱歉。 |
| 但是綠色，右邊底部的三個樣本，這些是控制珊瑚，所以它們處於控制溫度。 上面的三個是 |
| 32 度，這對大多數珊瑚來說幾乎是死刑。 你可以看到在暴露幾週後，它們的蛋白質組，因此它們的蛋白質譜，開始變得更加穩定，這很重要。 |
| 在進行任何類型的預測模型之前，您需要知道溫度對蛋白質組的影響。 |
| 這些數據正在查看存在缺席數據。 因此，無論是否存在一種蛋白質，它大約有 7 或 800 種蛋白質。 |
| 從那以後，方法論得到了改進，所以這對分子生物學來說是一件好事，方法總是越來越好。 |
| 所以我做了同樣的樣本，但我沒有測量 7 或 800 個蛋白質作為存在缺失，而是取了 86 個子集。 |
| 但現在數據是完全定量的。 所以我讓你知道幾乎十倍 |
| 更少的蛋白質，但在濃度方面有更高的分辨率，所以我現在要使用的數據集只有 86 種蛋白質。 所以 |
| 這是這些蛋白質的典型分佈，它們看起來從來都不是正態分佈的，它們總是偏斜的，所以這限制了我使用專門的參數方法，但這不是問題 |
| 與 JMP。 |
| 因此，讓我們看一下 JMP 表。 |
| 所以這是第一個，我想給你看。 你基本上已經掌握了我真正希望你關注的這張桌子的兩個特點是 |
| 其廣泛的性質。 所以蛋白質組學很昂貴。 一個樣品 200 美元，我的預算有限，在這個特殊的實驗中，我只有 20 個樣品。 |
| 但我有 86 種蛋白質。 這意味著不能做典型的多元方差分析來尋找治療效果，但這並不意味著 |
| 我無法進行任何有用的多變量分析。 作為 JMP 開發人員的建議，我得到的一種聰明方法是進行傳統的多維縮放。 所以這是我的 86 種蛋白質，然後記錄到轉化後，我會把它們放在這裡。 |
| 而且我知道之前做過這四個維度會給我一個很好的解決方案。 |
| 所以這是多維比例圖，這些是我的樣本的各種命運，所以健康控制，積極漂白，我們稍後會深入了解。 |
| 但我想在這裡做的是低頭看壓力，我知道它變得有點高，通常喜歡低於第一點。 |
| 我可以通過增加維度的數量來降低壓力，但是我認為四個維度就可以了，所以我要做什麼 |
| 是我真的要保存這些坐標。 我也可以保存相似度矩陣，因為我對這些樣本之間的相似度更感興趣，所以我將採用這些 |
| 他們現在將成為我的（？？？），所以現在，我的 y 比樣本少，所以我可以做一個傳統的多元方差分析。 |
| 還有我的模型效果，我想做這個。 冠心病實驗室，這是什麼意思？ 那是珊瑚健康的名稱，所以這就是珊瑚是否具有彈性或壓力。 |
| 所以哎呀。 |
| 所以這就是 BLR，意思是抗漂白，我將在整個演講中使用這個術語。 BLS，易漂白，這是查看這兩組樣本的這四個維度的圖，因此我將運行多元方差分析。 |
| 我看到了健康狀態的邊際效應，這又是你想知道的。 |
| 如果這些漂白彈性珊瑚的蛋白質組與漂白敏感珊瑚明顯不同。 所以它在邊界上並不是很重要，但是 |
| 有了這樣的環境數據集，我很樂意在出版物中報告這一點。 您可以做的另一件事可能是更好的方法是採用相同的四個坐標 |
| MANOVA 對於小數據集會變得棘手，像這樣的小範圍數據集，你有一堆不同的環境參數，所以我實際上將使用偏最小二乘平台，我是的大粉絲。 |
| 我要拿我的實驗數據，比如珊瑚來自哪裡，它暴露的溫度，基因型，我要做一個響應面。 |
| 然後是什麼在運行。 |
| 實際上，我打算將 KFold 降低到四個，因為數據集太小了。 |
| 這不是我想要的輸出，我想我一定包含了一些不同的東西，但沒關係，所以我保存了真正想要展示給你的腳本。 |
| 在這裡，我真的不太關心因素的數量。 |
| 你可以看到這裡，我選擇了三個。 |
| 真的，我只想向您展示這個，它看起來非常混亂和凌亂，但這被稱為相關加載圖，我認為這確實是整個 JMP Pro 包中未被充分利用的無名工具。 |
| 僅僅因為您可以從這個數字中獲得多少收益，所以這顯示了我的樣本相對於彼此脫落的位置，然後我可以對我的環境因素、基因型、現場溫度時間進行分層。 |
| 在這種情況下，我使用坐標，因此 y 將更難以解釋，但我也可以使用原始數據來完成，然後你就可以真正開始看看如何 |
| 你的分析物，你的環境變量和你的樣品都是網格，我認為這是一個非常強大的探索性工具，你們中的一些人可能不太熟悉。 |
| 這是我最喜歡的多變量描述工具之一，我喜歡在 JMP Pro 包中使用。 所以雖然，這都是實驗數據，所以當我們進行這些實驗時 |
| 這些珊瑚他們是我的病人。 他們是固執的。 我確切地知道在哪裡可以找到他們去那裡的礁石。 |
| 我可以在不同的季節對它們進行採樣。 我正在進行微小的活檢，因此不會在很大程度上影響他們的健康。 |
| 所以我通過空間和時間擁有這些珊瑚樣本 我知道它們什麼時候會褪色， |
| 他們在哪裡漂白，哪些漂白了，哪些沒有漂白。 所以現在，我可以通過檔案和後播回顧珊瑚的時光倒流 |
| 還沒有漂白，並試圖看看我是否可以預測哪些做了，哪些沒有。 |
| 所以只是為了給你更多關於他們在佛羅里達群島上游的地點的信息，我們有兩個近海地點，岩石和奇卡岩，兩個近海地點小海螺和克羅克礁。 |
| 重要的是要知道近岸珊瑚礁往往更加健壯，您仍然可以看到健康的大珊瑚不是到處都是，而是在某些地方。 |
| 離岸你正在處理這些小新聞，所以我們在原地有很好的彈性梯度。 |
| 這對於模型構建很重要，您不想只使用強珊瑚或只使用弱珊瑚來構建或測試模型，您將希望將兩者混合使用。 |
| 這只是我放在一起的一個快速的 Graph Builder 繪圖，這是查看顏色分數，所以你想成為一個 5。 五基本上意味著你完全健康。 |
| 零表示你臉色蒼白，快要死了。 實際上，三到四變得非常緊張。 所以你可以在八月看到這裡 |
| 這是在漂白事件的中間，我們在這四個地點有一些漂亮的市場漂白，即使是更具彈性的近海地點也在某種程度上發生了漂白。 |
| 但是，到了 10 月，他們已經康復，然後在 12 月，他們已經康復，但是你看到這種異常行為，我認為這是由疾病驅動的。 |
| 所以這又回到了我之前提到的我的行話珊瑚健康名稱，所以。 |
| 這基本上是，你知道我希望最終或最終成為一個連續變量，可能是從 1 到 10。 |
| 但現在我們正試圖預測基本上三個類別之一。 你要么是漂白彈性的，要么是抗漂白的，你是易漂白的，或者你是中等的。 所以抗漂白性將是頂部的這條綠線，你的顏色分數並沒有真正改變 |
| 在漂白事件的過程中。 這是另一個 Graph Builder 繪圖，所以這是查看下半部分的溫度。 |
| 所以中間的珊瑚會漂白你知道一點，但隨後它會恢復。 |
| 易漂白的人要么會顯著漂白並恢復，要么在某些情況下，可能不會全部恢復。 因此，這三個本質上將成為 y 和我的模型的表型。 |
| 這是設計複雜的不用擔心，這基本上是展示不同的方式，你最終可以完成模型構建過程。 所以在左邊 |
| 您將看到要使用哪些數據來訓練和驗證模型。 |
| 模型本身，你將使用什麼來測試模型，然後你最終試圖預測什麼。 所以如果你只是使用實驗室珊瑚數據 |
| 製作一個預測模型，您可以在其中使用更多實驗室世界數據對其進行測試， |
| 這將使您能夠在實驗室中預測珊瑚的健康狀況，但這並不是我們真正想要的。 我的意思是這對於出版來說是可以的，但我們想知道，我們希望能夠預測該領域正在發生的事情。 |
| 但後來你遇到了這個問題，我對使用實驗室數據製作預測模型有何感受 |
| 試圖預測現場發生的事情，你知道使用這些實驗室數據來預測這總是一個不穩定的問題 |
| 涉及的受限領域。 但無論如何我們都會嘗試一下。 因此，再次使用這個菌落健康名稱作為 y。 |
| 正如我之前提到的，預測變量最終將不僅僅包括蛋白質，但為了簡單起見，我們今天將使用蛋白質。 這是 |
| 使用 JMP Pro 16.1，我擁有我非常喜歡並且非常推薦的 XG boost 插件。 這對我自己來說更像是一個筆記，但我確實想提一件重要的事情，它可以 |
| 蛋白質組學的一大缺點，它本質上是隨機的。 所以請記住，我對實驗室樣本中的 86 種蛋白質進行了測序，所以這些是我想使用的，也是我的預測模型。 |
| 當我去那裡測量蛋白質組和我的現場樣品時，我沒有得到那 86 種蛋白質，我得到了一組完全不同的蛋白質。 |
| 所以，然後，我不得不去嘗試找出實際上基本上發現了哪些蛋白質以及我所有的樣本，所以這大大減少了。 |
| 我可以使用的蛋白質數量，實際上從 86 到 31 一直下降到 5 種蛋白質，這讓我很擔心，因為我真的不確定 5 種蛋白質是否足以給我任何類型的預測能力，但讓我們看。 |
| 所以數據集就在這裡 |
| 基本上我從我所有野外樣本中發現的 31 種蛋白質中提取了一個子集，但我今天想做的是，我真的只想專注於我在 7 月份採樣的珊瑚中的那些蛋白質 |
| 2019. 我只想知道這些珊瑚樣本，因為這是在漂白事件之前。 我想知道在這些珊瑚漂白之前我能在它們身上檢測到什麼嗎 |
| 所以，然後，我的 31 下降到 5，所以我將嘗試用這五種蛋白質建立一個預測模型。 我將使用我最喜歡的 JMP Pro 新功能，即模型篩選，因為這將允許我進行測試 |
| 多個不同的模型並行。 所以我要把我的實驗室珊瑚健康指定放在這裡。 我要把我的五種蛋白質放在這裡。 |
| 我會給所有這些不同的選項一個機會，你知道我實際上沒有在這台計算機上安裝 XG 增強，但沒關係，我想我們可以， |
| 仍然可以找到一個像樣的模型。 我將使用五的 Kfold 交叉驗證。 我確實想要這裡的一些選項。 |
| 讓我們看看我們得到了什麼。 |
| 這將需要一些時間來運行，因為它將使用所有這些不同的階乘組合併行檢查 20 個不同的模型，並且我們這裡有一些診斷數據，但我想直接進入驗證集。 |
| 所以他們基本上在這裡排名，所以我們有一個似乎表現良好的神經增強模型。 因為我關心準確性，所以我傾向於傾向於錯誤分類率。 |
| 我們有一個廣義回歸模型，讓我們檢查一下，然後我會選擇它。 它看起來很不錯。 |
| 我會運行它。 |
| 你在這裡看到所有的診斷，我確實想花一點時間 |
| 查看 Profiler |
| 因為這會告訴我 |
| 哪些蛋白質貢獻最大。 |
| 所以我之前說過的話，我很抱歉，我現在需要重置它。 |
| 我通常希望將我的一種治療方法最大化，無論是漂白敏感還是漂白彈性。 然後我能做的是，我可以說，嘿，讓我看看如何才能成為具有漂白彈性的珊瑚，所以我實際上要盡量減少對漂白的敏感度 |
| 和 |
| 好吧，它只顯示給我一個選項。 我想，你知道嗎，它已經被設置好了，所以沒關係 |
| 所以 |
| 在這種情況下它向我展示 |
| 當我改變這些蛋白質的水平時，樣品的比例如何與漂白敏感性有關，這可能對事情有用 |
| 就像基因工程，如果你想嘗試找到將要成為的蛋白質 |
| 大部分與珊瑚的複原力有關。 你會想玩一下 Profiler，但我今天更感興趣的是預測本身，所以我要做的是在這裡發布預測公式。 |
| 你會注意到 |
| 其中一種蛋白質脫落了，因此其中一種被認為在實際模型構建中沒有用。 |
| 這是我最近兩三天才做過的事情，信不信由你。 所以我在這個數據表中有我的七月珊瑚，我想比較一下。 |
| 我想看看它從那個數據表中做出的預測，所以讓我們回顧一下它根據那個廣義回歸模型猜到了什麼。 我只是快速跑過這裡告訴你，因為它只有 12 個樣本，不管猜測是對還是錯，所以這是 |
| 正確的。抱歉，r 在這台電腦上不起作用，信不信由你，這是正確的。 |
| 正確的。 |
| 正確的。 |
| 是的，肯定有更簡單的方法可以做到這一點，但因為這是錯誤的。 |
| 對，所以現在它又可以正常工作了。 |
| 正確的。 |
| 對對對。 |
| 因此，在這 12 個樣本的子集中，使用這個作為蛋白質廣義回歸模型。 |
| 它在 12 個樣本中的 11 個樣本中得到了正確的漂白可能性，這實際上非常酷，我的意思是我一遍又一遍地以各種方式運行模擬，這實際上是 |
| 比我通常打的更好，所以那是 92 93%，所以這真的很令人興奮，特別是因為那隻適用於蛋白質。 所以 |
| 讓我們，已經談過了，所以是的，所以我進行這種模擬的平均準確率約為 80% 到 90%。 |
| 這對我來說非常令人興奮。 對於一個實際上會很糟糕的醫生。 如果你是對的 |
| 你知道，就心臟驟停事件的前景和 80% 的患者而言，這將是一個巨大的失敗，但我認為 |
| 鑑於這對珊瑚來說是一種新事物，我很好，準確率在 80% 到 90% 之間。 這就是我沒有提到的 |
| 那五種蛋白質的子集，然後被削減到四種，只觀察宿主珊瑚。 我已經刪除了共生蛋白，因為我幾週前剛剛得到了這些數據。 |
| 當我添加那些共生蛋白時，我認為準確度只會上升並且記住這一點。 |
| 我使用實驗室數據來預測野外珊瑚的行為。 所以你不會期望它是 100% 準確的。 我應該做什麼以及我將要做什麼，可能在結束這個演講的幾個小時內， |
| 我有所有的現場數據。 我有所有的實驗室數據。 我可以繼續在訓練和驗證中使用這兩個數據集。 |
| 製作一個模型來預測野外珊瑚的行為。 我相信這種方法的準確性只會上升。 你可以爭論， |
| 當你擁有這個現場數據集時，你為什麼還要使用實驗室珊瑚數據？ 你知道，我認為這可能是一個非常有效的觀點。 |
| 從生物學的角度來看，你知道這些蛋白質的實際性質對我來說非常有趣，我昨晚才發現它們是什麼。 |
| 時間不多了，所以我不打算深入研究它們，但我只想說這將非常有趣，而且我們能夠挖掘出來。 其中之一是進化和捕獲獵物，我認為這對於 |
| 試圖開發一種機制。 |
| 也就是說，這些都是非常小的數據集，有幾十個樣本。 那麼我認為我做了世界上最好的珊瑚壓力測試嗎？ |
| 不，這是，這是一項正在進行中的工作，還有其他方法問題需要解決，但我最終想要做的是發展這種壓力 |
| 測試，這樣我們就可以去那裡做我所說的珊瑚礁分類。 我可以拿我的小樣本 |
| 進行蛋白質組學或其他分子分析，將數據輸入 JMP， |
| 吐出這些恢復力的猜測，我告訴經理，嘿，這裡的珊瑚礁看起來狀態很好，現在就讓它保持吧，你知道的，密切關注它。 |
| 我的模型認為這裡所有的珊瑚都容易漂白。 如果你能做些什麼來減輕或給這些珊瑚一個機會——清理水質，遏制 |
| 過度捕撈——我認為你應該在這些方面對你的努力進行分類。 所以這就是我希望能夠用這些類型的數據集做的事情。 因此，數據集當然需要增長。 |
| 我確實想將它們與現有的基於溫度的模型進行比較，儘管規模本質上是不同的。 |
| 我真的只是希望能夠擁有這種視覺效果或只是一張地圖，我只是說你知道這裡是壞點，這裡是好點。 |
| 我會做所有的髒活，我希望能夠把它提煉成經理或外行人可以輕鬆消化的東西，我認為一旦解決了問題，一旦我們有了一點點，你就會知道更大數據集， |
| 合併更多的珊瑚物種，擴大地理範圍，我們真的可以開始使用這種珊瑚健康預測建模方法 |
| 你知道，作為一種決策工具。 因此，不僅僅是為了監測，而是為了尋找可能對珊瑚養殖恢復有用的彈性基因型。 |
| 您也可以使用這種方法來跟踪緩解項目的成功和類似性質的事情，所以我認為這種類型的潛力很大 |
| 珊瑚健康預測建模方法，用於這種更主動的海洋管理，我希望 |
| 這是我們可以在未來幾年在邁阿密大學 NOAA 繼續發展的東西，特別是隨著這些生態系統變得越來越危險。 |
| 因此，我很樂意回答任何問題。 我再次想提一下，我不是受過培訓的建模師，所以我絕對歡迎 |
| 有什麼建議麼。 不要把這些當作教條，你知道如果對數據有嚴重的誤解或類似的東西，你不會傷害我的感情，我絕對會感激任何問題或反饋。 |
| 因此，我將結束我的演講，並很高興收到您的來信。 謝謝。 |
