Embryo Size/Stage. The PLSR calibra

Embryo Size/Stage. The PLSR calibration and validation performance for phase 1 models based on the nanostring data (n = 96 embryos) is shown in Figure 5 (LV = 2). A PLSR model for embryo size calibrated to two-thirds of the data [R2 = 0.63, RMSE = 0.131 log10(cell number), n = 62] has a validation R2 of 0.58 validated on the remaining one-third of data [RMSE = 0.135 log10(cell number), n = 31, slope = 0.84 ± 0.13, intercept = 0.31 ± 0.25 log10(cell number), bias = −0.03 log10(cell number)]; that is, the majority of the variance in embryo size [log10(cell number)] is predictable based on the gene expression profile (3 embryos had missing size information). The small reduction in prediction performance for embryo size between calibration (R2 = 0.63) and validation (R2 = 0.58) is expected when we switch from training to testing data and the validation prediction performance remains acceptable. The validated model slope and intercept are not significantly different from 1 and 0, respectively, and the bias is close to 0. This indicates that the PLSR model can provide valid predictions of embryo cell number.The confusion matrix for the PLSR predictions of embryo stage (M, TM, EB, B, XB) are shown in Table 2. The model correctly classifies embryo stage in 19 out of 31 embryos for the validation data set. This is similar to the LDA model (Table 3), which correctly classifies embryo stage in 18 out of 31 embryos for the validation data set (although a direct comparison cannot be directly made because the LDA model is calibrated to the categorical embryo stage variable, whereas PLSR is calibrated to the continuous embryo size variable (Bereton and Loyd, 2014). The confusion matrix for the PLSR predictions of embryo grade and stage (e.g., B1, B2, and B3) for validation (n = 31) data sets are listed in Supplemental Table S2 (https:// doi .org/ 10 .3168/ jds .2017 -14306). The PLSR models correctly classify embryo grade and stage in 6 out of 31 embryos for the validation data set. The RMSE for the PLSR embryo size model [RMSE = 0.135 log10(cell number)] is approximately double the difference between grades and stage [~0.07 log10(cell number)] and the model provides poor prediction of grade and stage. The predictive performance of LDA models of embryo grade and stage were similar to the PLSR models with 8 out of 31 correct classifications of embryo grade and stage.

結果 (繁體中文) 1:

胚胎大小/舞台。基於所述nanostring數據（N = 96胚胎）用於相位1模型PLSR校準和驗證性能示於圖5中所示（LV = 2）。

校準到數據的三分之二[R2 = 0.63，RMSE = 0.131日誌10（細胞數）中，n = 62]為胚胎尺寸的PLSR模型具有驗證0.58 R2上的剩餘的三分之一數據的驗證[RMSE = 0.135日誌10（細胞數）中，n = 31，斜率= 0.84±0.13，截距= 0.31±0.25日誌10（細胞數），偏壓= -0.03日誌10（細胞數）]; 即，基於基因表達譜的大多數胚胎大小的方差[日誌10（細胞數）]是可預測的（3個胚胎已丟失大小信息）。

當我們從訓練切換到測試數據和驗證的預測性能保持在可接受的預測性能校準之間（R2 = 0.63）的減少小胚胎大小和驗證（R2 = 0.58）的預期。經驗證的模型斜率和截距並不從分別為1和0，顯著不同，並且偏置接近0

這表明PLSR模型可以提供的胚胎細胞數有效的預測。

對於胚胎階段的PLSR預測（M，TM，EB，B，XB）的混淆矩陣在表2所示

的模型19中的31胚胎驗證數據集正確分類胚階段。

這是類似於LDA模型（表3），其正確分類在18的31個胚胎的驗證數據集胚胎階段（雖然直接比較不能直接作出，因為LDA模型被校準到絕對胚階段變量，而PLSR被校準到連續胚胎大小可變（Bereton和勞埃德，2014）。

用於胚胎等級和階段（例如，B1，B2，和B3）的用於驗證的PLSR預測的混淆矩陣（N = 31）的數據集是：在補充表S2（// DOI。組織/ 10 0.3168 / JDS 0.2017 -14306 HTTPS）中列出

的PLSR模型正確分類胚胎等級和階段6出來的31胚胎驗證數據集。

為PLSR胚胎大小的模型[RMSE = 0.135日誌10（細胞數）]的RMSE近似加倍等級和階段[〜0.07日誌10（細胞數）]和所述模型提供分級和分期的預測差之間的差。

胚胎分級，分期的LDA模型的預測性能相似的PLSR模型與胚胎分級，分期的8出31正確分類。

結果 (繁體中文) 2:

胚胎大小/階段。圖5（LV = 2）顯示了基於納米串資料（n = 96胚胎）的相1模型的PLSR校準和驗證性能。

將胚胎大小的PLSR模型校準為三分之二的資料[R2 = 0.63，RMSE = 0.131日誌10（細胞數），n = 62]，在其餘三分之一的資料上驗證了0.58的驗證R2 [RMSE = 0.135 log10（細胞號），n = 31， 斜率 = 0.84 = 0.13，截距 = 0.31 ± 0.25 log10（儲存格號），偏置 = ±0.03 log10（儲存格編號））;"也就是說，大多數胚胎大小[log10（細胞數）]的方差根據基因表達設定檔（3個胚胎缺少大小資訊）是可預測的。

當我們從訓練資料切換到測試資料時，預計在校準（R2 = 0.63）和驗證（R2 = 0.58）之間胚胎大小的預測性能會略有下降，驗證預測性能仍然可以接受。驗證的模型斜率和截距分別與 1 和 0 沒有顯著差異，偏差接近 0。

這表明PLSR模型可以提供胚胎細胞數的有效預測。

表2顯示了胚胎階段PLSR預測的混淆矩陣（M、TM、EB、B、XB）。

該模型在驗證資料集的 31 個胚胎中的 19 個正確分類了胚胎階段。

這與LDA模型（表3）類似，後者對驗證資料集的31個胚胎中的18個胚胎階段進行了正確分類（儘管不能直接進行比較，因為LDA模型被校準到分類胚胎階段變數，而PLSR則校準為連續胚胎大小變數（Bereton和Loyd，2014年）。

補充表 S2（HTTPs:// doi .org/ 10 .3168/ jds .2017 -14306） 中列出了用於驗證（n = 31）資料集的 PLSR 預測（例如 B1、B2 和 B3）的混淆矩陣。

PLSR 模型對驗證資料集的 31 個胚胎中的 6 個正確分類胚胎等級和階段。

PLSR 胚胎大小模型 [RMSE = 0.135 log10（細胞數）]的 RMSE 大約是等級和階段 [0.07 log10（細胞數）]之間的差值的兩倍，該模型對等級和階段的預測較差。

胚胎級和階段LDA模型的預測性能與PLSR模型相似，31個正確分類中的8個為胚胎級和階段。

結果 (繁體中文) 3:

胚胎大小/階段。基於納米串數據（n=96胚胎）的階段1模型的PLSR校準和驗證效能如圖5所示（LV=2）。
校準到三分之二數據的胚胎大小PLSR模型[R2=0.63，RMSE=0.131 log10（細胞數），n=62]在剩餘三分之一數據上的驗證R2為0.58[RMSE=0.135 log10（細胞數），n=31，斜率=0.84±0.13，截距=0.31±0.25 log10（細胞數），偏差=-0.03 log10（細胞數）]；即胚胎大小[log10（細胞數）]的大多數變異是基於基因表達譜可預測的（3個胚胎缺少大小資訊）。
當我們從訓練資料轉換到測試數據時，預計在校準（R2=0.63）和驗證（R2=0.58）之間胚胎大小的預測效能會略有下降，並且驗證預測效能仍然可以接受。驗證模型的斜率和截距分別與1和0無顯著差异，且偏差接近於0。
這表明PLSR模型可以提供胚胎細胞數量的有效預測。
胚胎期（M、TM、EB、B、XB）PLSR預測的混淆矩陣如錶2所示。
該模型對31個胚胎中的19個胚胎期進行了正確的分類，作為驗證數据集。
這與LDA模型（錶3）相似，該模型在31個胚胎中有18個為驗證數据集正確分類胚胎階段（儘管由於LDA模型被校準為分類胚胎階段變數，無法直接進行比較，而PLSR被校準為連續的胚胎大小變數（Bereton和Loyd，2014）。
用於驗證（n=31）數据集的胚胎等級和階段（如B1、B2和B3）的PLSR預測的混淆矩陣列在補充錶S2（https://doi.org/10.3168/jds.2017-14306）中。
PLSR模型對31個胚胎中的6個進行了正確的胚胎分級和分期，作為驗證數据集。
PLSR胚胎大小模型的RMSE（RMSE=0.135log10（細胞數））大約是等級和階段之間差异的兩倍（約0.07log10（細胞數）），該模型對等級和階段的預測較差。
LDA模型對胚胎分級和階段的預測效能與PLSR模型相似，31個胚胎分級和階段的正確分類中有8個是正確的。