DOE fonctionnel pour optimiser la forme ET la position d'un pic uniqueSalut,
Un utilisateur de JMP Pro souhaite utiliser FDOE pour optimiser un test cellulaire.
Chaque analyse produit une courbe signal en fonction du temps avec un pic. La forme ET la position de la courbe dépendent des facteurs. L’objectif est de trouver des conditions factorielles pour atteindre un pic net à 17 heures.
Possible cell assay curves (left) and optimal (right)Possible cell assay curves (left) and optimal (right)Courbes de dosage cellulaire possibles (à gauche) et optimales (à droite)
Je pense que cela nécessitera que DTW aligne les pics, puis FDE devrait être capable de modéliser différentes formes de courbes. Mais nous devrons ensuite modéliser le changement DTW par rapport aux facteurs pour savoir comment l'optimiser.
Quelqu'un a-t-il regardé un exemple comme celui-ci ?
Merci,
Phil
Re : DOE fonctionnel pour optimiser la forme ET la position d'un seul picSalut @SamGardner ,
Oui, cela ressemble à des données de chromatographie - c'était aussi ma première pensée. En fait, il s'agit d'un test basé sur des cellules et les données proviennent d'un lecteur de plaques, donc je ne sais pas s'ils disposeront d'un logiciel de sélection des pics.
L'approche Curve DOE qui @yuichi_katsumur suggéré semble être la meilleure solution ici. C'est peut-être exagéré et je ne peux pas imaginer que quelqu'un achète Pro juste pour faire ça. Mais ce serait quand même un bel exemple et je pense qu’il répond aux objectifs du scientifique impliqué.
Merci!
Phil
Re : DOE fonctionnel pour optimiser la forme ET la position d'un seul picCela ressemble à un exemple de chromatographie.Une autre approche plus simple consiste simplement à enregistrer le temps d’élution du pic et la largeur du pic, que la plupart des systèmes de chromatographie modernes détermineront automatiquement ou semi-automatiquement.Utilisez ensuite le temps d’élution et la largeur du pic comme réponses.
Re : DOE fonctionnel pour optimiser la forme ET la position d'un seul picSALUT @Mark_Bailey ,
Bel exemple de données !
Oui, c'est ce que je pensais.
Dans ce cas, l'optimisation de l'emplacement des pics est l'objectif principal, c'est pourquoi l'approche Curve DOE de @yuichi_katsumu1 cela semble être la meilleure option.
Merci,
Phil
Re : DOE fonctionnel pour optimiser la forme ET la position d'un seul picLe DTW alignera toutes les courbes sur une référence et perdra l'emplacement (caractéristique) du pic. Il vaudrait mieux, dans ce cas, ne pas utiliser DTW. Voici un exemple pour illustrer l’approche sans et avec DTW. J'ai arbitrairement utilisé ID=1 comme courbe d'or, et j'ai arbitrairement utilisé ID=2 pour le DTW. Vous ne pourrez pas optimiser l'emplacement lors de la deuxième analyse.
Names Default to Here( 1 );
dt = New Table( "Peak Shape and Location",
New Column( "Peak ID", "Character", "Nominal" ),
New Column( "X", "Numeric", "Continuous" ),
New Column( "Y", "Numeric", "Continuous" )
);
nPoints = 100;
nFunctions = 5;
id = {};
domain = Transpose( Index( 1, 100 ) );
response = time = [];
For( c = 1, c <= nFunctions, c++,
Insert Into( id, Eval( Repeat( List( Char( c ) ), nPoints ) ) );
time |/= domain;
response |/= Normal Density( domain, 10*c+20, c );
);
:Peak ID << Set Values( id );
:X << Set Values( time );
:Y << Set Values( response );
// launch and fit P-splines without DTW
dt << Functional Data Explorer( Y( :Y ), X( :X ), ID( :Peak ID ),
Data Processing( Load Targets( "1" ) ),
P Splines( Functional PCA( 1 ) )
);
// launch and fit P-splines with DTW
dt << Functional Data Explorer( Y( :Y ), X( :X ), ID( :Peak ID ),
Data Processing( Load Targets( "1" ), Dynamic Time Warping( Reference( "2" ) ) ),
P Splines( Functional PCA( 1 ) )
);
Re : DOE fonctionnel pour optimiser la forme ET la position d'un seul picBonne idée, @yuichi_katsumur . Je suppose que cela dépendra de la façon dont les données réelles suivent une distribution gaussienne. Mais je soupçonne que, même si cela ne correspond pas parfaitement, cela pourrait être suffisant pour répondre à leurs objectifs scientifiques.
Merci,
Phil
Re : DOE fonctionnel pour optimiser la forme ET la position d'un seul picSalut Phil,
Que diriez-vous d'utiliser une « courbe d'ajustement » si les données suivent une distribution gaussienne ? Veuillez consulter les données simulées ci-jointes. Mon collègue m'a déjà posé une question similaire.
- Analyse > Modélisation spécialisée > Ajuster la courbe
- Attribuez les facteurs aux rôles Y, X, Groupe et Z.
- Ajuster le modèle de pic gaussien
- Sélectionnez « Curve DOE Analysis » dans le triangle rouge.
