Reseña

El objetivo de la investigación, explicar cómo y cuándo aplicar Análisis de Componentes Principales (ACP), Análisis Factorial Exploratorio (AFE) y Análisis Factorial Confirmatorio (AFC) en proyectos de bioinformática (transcriptómica, proteómica, metabolómica), integrando enfoques bayesianos, métodos para datos multiescala y consideraciones prácticas para datos de muy alta dimensionalidad. Se enfatizan estrategias para extracción de señales replicables, selección/esparsidad, control de artefactos técnicos y validación robusta. Para tener en cuenta: ¿Cuándo usar ACP, AFE y AFC?
- Usar PCA como herramienta exploratoria rápida y detector de artefactos; recurrir a variantes robustas/approx para grandes dimensiones y outliers.
- Emplear AFE con regularización o modelos factoriales bayesianos para descubrir módulos latentes cuando se busca estructura biológica; preferir modelos esparsos para interpretabilidad .
- Validar estructuras mediante AFC, preferiblemente en un marco bayesiano (SSP) cuando el tamaño muestral o la complejidad del modelo lo exigen.