Etapa 5 — Ajuste de modelos

Que problema resuelve

Una vez que tenemos el orden circular definitivo, necesitamos cuantificar la ritmicidad de cada gen: amplitud, fase (hora del pico), bondad de ajuste, etc. Para ello ajustamos tres modelos complementarios.

Los tres modelos

FMM (Frequency Modulated Model)

Modelo parametrico de 5 parametros (M, A, alpha, beta, omega) que captura formas de onda asimetricas. Es el modelo principal del pipeline.

Cosinor

Modelo parametrico de 3 parametros (M, A, phi): una sinusoide pura. Mas restrictivo que FMM pero util como referencia y para comparar.

ORI (Isotonic Regression Circular)

Ajuste no parametrico que no asume forma funcional: solo exige que la curva sea unimodal (un pico y un valle). Util cuando la forma de onda real no encaja en FMM ni Cosinor.

Tabla de 25 estadisticos

Para cada gen, el pipeline produce una fila con 25 columnas:

FMM:    M, A, alpha, beta, omega, pkU, pkL, %pkU, %pkL, s², MSE, R²
Cosinor: M, A, phi, pk1, pk2, %pk1, %pk2, s², MSE, R²
NP:     s², MSE, R²

Referencia API

Ver circust.fitting.