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== Données étudiées == L'une des grandes aires d'application de la chimiométrie est la spectroscopie infrarouge : proche et moyen infra-rouge (PIR/MIR) sous différentes approches (multi/hyperspectral, spatial ou non). Mais d'autres données peuvent également être étudiées : spectroscopie RMN, spectroscopie de masse, spectroscopie Raman. Les signaux traités par la chimiométrie ont généralement en commun que chaque variable (chaque intensité à une longueur d'onde données d'un spectre) est peu sensible vis à vis du phénomène étudié, mais l'ensemble des variables peut l'être. La chimiométrie, via des opérations d'algèbre linéaire, consiste alors à combiner les variables du signal, peu sensibles, pour créer de nouvelles variables appelées variables latentes, plus sensibles.
Sources : fr.wikipedia.org
=== Notations === Les matrices seront représentées par des majuscules grasses, comme X. Les vecteurs, par des minuscules grasses, comme xj qui représente la j ième colonne de X, et les scalaires, par des minuscules italiques, comme n indiquant le nombre d'individus ou p indiquant le nombre de variables. Les données contenant les signaux décrits par p variables mesurées sur n individus seront rangées dans une matrice X de n lignes par p colonnes.
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=== Apprentissage === Un grand nombre de méthodes chimiométriques ont pour but de réaliser un étalonnage (en anglais : calibration), entre un signal x (par exemple un spectre) et des grandeurs à prédire y (par exemple une concentration et une densité), au moyen d'un apprentissage. En apprentissage, on cherche à construire un modèle mathématique à partir d'un ensemble d'échantillons sur lesquels on aura mesuré x et y, regroupés dans deux matrices, X et Y. Pour ce faire, les données sont classiquement séparées en trois groupes : le jeu d'apprentissage (Xc, Yc), le jeu de validation (Xv, Yv) et le jeu de test (Xt, Yt). Il y a deux phases dans la construction d'un modèle :
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Une phase d'optimisation des (hyper-)paramètres du modèle (le prétraitement du signal, le nombre de plus proches voisins pour le kNN, le nombre de variables latentes dans une PLS, etc.). Un modèle est calculé sur Xc, Yc avec des valeurs de paramètres données et le modèle est ensuite testé sur Xv, Yv. Le résultat de ces tests permet de régler les paramètres du modèle ; Une phase d'évaluation du modèle. Un modèle utilisant les paramètres déterminés à la phase d'optimisation est calculé sur (Xc+Xv, Yc+Yv) et testé sur Xt, Yt. La phase 1 emprunte généralement une validation croisée, dans laquelle l'ensemble d'étalonnage et l'ensemble de validation sont tirés de manière répétée. Plusieurs types de validation croisée existent : random blocs, jack-knife, venitian blind, leave-one-out, répétée... Le leave-one-out n'est pas recommandé car il favorise le sur-apprentissage. La validation croisée répétée est préférable.
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BPC-157 est résumé ici à partir de littérature publique : définition, contexte et points récurrents en pratique. Informations générales, pas un avis médical.
La recherche sur BPC-157 repose surtout sur des travaux de laboratoire et des modèles animaux ; les données cliniques varient selon la substance.
La pureté et l'analyse (HPLC, spectrométrie de masse), une reconstitution correcte et un stockage adapté sont déterminants.%!(EXTRA string=BPC-157)
Tous les mécanismes ne sont pas démontrés et une étude isolée ne fait pas une preuve globale. Les questions ouvertes sont signalées comme telles.%!(EXTRA string=BPC-157)