¿Es frecuente que se encuentre con este tipo de datos durante el proceso de investigación, desarrollo y producción farmacéutica?
- Curvas de disolución o curvas de crecimiento celular a lo largo del tiempo
- La espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) o la cromatografía se utilizan habitualmente en química analítica.
Estos datos no son simples números, sino curvas continuas. Los métodos tradicionales suelen extraer únicamente el valor máximo, el área bajo la curva o un punto específico en el tiempo para su análisis. Esto no solo consume mucho tiempo, sino que también ignora tendencias dinámicas cruciales, como la pendiente de la curva y la variación temporal.
Pruebe el Explorador de Datos Funcionales (FDE ) . El FDE puede condensar curvas complejas en varias puntuaciones FPC ( puntuaciones de componentes principales funcionales ) para capturar sus variaciones.
:pushpin: Consejos: Analizar -> Modelado especializado -> Explorador de datos funcionales
FDE tiene las siguientes tres aplicaciones principales.
1. Comprender los factores determinantes de la variación de la curva.
El análisis de componentes principales funcionales ( FDE ) identifica los principales patrones de variación en las curvas y los condensa en puntuaciones FPC . También puede combinarse con el diseño de experimentos (DOE) para realizar un análisis GAMA utilizando las puntuaciones FPC como variables de respuesta.
:pushpin: Consejos: Después de crear el modelo, vaya al menú del triángulo rojo junto al modelo -> Análisis del diseño del experimento de función.
2. Utilización de la regresión funcional
Las Puntuaciones FPC extraídas se combinan con modelos de regresión o aprendizaje automático. Al analizar la relación entre los factores y las Puntuaciones FPC , se comprende el impacto en la curva.
:pushpin: Consejos: Después de crear el modelo, seleccione " Guardar resumen" en el menú triangular rojo junto a la Tabla de resumen de funciones. Esto recuperará las Puntuaciones FPC para cada registro en los datos originales.
3. Comparación de la curva con el estándar objetivo.
Mediante gráficos de puntuación, cada curva se asigna a coordenadas espaciales en cada FPC de Puntuaciones , simplificando así las formas complejas de las curvas a un único punto en el gráfico. Esto permite una comparación directa de las variaciones de forma entre lotes o las diferencias con respecto a la curva objetivo.
