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JMP 17.2 > Riduzione e stima delle dimensioni dei dati complessi > Metodi

Ciao comunità JMP,

Sto lavorando con dati complessi di espressione genica provenienti da diversi studi, di cui vorrei stimare la complessità intrinseca. Mi sono imbattuto nel pacchetto R Rdimtools, che sembra fornire il tipo di analisi che mi interessa. Nello specifico, l'obiettivo finale di queste analisi è definire il numero ottimale di dimensioni per catturare la complessità dei set di dati.

Conosci metodi in JMP (nativi o componenti aggiuntivi) che potrebbero soddisfare le mie esigenze?

Grazie.

Distinti saluti,

TS

Automazione e scriptingEsplorazione e visualizzazione dei datiFinestreRe: JMP 17.2 > Riduzione e stima delle dimensioni dei dati complessi > Metodi

Ciao @Thierry_S ,

Ho appena letto brevemente la documentazione su Rdimtools, dato l'enorme numero di metodi inclusi. Credo che le tecniche di riduzione della dimensionalità più comuni siano disponibili in JMP/JMP Pro tramite la piattaforma Multivariato :

• Componenti principali : tecnica di riduzione lineare della dimensionalità basata sulla correlazione o sulle covarianze tra variabili. I dati vengono trasformati linearmente in un nuovo sistema di coordinate in modo che le direzioni (componenti principali) catturino la maggiore variazione nei dati.
• Incorporamento multivariato : tecnica di riduzione della dimensionalità non lineare, che consente di rispettare sia la struttura locale dei dati, sia quella globale. In questa piattaforma, è possibile utilizzare i metodi UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection) o t-SNE.
• Analisi fattoriale : tecnica di riduzione della dimensionalità lineare che cerca di descrivere le variabili osservate in termini di un numero minore di variabili latenti (non osservabili), o fattori.

Esistono anche alcuni interessanti utilizzi di altre piattaforme che potrebbero esserti utili:

• Nel clustering gerarchico , è possibile realizzare un clustering bidirezionale , che consente di raggruppare le righe (osservazioni, come in qualsiasi tecnica di clustering), ma anche le colonne (variabili). In questa piattaforma, è possibile esportare la matrice delle distanze, che può essere poi utilizzata in altre piattaforme, ad esempio nel multidimensional scaling .
• Non ho mai utilizzato strumenti di genetica , ma dal momento che hai menzionato l'espressione genica come parte di questo progetto di lavoro, forse alcuni strumenti dedicati potrebbero essere utili.

Spero che questa prima risposta possa aiutarti,

Re: JMP 17.2 > Riduzione e stima delle dimensioni dei dati complessi > Metodi

Non dimenticare anche il Multidimensional Scaling (MDS) in JMP.

Cosa intendi fare con la conoscenza della complessità e delle dimensioni ridotte? Classificazione di raggruppamenti genici? Gruppi di campioni? Predizione? Ordinamento di geni e/o campioni per interpretare ulteriormente possibili relazioni funzionali?

Ogni metodo di riduzione dimensionale ha i suoi pro e contro. Alcuni sono più efficaci per determinati tipi di struttura dei dati o sono più utili di altri per comprendere il tipo di struttura (o cosa verrà fatto successivamente con i dati).