コーヒー/紅茶の健康における JMP データマイニングおよび多変量分析ツールのアプリケーション (2019-US-30MP-197)

1 件の賞賛

レベル: 中級

アボット社シニア品質エンジニア、Patrick Giuliano 氏
Annu Wu、UCLA 神経生物学および神経科学専攻
メイソン・チェン、スタンフォード OHS 優秀学生、CSBB 認定、スタンフォード・オンライン・ハイ・スクール (OHS)

このプロジェクトの目的は、すべてのコーヒーと紅茶の中でどのスターバックスドリンクが心血管疾患 (CVD) 予防と全体的な健康に最適であるかを判断することです。科学に基づいた健康指標は、飽和脂肪、コレステロール、ナトリウム、炭水化物、食物繊維、糖質、タンパク質、カフェインなど、さまざまなコーヒー/紅茶の栄養成分を考慮して構築されています。カフェイン由来のフラボノイドの抗酸化活性は、フリーラジカルの生成を減らし、フリーラジカルを除去します。主成分分析 (PCA) は、分析におけるすべての要素を調査し、CVD 予防とネットの健全性との関連に関連した健康指標の有用性を知らせるために使用されます。主成分 1 は、砂糖、炭水化物、飽和脂肪、総脂肪など、ほとんどの不健康な成分に関連しています。主成分 2 は、カフェイン含有量により有益な健康とより関連しています。さらに、食物繊維とカフェインは、負荷プロット上の第 1 主成分と第 2 主成分の両方の方向に沿って、他の不健康な成分に対して最も反対です。 PCA 固有分析は、栄養成分のパターンに基づいてコーヒー製品の種類を識別および分類するための、非常に強力な計算および視覚的診断ツールです。分析における多くの構成要素の寄与による分散の増大を避けるために、元のデータは Z 変換され、JMP 負荷プロットが標準化されています。新しい PCA ベースの健康指標は、最初の 2 つの主成分の固有値と固有ベクトルに基づいて導出されます。新しい PCA ベースの健康指数は、以前に確立された科学ベースの健康指数 (約 70% ～ 80% の R 二乗曲線フィッティング) と比較および相関付けされます。主固有分析の直交性により、残りの 8 つの主成分は健全性指数に関して中立です (R2 乗が約 0%)。PCA はパレート概念も実証しました (主成分の最初の 20% が合計分散の約 80% に対応しています)。

PatrickGiuliano · ‎10-19-2019

チャールズ・チェン博士に感謝の意を表します。 @charles_chenこのプロジェクトのさまざまな側面における彼の思想的貢献に対して。

PatrickGiuliano · ‎10-22-2019

こんにちは@elaine_daniloff : サミットでまた会えて、空港でも手探りで会えて嬉しいです! プレゼンテーション中に引用したすべての資料には、ここからアクセスできます。ジャーナルファイルに含めたハイパーリンクを次のいずれかからチェックアウトしてください。 @ジュリアンの古いウェビナーでは、PCA について非常に実践的な方法で素晴らしい入門的な説明が行われています。再コピーしましたここあなたの便宜のために。彼は、私が空港で見せたのとまったく同じデモを行い、主成分を生成し、それらの方程式を列プロパティで (入力変数の独立した線形結合として) 表示し、それらがそれぞれと完全に相関していない (直交している) ことを実証します。他には、JMP の Fit Y by X プラットフォームを使用します。