Ciao a tutti,
Un cliente mi ha chiesto in che misura FDE può essere ampliato.
Essenzialmente, hanno una serie di dati di curva da alcuni lavori di genomica in cui sono presenti dati di curva (composti da circa 8 punti) per ca. 20.000 geni. Quello che vorrebbero fare è usare FDE per modellare e schermare questi, ma voleva sapere se c'è un limite (diverso dal potenziale tempo di calcolo) all'estensione dei dati che FDE può gestire?
La mia ipotesi da questa discussione: Risolto: FDE: Abbiamo numeri sulle prestazioni? - Comunità di utenti JMP è che questo dovrebbe essere realizzabile, anche se è un processo lungo, ma ho pensato di contattare tutti voi per confermare o negare questo.
Grazie,
Stuart
Ehi, Stuart!
TL;DR:
Mostrali con Anodic Bonding e l'istruzione standard "limite di memoria" su JMP probabilmente vale in questo caso.
La versione portasapone:
Potresti dare un'occhiata al set di dati di legame anodico nei dati di esempio come un modo per dimostrare che siamo in grado di gestire i problemi su questa scala. Ha 122000 record, 61 punti dati per funzione con 2000 funzioni. È un set di dati di semiconduttori, ma è nello stesso campo da baseball per la dimensione del campione. E funziona abbastanza velocemente.
Inoltre, il tuo caso ha alcuni vantaggi rispetto alla situazione del legame anodico: non puoi davvero ottenere una forma complessa con 8 punti dati per traccia, quindi non avrai molti FPC. Anche il numero di nodi sarà piccolo (che è simile ai dati di Anodic Bonding). Ciò dovrebbe anche rendere abbastanza facile affrontare set di dati ancora più grandi.
Nell'esempio che Martin ed io stavamo discutendo (tu ci hai collegato) le tracce sono state probabilmente sovracampionate durante l'acquisizione. (Succede spesso.) Un'altra strategia che avremmo potuto usare in quel caso sarebbe stata quella di sottocampionare i dati (cioè usando le medie mobili o qualcosa del genere). Ma ancora una volta, non è un problema con questo tipo di dati.
Migliore,
m
