Vorhersage mittels PLS von Spektraldaten (Metabolitendaten), die durch Raman in einem Bioreaktor überwacht werdenIch bin auf ein beigefügtes kurzes Dokument gestoßen, das sich mit der Vorhersage von Echtzeit-Spektrumdaten befasst, die von einem Raman-Gerät in einem Bioreaktor mithilfe von PLS (Partial Least Squares) gewonnen wurden. Ich habe auch die Rohdaten beigefügt, die zu diesem Zweck verwendet werden können. Diese Rohdaten stammen von einem potenziellen Benutzer bei Thermofisher Scientific Korea.
Ist es möglich, solche Spektrumdaten in JMP vorherzusagen? Ich treffe häufig USP-Forscher in der Biopharmazie, die großes Interesse an der Verwendung von Raman-Daten zeigen. Und diese Daten und dieses Papier sind ein großartiges Beispiel dafür.
Ich habe Chris ( @Chris_Kirchberg ) und Ben ( @Ben_BarrIngh @Bingh94 ) markiert, die möglicherweise wertvolle Einblicke hierzu haben.
Betreff: Vorhersage mittels PLS von Spektraldaten (Metabolitendaten), die in einem Bioreaktor per Raman überwacht werdenHallo @HyeWonJung ,
Ich werde mir das angehängte PDF ansehen, um mehr darüber zu erfahren, aber zunächst klingt es wie eine Echtzeitvorhersage? Während die Sonde also Werte misst, macht sie eine Vorhersage darüber, was der nächste Punkt sein wird? Das klingt nach Prognose-/Zeitreihendaten mit einem Modell, das aktualisiert wird, wenn neue Daten eingehen.
Ich werde wahrscheinlich weitere Fragen/Antworten haben, sobald ich das PDF gelesen habe
Betreff: Vorhersage mittels PLS von Spektraldaten (Metabolitendaten), die in einem Bioreaktor per Raman überwacht werdenHallo @HyeWonJung, ich habe kurz nachgeschaut, aber es scheint, dass die Daten unvollständig sein könnten. Beispielsweise zeigt das Dokument Diagramme mit X-Achsenwerten aus dem Jahr 2022, aber die Zeitstempel der Rama-Results.jmp-Tabelle stammen alle aus dem Jahr 2023. Außerdem sieht es so aus, als hätten wir die „Offline“-Daten nicht.
Woher haben Sie die Daten? Sind noch mehr verfügbar? Gibt es Code, der zeigt, wie sie ihre PLS-Modelle angepasst und Vorhersagestatistiken berechnet haben? Welche Xs und Ys haben sie verwendet?
Wir können sehr wahrscheinlich reproduzieren, was sie getan haben, und die Vorhersageergebnisse mithilfe modernerer Methoden als PLS wahrscheinlich verbessern, aber wir müssen dort anfangen, wo sie angefangen haben.
Betreff: Vorhersage mittels PLS von Spektraldaten (Metabolitendaten), die in einem Bioreaktor per Raman überwacht werdenSind das öffentliche Daten? Wenn ja, dürfen wir sie verwenden und müssen die Quelle angeben. Wenn es sich um Kundendaten handelt, die nicht öffentlich sind, müssen wir sie sofort löschen und können sie leider nicht verwenden. Und wie Russ erwähnt hat, bräuchten wir die Offline-Daten, um ein Vorhersagemodell unter Verwendung der Grundwahrheit (der Beschriftungen) zu erstellen. Nach dem Lesen des Dokuments sieht es so aus, als wäre das Modell zu Kalibrierungszwecken erstellt worden, damit es die Werte korrekt anzeigen kann. Die Daten in der Datentabelle sehen aus wie vorhergesagte Werte in Einheiten des Metaboliten. Wir bräuchten auch die Originalspektren, um das Vorhersagemodell zu erstellen.
Betreff: Vorhersage mittels PLS von Spektraldaten (Metabolitendaten), die in einem Bioreaktor per Raman überwacht werden@russ_wolfinger @Chris_Kirchberg Ich entschuldige mich für die Unklarheiten in meiner vorherigen Frage. Die Daten und das Papier, auf das ich mich bezog, haben nichts miteinander zu tun. Die Daten sind privat und wurden mir von einem potenziellen Kunden von Thermofisher Scientific Korea zur Verfügung gestellt. (Wie von Chris empfohlen, habe ich die Daten gelöscht.)
Der potenzielle Kunde schickte mir Raman-Daten in Echtzeit und fragte, wie diese in JMP genutzt werden könnten. Er gab nicht an, wie er diese Daten genau nutzen möchte.
Ich habe das PDF über einen persönlichen Kanal erhalten, um herauszufinden, wie man Raman-Daten nutzen kann. Nachdem ich die Materialien durchgesehen hatte, hatte ich eine Vermutung, wonach sie suchen könnten.
Ich werde den Kunden jedenfalls konkret fragen, was er erreichen möchte und was er sich von diesen Daten verspricht.
Betreff: Vorhersage mittels PLS von Spektraldaten (Metabolitendaten), die in einem Bioreaktor per Raman überwacht werden@russ_wolfinger @Chris_Kirchberg Er (mein potenzieller Kunde) hat die Daten, aber er weiß nicht wirklich, wie er sie effektiv nutzen kann. Er hat keine Ahnung von Datenanalyse. Also habe ich im PDF-Format nach praktischen Anwendungsfällen mit Raman gesucht, um ihm praktische Fälle in einem Presales-Meeting zu zeigen. Ich denke jedoch, es wäre besser, den Kunden konkret zu fragen, was er erreichen möchte. Und ... Wenn Sie gute Ideen zur Nutzung von Raman-Daten haben, können Sie sie gerne teilen.
Betreff: Vorhersage mittels PLS von Spektraldaten (Metabolitendaten), die in einem Bioreaktor per Raman überwacht werden@HyeWonJung Vielen Dank für die Klarstellung – jetzt ergibt es Sinn! Ich war von dem Problem der prädiktiven Modellierung wie im Titel und im Thermo-Fisher-Artikel angetan und würde diese Daten gerne in die Hände bekommen. Für Ihre Kundendaten scheint ein explorativerer Ansatz mit Mustererkennung ein viel besserer Ausgangspunkt zu sein.
JMP ist hier mit zahlreichen Möglichkeiten sehr stark: Multivariate, Explore Outliers, Functional Data Explorer, Control Chart Builder.
Wenn sich die Diskussion in Richtung prädiktive Modellierung entwickelt, müssen wir sinnvolle Eingaben (Xs) und Ausgaben (Ys) einrichten. Dies eröffnet eine ganze Reihe neuer Möglichkeiten und wir bleiben genauso leistungsstark und verfügen sogar über clevere Ansätze wie die Konvertierung von Batchdaten in Bilder.
Betreff: Vorhersage mittels PLS von Spektraldaten (Metabolitendaten), die in einem Bioreaktor per Raman überwacht werdenIch werde die Einzelheiten mit dem Kunden besprechen und mich bei etwaigen Schwierigkeiten an Sie wenden. Vielen Dank!
