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JMP 17.2 > Reducción y estimación de dimensiones de datos complejos > Métodos

Hola comunidad JMP,

Estoy trabajando con datos complejos de expresión génica de diferentes estudios, y me gustaría estimar su complejidad intrínseca. Encontré el paquete R Rdimtools, que parece proporcionar el tipo de análisis que me interesa. En concreto, el objetivo final de estos análisis es definir el número óptimo de dimensiones para capturar la complejidad de los conjuntos de datos.

¿Conoce algún método en JMP (nativo o complementos) que pueda abordar mis necesidades?

Gracias.

Atentamente,

TS

Automatización y scriptingExploración y visualización de datosVentanasRe: JMP 17.2 > Reducción y estimación de dimensiones de datos complejos > Métodos

Hola @Thierry_S ,

Acabo de leer brevemente la documentación de Rdimtools, dada la gran cantidad de métodos que incluye. Creo que las técnicas de reducción de dimensionalidad más comunes están disponibles en JMP/JMP Pro a través de la plataforma Multivariante :

• Componentes Principales : Técnica de reducción de dimensionalidad lineal basada en la correlación o covarianza entre variables. Los datos se transforman linealmente a un nuevo sistema de coordenadas, de modo que las direcciones (componentes principales) capturen la mayor variación en los datos.
• Integración Multivariante : Técnica de reducción de dimensionalidad no lineal que permite respetar tanto la estructura local vecina como la global de los datos. En esta plataforma, se pueden utilizar métodos UMAP (Aproximación y Proyección de Variedad Uniforme) o t-SNE.
• Análisis factorial : Técnica de reducción de dimensionalidad lineal que busca describir las variables observadas en términos de un número menor de variables latentes (no observables) o factores.

También hay algunos usos interesantes de otras plataformas que podrían ayudarte:

• En la agrupación jerárquica , se puede implementar una agrupación bidireccional , que permite agrupar las filas (observaciones, como en cualquier técnica de agrupación), pero también las columnas (variables). En esta plataforma, se pueden exportar matrices de distancias, que pueden utilizarse posteriormente en otras plataformas, por ejemplo, en el escalamiento multidimensional .
• Nunca he utilizado herramientas genéticas , pero ya que mencionas la expresión genética como parte de este proyecto de trabajo, tal vez algunas herramientas dedicadas podrían ser útiles.

Espero que esta primera respuesta pueda ayudarte.

Re: JMP 17.2 > Reducción y estimación de dimensiones de datos complejos > Métodos

No olvide también el escalamiento multidimensional (MDS) en JMP.

¿Qué planea hacer con el conocimiento de la complejidad y las dimensiones reducidas? ¿Clasificación de agrupaciones genéticas? ¿Grupos de muestras? ¿Predicción? ¿Ordenación de genes o muestras para interpretar mejor las posibles relaciones funcionales?

Cada método de reducción de dimensión tiene ventajas y desventajas. Algunos son más eficaces para ciertos tipos de estructura de los datos o resultan más útiles que otros para comprender el tipo de estructura (o lo que se hará a continuación con los datos).