| 抄本 |
| 大家好，我叫安德森梅菲爾德，是邁阿密大學合作研究所海洋與大氣研究的助理科學家。 |
| 我實際上是在邁阿密大學海洋實驗室 NOAA 大西洋海洋和氣象實驗室對面工作，參與他們的珊瑚計畫。 |
| 今天，我將與大家談論我幾乎整個職業生涯中一直在進行的一些研究，即嘗試開發預測珊瑚礁命運的工具。 |
| 所以這實際上是我去年在 Discovery 峰會上討論內容的更新或延續，但我知道很多人可能沒有聽說過，或者即使你聽說過 |
| 你可能不會記得所有的事情，沒關係，我會為你做我正在做的研究打下基礎。 |
| 談談珊瑚礁面臨的一些問題，稍微回顧一下我去年的情況。 |
| 真正令人興奮的是，在去年的 Discovery 峰會演講後不到兩個月，我在珊瑚預測模型方面取得了重大突破 |
| 進展，這在很大程度上歸功於一些新功能和 JMP Pro，所以今天我要分享這些熱門數據。 |
| 這就是我們能否預測單一珊瑚群落的命運的問題嗎？ |
| 因此，預測珊瑚礁乃至整個珊瑚群的命運實際上更容易，因為全球的珊瑚礁狀況都很糟糕 |
| 由於海水溫度上升。珊瑚細胞內生活著甲藻，它們像植物一樣進行光合作用，並將 |
| 它們產生的能量會被珊瑚宿主吸收。問題是，當水溫過高時，它們無法正常進行光合作用。 |
| 珊瑚要么消化它們，要么將它們排出，最終的結果是珊瑚實際上餓死了。 |
| 這是一個全球性的問題，因此，預測珊瑚礁的命運，我們幾乎已經知道這些生態系統正在衰退。 |
| 但在個體層面上，你確實看到了異質性，有些珊瑚物種比其他物種表現更好，物種內部也有一些基因型比其他基因型表現更好——有些基因型對白化有抵禦能力，而其他基因型則容易發生白化。 |
| 因此，在我的整個職業生涯中，我一直感興趣的是，是什麼推動了這種韌性，以及它是否真的可以預測？ |
| 所以我把這比喻成珊瑚精算師。你能把你最喜歡的珊瑚的活檢樣本寄給我嗎？我可以做一些分析，然後說，嘿， |
| 你知道這塊珊瑚的壽命只有六個月，而這塊珊瑚可以存活幾十年，這就是我一直努力在做的事情。 |
| 因為我們目前評估珊瑚健康狀況的方式是追溯性的。我們去那裡進行調查，基本上就是量化珊瑚死亡的數量。 |
| 所以這些都是需要收集的重要數據，但這種方法其實並沒有為珊瑚帶來任何好處。這類似於 |
| 一位醫生告訴一位剛心臟病發作的病人，嘿，你的血壓真的很高，你知道病人會想知道這一點 |
| 提前幾週、幾個月甚至幾年，這樣他們就可以採取一些主動措施——藥物治療、改變生活方式、更好的飲食和運動。所以 |
| 你知道我認為以這種追溯的方式評估人類的健康狀況是不可接受的，那麼為什麼我們不能對珊瑚採取這種更積極主動的方法呢？ |
| 現在有許多預測工具，其中一些實際上是由 NOAA 開發的，實際上大多數都是由我的雇主 NOAA 開發的，這些工具試圖 |
| 關於珊瑚健康的預測或預報。 |
| 他們之所以只使用溫度，是因為高溫和珊瑚白化之間存在著眾所周知的聯繫，因此將溫度作為預測指標是有意義的。 |
| 所以，這是聯合國今年發布的報告，但許多作者在美國國家海洋暨大氣總署工作。這是 |
| 每年發生嚴重白化現象的年份。也就是說，每年夏天，白化現像都會從這一年開始發生。 |
| 珊瑚可以從白化中恢復，它們可以獲得新的共生體，它們可以進食， |
| 它們可以在一定程度上抵禦風暴，但當每年都出現白化現象時，它們就失去了 |
| 恢復，所以每年嚴重的白化現象，我預測是到了無可挽回的地步。所以情況相當嚴峻，因為你可以看到 |
| 其中一些年份以紅色表示，例如 2015 年、2020 年，顯然已經過去了，這是南佛羅裡達州的地圖，這就是我們的實地考察點所在地。 |
| 但我們知道這並非100%正確。的確，這些像素內確實有一些珊瑚礁每年都在白化，但還有很多其他珊瑚礁沒有白化。 |
| 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 |
| 他們根本不考慮那裡有什麼，甚至根本不考慮那裡是否有珊瑚。他們只是在觀察溫度模式。 |
| 因此，他們沒有考慮那裡是否有彈性的物種，是否有彈性的基因型，但我們需要走出去，坦白說，他們根本沒有基於事實。 |
| 我們需要去那裡進行生態調查，觀察珊瑚的豐度， |
| 生物量、生物多樣性、珊瑚的天敵種類、某些類型的大型藻類和珊瑚蟲，但即使這樣，我覺得還不夠，因為你可以擁有珊瑚礁 |
| 上面鋪滿了珊瑚，就像您在圖片中看到的一樣。 |
| 生態學家甚至可能會說，嘿，這看起來真的很健康，珊瑚豐富，水看起來很清澈，藻類不多，你知道，即使是訓練有素的眼睛，你也可能 |
| 我猜這是一個健康的珊瑚礁，但如果我作為珊瑚生理學家知道這是一個低恢復力的珊瑚礁，因為這些物種是雜草，它們不能保存很多能量 |
| 當海水上漲時，水箱中的珊瑚就會受到損壞，從而導致珊瑚的數量和健康狀況之間出現內在的脫節。 |
| 但仔細想想，這並不奇怪。我們不是以這種方式管理人類健康的。我不會在我居住的邁阿密市中心四處走動，然後說，嘿，這個街區有上百萬人， |
| 它比這個擁有五十萬人口的社區健康兩倍，我的意思是，對經濟學家來說它可能更健康。 |
| 但如果你真正觀察居民的健康狀況，可能並沒有相關性。你可能會說，嘿，這個大城市 |
| 你比小鎮的醫療保健更好。所以在某些情況下，人口密度和 |
| 和人類健康，但你會發現很多地方的情況並非如此。 |
| 例如，人口密度較高的地區犯罪率往往較高，因此，我們仍然採用這種方式來管理犯罪，這讓我很驚訝 |
| 或者試圖推測海洋生物的健康狀況，最簡單的方法就是簡單地計算一下那裡有什麼。我認為 |
| 你知道你不會對別人這樣做，我認為我們可以做得更好。 |
| 所以我真正想做的不僅僅是研究溫度。溫度對於理解和幫助至關重要，但不能孤立地看待它。 |
| 同樣，生態因素、生物豐度和生物多樣性也需要重點評估。它本身並不能反映生物的持久性和壽命。 |
| 我想做的是，我想把這些因素考慮進去，但也要考慮這些生態系統中生物的生理和實際健康狀況，這樣 |
| 這是一個非常複雜、令人費解的模型，我還沒有真正弄清楚它將如何呈現，或如何運作 |
| 目前還不清楚，但我有一些想法。今天我真正想關注的是我在這裡圈起來的內容，也就是嘗試利用生理數據建立一個預測模型，用來預測珊瑚是否能夠抵抗白化，或者是否容易受到白化的影響。 |
| 對於這類預測分析，我傾向於分子生物學，因為你應該看到行為的亞細胞轉變 |
| 這些症狀在你用肉眼察覺到異常之前就已經反映了某種異常的生理機能。所以回到心臟病發作的話題 |
| 打個比方，你需要記錄一個人在幾週、幾個月甚至幾年後可能出現的高膽固醇或高血壓 |
| 心臟驟停，所以去看醫生的時候醫生會抽血。我們有成熟的生物標記，如血糖和膽固醇。 |
| 對你未來的健康狀況做出推測。他們無法告訴你，你知道你什麼時候會死，但這些 |
| 生物標記和分析物對你未來的健康狀況有很高的預測能力。所以 |
| 膽固醇並不是珊瑚特別好的生物標記物，但其他物質可能是，因此在 NOAA，我們採用這種多 |
| 我們稱之為多組學方法，我們觀察目標生物體（我這裡指的是珊瑚）合成的所有不同分子，看看我們能否找出哪些分子可能 |
| 反映壓力狀態或恢復力狀態。我其實是從基因表現領域開始研究的，也就是信使RNA。 |
| 但最近我轉向了蛋白質體學研究，因為蛋白質實際上在細胞中發揮作用。所以 |
| 很多時候你看不到 mRNA 表現和蛋白質水平之間的強相關性。 |
| mRNA 可能仍然是很好的健康診斷生物標記物，但它們對機制的理解不會太有用。身為生理學家，我希望 |
| 我想要魚與熊掌兼得，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。 |
| 這些問題可以透過我們所說的蛋白質體學來解決，蛋白質體學是樣本中所有蛋白質的集合。 |
| 因此，您可以獲得機械數據，但您也可以將這些蛋白質用作健康資訊生物標記物，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，以便讓每個人都能快速了解。 |
| 確定最佳的分析物組合。我剛才談到了蛋白質。我是否認為蛋白質是最重要的，而且在珊瑚中測量蛋白質永遠不會是更好的選擇？ |
| 這就是為什麼我在這裡打勾——絕對不行。稍後你會看到，他們實際上對使用蛋白質進行健康推斷有問題。可能還有更好的方法，所以這項工作仍在進行中。 |
| 不幸的是，珊瑚不是模式生物，所以為了測量所有這些指標，我必須花費數年時間自己開發方法。尤其是分子生物學實驗。 |
| 您想使用任何類型的分析物，無論是基因、蛋白質或脂質，作為生物標記物，您都需要適應自然變異來源。 |
| 這些就像光週期一樣。因為珊瑚細胞內有光合作用的甲藻 |
| 它們的生理機能會隨著晝夜循環、潮汐循環和季節變化而發生巨大波動，這些雖然不性感，但卻是必要之惡 |
| 你需要做的最終目標是建立珊瑚健康的模型。一旦你掌握了珊瑚的日常生活，你就可以 |
| 這些環境挑戰研究讓珊瑚暴露於壓力源 |
| 或者在實驗室中，或者您正在觀察現場跨環境梯度的壓力源製度。 |
| 這其實是整個珊瑚領域所取得的最佳成就，目前有數千篇關於珊瑚環境生理學的論文，我將在稍後的演講中談論其中一個例子。 |
| 但是，我們現在陷入了困境，而且您現在看不到任何成果，這就是我一直在思考的，即利用珊瑚健康數據來實際生成珊瑚壓力敏感性的預測模型，所以這就是我正在努力取得進展的。 |
| 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，即生物體死亡時會發生什麼。 |
| 這並不是貶低這類研究，它幾乎成就了我迄今為止的職業生涯。 |
| 發表這類論文比較容易。把珊瑚礁缸溫度調高，觀察一下蛋白質水平。我已經發表了10篇這方面的論文，你確實需要做這類工作才能 |
| 這種預測方法。但我確實想從這種 |
| 殯儀人員實際上正在撰寫珊瑚訃告，本質上這些論文正在產生有用的數據，但對珊瑚沒有任何好處。 |
| 我們利用從這些本質上描述性項目中獲得的數據，並利用它們進行預測，試圖找出 |
| 哪些珊瑚會成為氣候變遷的贏家，哪些會成為輸家。所以，從殯葬師變成我之前提到的獸醫或精算師。 |
| 我不想讓你們覺得我很了不起 |
| 建模師。這實際上是我一直在自學，並在實踐中掌握的，但我把很大一部分成功歸功於它，以及它實現了從描述性工作到預測性工作的無縫過渡。 |
| 這是由 JMP 推動的，因為我熟悉 Fit Model 平台，例如，這確實讓我更容易 |
| 為了使這種描述轉變為預測，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，Y形框裡的這些珊瑚蛋白。這些是深奧的登錄號，你不需要注意它們的意義，只要知道它們是蛋白質就行了。 |
| 建構模型效應，展示我感興趣的事物，如溫度、珊瑚基因型、取樣時間等，然後你就可以發表一篇精彩的論文 |
| 看看這些數據集。現在我做的基本上是把它顛倒過來，把所有這些蛋白質都移到構建模型中 |
| 盒子裡，除了實驗和/或環境數據，但 y 中會有什麼 |
| 這就是我所說的珊瑚白化敏感度。我稍後會給出另一個名字，但意思是一樣的。它指的是珊瑚白化的可能性。 |
| 所以我認為 JMP 確實發揮了重要作用，幫助我從純粹的描述性內容過渡到初步涉足預測生物學。 |
| 所以我確實想回顧一下描述性的內容，並介紹一下 JMP Pro 中的一些工具 |
| 我特別喜歡這個軟體包。所以我會用我們這個珊瑚——orbicella faveolata——的資料集來做實驗。它是 |
| 佛羅裡達群島中最具韌性的珊瑚之一，因此氣候變遷的影響非常嚴重，您知道我們沒有必要對所有珊瑚進行處理，因此您基本上必須與那些本質上已經稍微強壯一些的珊瑚進行處理。 |
| 因此，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和不同的時間下，並觀察它們的蛋白質濃度，因為我們需要了解生物標記可能是什麼，這也許對模型構建有用。 |
| 溫度如何影響這種珊瑚的蛋白質組，各種你可能想到的描述性的東西 |
| 想要解決的問題，這和我之前展示的非常相似。這是我的模型盒，我做了很多單變量研究，試圖找出哪些蛋白質 |
| 受溫度、珊瑚礁位置等自然因素的影響最大。我做了很多多變量分析，像是主成分分析、多維尺度分析。 |
| 尋找樣本之間的關係，觀察多變量治療效應，我們稍後會討論其中的一些內容。去年，我展示了我發表的這篇論文，嗯，這是一個多維尺度圖， |
| 在 JMP Pro 16 多元平台上——實際上應該是 15，但我只想在這裡展示給大家，不要太糾結於細節。如果您是色盲，我深表歉意。 |
| 但是綠色的，也就是右邊底部的三個樣本，是對照珊瑚，所以它們處於對照溫度下。最上面的三個是 |
| 在32度的溫度下，這對大多數珊瑚來說幾乎是致命的。你可以看到，經過幾週的暴露，它們的蛋白質組，也就是蛋白質譜，開始變得更加穩定，這很重要。 |
| 在建立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。 |
| 這些數據是查看存在與否的數據。也就是說，無論某種蛋白質是否存在，大約有七、八百種蛋白質。 |
| 從那時起，方法論得到了改進，所以這是從事分子生物學工作的一件好事，方法總是變得越來越好。 |
| 因此，我採取了相同的樣本，但不是測量七種或八百種蛋白質作為存在或不存在，而是取了 86 種蛋白質的子集。 |
| 但現在數據已經完全量化了。所以我幾乎把這些數據增加了十倍。 |
| 雖然蛋白質數量較少，但濃度解析度更高，所以我現在要處理的資料集只包含 86 種蛋白質。所以 |
| 這是這些蛋白質的典型分佈，它們從來都不是正態分佈，而是總是傾斜的，所以這限制了我使用專門的參數方法，但這不是問題 |
| 使用 JMP。 |
| 那麼讓我們進入 JMP 表。 |
| 這是我想展示的第一個。你基本上已經了解了這張表的兩個特點，我真正希望你專注的是 |
| 蛋白質體學研究的範圍很廣。所以蛋白質體學很昂貴。每個樣本200美元，我的預算有限，在這個實驗中我只有20個樣本。 |
| 但我有 86 種蛋白質。這意味著無法進行典型的多變量變異數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元分析。 JMP開發人員建議我採用一個巧妙的方法，那就是進行傳統的多維縮放。以下是我的86種蛋白質數據，它們經過對數轉換後，我會把它們放在這裡。 |
| 從我之前做過這件事的經驗來看，四維空間可以提供我一個很好的解決方案。 |
| 這是多維尺度圖，這些是我的樣本的各種命運，因此健康對照、積極漂白，我們稍後會詳細介紹。 |
| 但我在這裡要做的是觀察壓力，我發現它有點高，通常低於第一點。 |
| 我可以透過增加維度來降低壓力，但我認為四維就可以了，所以我要做的 |
| 我實際上要保存這些座標。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，所以我要把這些 |
| 現在它們將成為我的（???），所以現在，我遇到的情況是 y 比樣本少，因此我可以進行傳統的多元變異數分析。 |
| 我的模型效果，我想做這個。 CHD實驗室，這是什麼意思？這是珊瑚健康狀況的指標，用來評估珊瑚是否具有韌性或承受壓力。 |
| 哎呀。 |
| 這是BLR，即抗漂白性，我會在整個演講中一直使用這個術語。 BLS，即易漂白性。這是針對這兩組樣本繪製的四個維度的圖，所以我將進行多元變異數分析。 |
| 我看到了健康狀況的邊際效應，這也是您想要了解的事情。 |
| 如果這些對白化適應力強的珊瑚的蛋白質組與對白化敏感的珊瑚有顯著差異，那麼它的意義就不大，只是處於邊緣地帶，但是 |
| 對於這樣的環境資料集，我很樂意在出版物中報告。另一個可能更好的方法是採用相同的四個座標 |
| 對於小數據集，像這樣的小型寬數據集，由於其中包含大量不同的環境參數，因此 MANOVA 會變得很棘手，因此我實際上會使用我非常喜歡的偏最小二乘平台。 |
| 我將取得我的實驗數據，這些數據包括珊瑚的來源地、它所處的溫度、基因型，然後我將做一個響應曲面。 |
| 然後正在運行什麼。 |
| 實際上，我要將 KFold 減少到 4，因為資料集太小了。 |
| 這不是我想要的輸出，我想我必須包含一些不同的東西，但沒關係，所以我保存了實際上想要向您展示的腳本。 |
| 在這裡，實際上我什至不太關心因素的數量。 |
| 您可以在這裡看到，我選擇了三個。 |
| 真的，我只想向你們展示這個，它看起來非常混亂，但這被稱為相關載荷圖，我認為這確實是整個 JMP Pro 軟體包中未被充分利用的工具。 |
| 只是因為你可以從這個數字中獲得多少信息，所以這顯示了我的樣本相對於彼此的位置，然後我可以對我的環境因素、基因型、地點溫度時間進行分層。 |
| 在這種情況下，我使用座標，因此 y 值將更難解釋，但我也可以用原始資料來做到這一點，然後你就可以真正開始看看如何 |
| 您的分析物、環境變數和樣本都是相互關聯的，我認為這是一個非常強大的探索工具，但有些人可能不太熟悉它。 |
| 這是我最喜歡的多變量描述性工具之一，我喜歡在 JMP Pro 軟體包中使用。雖然這些都是實驗數據，但當我們進行這些實驗時 |
| 這些珊瑚是我的病人。它們是固著的。我知道在珊瑚礁的哪個地方可以找到它們。 |
| 我可以在不同的季節對它們進行採樣。我做的是微小的活檢，所以不會對它們的健康造成太大的影響。 |
| 所以我擁有這些跨越時空的珊瑚樣本，我知道它們何時會白化， |
| 哪些珊瑚白化了，哪些白化了，哪些沒有。所以現在，我可以透過檔案追溯珊瑚白化的時間，並進行事後預測。 |
| 尚未漂白的，並嘗試看看我是否可以預測哪些已經漂白，哪些沒有漂白。 |
| 因此，為了向您提供更多關於佛羅裡達群島上游站點的信息，我們有兩個近海站點，即 The Rocks 和 Cheeca Rocks，兩個離岸站點，即 Little Conch 和 Crocker Reef。 |
| 重要的是要知道，近海珊瑚礁往往更加堅固，你仍然可以看到健康的大珊瑚，雖然不是到處都有，但在某些地方。 |
| 在海上，您要與這些小型壓力機打交道，因此，我們在現場具有良好的彈性梯度。 |
| 這對於模型構建非常重要，您不會想僅使用強珊瑚或弱珊瑚來構建或測試您的模型，而是希望將兩者混合使用。 |
| 這只是我用圖表產生器快速繪製的圖表，用來查看顏色評分，所以你的評分應該是5。5基本上意味著你非常健康。 |
| 零意味著你臉色蒼白，即將死去。實際上，三到四就相當緊張了。所以你可以看到八月的情況 |
| 現在正處於白化事件之中，我們在這四個地點發現了一些相當明顯的白化現象，甚至一些較具彈性的近海地點也出現了一定程度的白化現象。 |
| 但是，到了 10 月它們就恢復了，12 月它們又恢復了，但你會看到這種異常行為，我認為這是由疾病引起的。 |
| 所以這又回到了我之前提到的珊瑚健康術語。 |
| 基本上，你知道我希望它最終或最終是一個連續變量，可能是 1 到 10。 |
| 但現在我們試著預測三種類型中的一種。你要嘛是抗漂白，要嘛是易漂白，要嘛是中等程度。所以抗漂白性會是頂部的綠線，你的顏色評分實際上不會改變。 |
| 在白化過程中。這是另一個“圖形生成器”繪圖，所以這是觀察下半部分的溫度。 |
| 因此，中等大小的珊瑚會出現一點白化現象，但隨後會恢復。 |
| 易白化的品種要么會顯著白化並恢復，要么在某些情況下可能無法完全恢復。所以這三種表型基本上就是我的模型。 |
| 這設計得比較複雜，不用擔心，基本上只是展示了不同的方法，最後你可以完成模型建置過程。所以在左邊 |
| 您將看到要使用哪些資料來訓練和驗證模型。 |
| 模型本身，你要用什麼來測試模型，以及你最終想要預測什麼。所以如果你只是使用實驗室珊瑚數據 |
| 建立一個預測模型，用更多的實驗室數據進行測試， |
| 這能讓你有能力在實驗室裡預測珊瑚的健康狀況，但這並非我們真正想要的。我的意思是，發表出來是可以的，但我們想知道，我們希望能夠預測實地的情況。 |
| 但你會遇到這個問題，我如何看待使用實驗室數據來建立預測模型 |
| 試圖預測現場發生的情況，你知道，用實驗室數據來預測這種情況總是一個不確定的問題 |
| 涉及約束字段。但我們無論如何都要試試看。所以，再次強調，這裡使用這個蜂群健康指標作為 y。 |
| 正如我之前提到的，預測因子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 時，我有一個 XG boost 插件，我非常喜歡它，也強烈推薦。這更像是我自己的筆記，但我確實想提一件重要的事情，它涉及到 |
| 蛋白質體學的一大缺點是它本質上是隨機的。記得我在我的實驗室樣本中定序了86種蛋白質，所以這些就是我想要使用的蛋白質和我的預測模型。 |
| 當我去那裡測量蛋白質組和我的現場樣本時，我沒有得到那 86 種蛋白質，而是得到了一組完全不同的蛋白質。 |
| 因此，我必須去嘗試找出實際上在所有樣本中發現了哪些蛋白質，因此這大大減少了。 |
| 我可以使用的蛋白質數量實際上從 86 種減少到 31 種，一直減少到 5 種，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預測能力，但讓我們拭目以待。 |
| 所以數據集就在這裡 |
| 基本上，我選取了所有野外樣本中發現的 31 種蛋白質，但我今天想做的是，我只想專注於 7 月採集的珊瑚中的蛋白質 |
| 2019年。我只想知道這些珊瑚樣本，因為這是白化事件之前的情況。我想知道在這些珊瑚白化之前，我能偵測到什麼嗎？ |
| 這樣，我的31個蛋白質就降到了5個，所以我打算用這5個蛋白質來建立一個預測模型。我會用JMP Pro我最喜歡的新功能——模型篩選，因為它可以讓我測試 |
| 多個不同的模型並行運行。所以我要在這裡輸入實驗室的珊瑚健康指標。我要在這裡輸入五種蛋白質。 |
| 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電腦上安裝 XG boost，但沒關係，我想我們可以， |
| 仍然能夠找到一個不錯的模型。我將使用 5 次 K 折交叉驗證。我確實需要一些這樣的選項。 |
| 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因子組合併行檢查 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。 |
| 所以它們基本上是在這裡排名的，所以我們有一個神經增強模型，看起來表現得很好。因為我關心準確率，所以我傾向於關注錯誤分類率。 |
| 我們有一個廣義回歸模型，我選中它，檢查一下。看起來還不錯。 |
| 我來運行它。 |
| 你看到這裡所有的診斷，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。 |
| 所以對於我之前說過的話，我很抱歉，我現在需要重新說一遍。 |
| 我通常希望我的某項處理方案能達到最佳效果，無論是針對白化敏感珊瑚還是針對白化適應珊瑚。然後我可以說，嘿，告訴我如何才能成為具有白化適應能力的珊瑚，所以我實際上會盡量減少對白化敏感珊瑚的 |
| 和 |
| 嗯，它只顯示一個選項。我想，你知道嗎，它已經設定好了，所以沒關係 |
| 所以 |
| 它顯示在這種情況下 |
| 當我改變這些蛋白質的水平時，樣品的比例在漂白敏感性方面如何變化，這可能對某些事情有用 |
| 就像基因工程一樣，如果你想嘗試找到將要被 |
| 最主要的內容是珊瑚的復原力。你可以嘗試一下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，因此其中一種蛋白質被認為在實際的模型建構中是無用的。 |
| 信不信由你，我最近兩三天才做過這件事。我把七月的珊瑚資料都輸入了資料表，想比較一下。 |
| 我想看看它根據數據表做出的預測，所以讓我們來看看它基於廣義回歸模型的猜測結果。我這裡只是快速地介紹一下，因為只有12個樣本，所以無論猜測是對是錯，結果都是這樣的。 |
| 對了。抱歉，這台電腦上r鍵不起作用，信不信由你，這是對的。 |
| 正確的。 |
| 正確的。 |
| 是的，肯定有更簡單的方法可以做到這一點，但這是錯誤的。 |
| 好的，現在它又可以工作了。 |
| 正確的。 |
| 對對對。 |
| 因此，在這 12 個樣本子集中使用此模型作為蛋白質廣義回歸模型。 |
| 它在 12 個樣本中 11 個都正確地計算出了漂白的可能性，這真的很酷，我的意思是我已經用各種方法反覆運行模擬，這實際上 |
| 比我平常打得好，所以大概是92%到93%，這真的令人興奮，尤其是因為這還只是針對蛋白質的。所以 |
| 我們已經討論過這個問題了，是的，我進行這種模擬的平均準確率大約是 80% 到 90%。 |
| 這對我來說非常令人興奮。對醫生來說，這實際上很糟糕。如果你只是正確 |
| 你知道，就心臟驟停事件的可能性和 80% 的患者而言，這將是一個巨大的失敗，但我認為 |
| 考慮到這對珊瑚來說還比較新，我的準確率在80%到90%之間。還有一點我沒有提到 |
| 五種蛋白質的子集後來被精簡到四種，只用於檢測宿主珊瑚。我刪除了共生體蛋白質，因為我幾週前才拿到這些數據。 |
| 當我添加那些共生蛋白時，我認為準確性只會上升，並且還會記住這一點。 |
| 我當時用實驗室數據來預測實地珊瑚的行為。所以你不會指望它100%準確。我該做什麼，以及我接下來要做什麼，大概會在這次演講結束後的幾個小時內， |
| 我已經獲得了所有現場數據，也獲得了所有實驗室數據。我可以繼續使用這兩個資料集進行訓練和驗證。 |
| 建立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越來越高。你可能會說， |
| 既然已經有了這套實地資料集，為什麼還要用實驗室珊瑚資料呢？我覺得這個觀點很有道理。 |
| 從生物學的角度來看，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。 |
| 時間緊迫，我就不細說了，不過我可以說，我們能夠挖掘出來的東西也會非常有趣。其中之一就是進化和獵物捕獲，我認為這對…來說會非常酷。 |
| 嘗試開發一種機制。 |
| 這……這些資料集真的很小，只有幾十個樣本。那麼，我覺得自己做的珊瑚壓力測試是全世界最好的嗎？ |
| 不，這在很大程度上是一項正在進行的工作，還有其他方法論問題需要解決，但我最終想要做的是開發這種壓力 |
| 測試，這樣我們就可以去那裡做我所說的珊瑚礁分類。我可以帶一些小樣本 |
| 進行蛋白質體學或其他分子分析，將數據輸入 JMP， |
| 說出這些關於彈性的猜測，然後我告訴經理，嘿，這邊的珊瑚礁看起來狀況很好，現在就讓它這樣吧，你知道，密切關注它。 |
| 這邊的珊瑚，我的模型顯示所有珊瑚都容易白化。如果有辦法可以緩解或給這些珊瑚一個機會——清理水質，控制 |
| 過度捕撈——我認為你應該對這些方面進行分類。這正是我希望利用這些資料集能夠做的事情。當然，數據集需要成長。 |
| 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，我只需告訴您這裡是壞點，這裡是好點。 |
| 我要做所有髒活，我希望能夠將其提煉成管理人員或外行人可以輕鬆理解的東西，我認為一旦解決了問題，一旦我們有了更大的數據集， |
| 納入更多珊瑚物種，擴大地理範圍，我們真的可以開始使用這種珊瑚健康預測模型方法 |
| 你知道，作為一種決策工具。所以，它不僅用於監測，還用於尋找可能對珊瑚養殖修復有用的有韌性的基因型。 |
| 你也可以用這種方法來追蹤緩解計畫的成功和類似的事情，所以我認為這種方法有很大的潛力 |
| 珊瑚健康預測模型方法可以實現更主動的海洋管理，我希望 |
| 這是我們未來幾年在美國國家海洋暨大氣總署和邁阿密大學可以繼續發展的事情，特別是當這些生態系統變得越來越危險的時候。 |
| 所以，我很樂意回答任何問題。我再次強調，我不是專業建模師，所以我非常歡迎 |
| 任何建議都行。不要把這些當成教條，你知道，如果對數據或類似情況有嚴重的誤解，你不會傷害我的感情，我絕對會感謝任何問題或回饋。 |
| 我的演講就到此結束，很高興收到大家的來信。謝謝。 |
