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DOE funzionale per ottimizzare la forma E la posizione del singolo picco

CIAO,

Un utente JMP Pro è interessato a utilizzare FDOE per ottimizzare un saggio cellulare.

Ciascuna esecuzione produce una curva segnale/tempo con un picco. La forma E la posizione della curva dipendono dai fattori. L'obiettivo è trovare le condizioni fattore per raggiungere un picco netto a 17 ore.

Possible cell assay curves (left) and optimal (right)Possible cell assay curves (left) and optimal (right)Possibili curve di analisi cellulare (a sinistra) e ottimali (a destra)

Penso che ciò richiederà a DTW di allineare i picchi e quindi FDE dovrebbe essere in grado di modellare diverse forme di curva. Ma poi dovremo modellare lo spostamento DTW rispetto ai fattori per scoprire come ottimizzarlo.

Qualcuno ha guardato un esempio come questo?

Grazie,

Fil

Ri: DOE funzionale per ottimizzare la forma E la posizione del singolo picco

CIAO @SamGardner ,

Sì, sembrano dati cromatografici: anche questo è stato il mio primo pensiero. In realtà, è un test basato su cellule e i dati provengono da un lettore di piastre, quindi non so se avranno un software di raccolta dei picchi.

L'approccio Curve DOE è questo @yuichi_katsumur suggerito sembra la soluzione migliore qui. Forse è eccessivo e non riesco a immaginare qualcuno che acquisti Pro solo per fare questo. Ma sarebbe comunque un bell’esempio e penso che soddisfi gli obiettivi dello scienziato coinvolto.

Grazie!
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Ri: DOE funzionale per ottimizzare la forma E la posizione del singolo picco

Questo sembra un esempio di cromatografia.Un altro approccio più semplice consiste nel registrare semplicemente il tempo di eluizione del picco e l'ampiezza del picco, che la maggior parte dei moderni sistemi cromatografici determinerà automaticamente o semiautomaticamente.Quindi utilizzare il tempo di eluizione e l'ampiezza del picco come risposte.   

Ri: DOE funzionale per ottimizzare la forma E la posizione del singolo picco

CIAO @Mark_Bailey ,

Bellissimi dati di esempio!

Sì, è quello che pensavo.

In questo caso, l'ottimizzazione della posizione di picco è l'obiettivo principale, da qui l'approccio Curve DOE @yuichi_katsumu1 sembra l'opzione migliore.

Grazie,

Fil

Ri: DOE funzionale per ottimizzare la forma E la posizione del singolo picco

Il DTW allineerà tutte le curve ad un riferimento e perderà la posizione (caratteristica) del picco. Sarebbe meglio, in questo caso, non utilizzare DTW. Ecco un esempio per illustrare l'approccio senza e con DTW. Ho usato arbitrariamente ID=1 come curva aurea e ho usato arbitrariamente ID=2 per DTW. Non sarai in grado di ottimizzare la posizione nella seconda analisi.

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 ) )
);

 

Ri: DOE funzionale per ottimizzare la forma E la posizione del singolo picco

Grande idea, @yuichi_katsumur . Immagino che dipenderà da quanto bene i dati reali seguiranno una distribuzione gaussiana. Ma sospetto che, anche se non fosse perfetto, potrebbe essere abbastanza buono per rispondere ai loro obiettivi scientifici.

Grazie,

Fil

Ri: DOE funzionale per ottimizzare la forma E la posizione del singolo picco

Ciao Phil,

Che ne dici di utilizzare una "curva di adattamento" se i dati seguono la distribuzione gaussiana? Si prega di consultare i dati simulati allegati. Il mio collega mi ha già fatto una domanda simile.

 

• Analizza > Modellazione specializzata > Adatta curva
• Assegnare i fattori ai ruoli Y, X, Gruppo e Z.
• Adatta al modello del picco gaussiano
• Selezionare "Analisi curva DOE" dal triangolo rosso.