Parfois, je suis totalement étonné de voir à quel point notre science a progressé depuis mes années d’études supérieures. À l’époque, quiconque se rapprochait le plus des études «génomiques» sur les organismes eucaryotes consistait à «fondre» l’ADN et à le regarder se rassembler en CoT courbes. Le clonage et le séquençage d’un seul ADNc pourraient vous donner un papier Science ou même (si c'était particulièrement important) La nature . En tant que biologiste moléculaire de formation classique, j'étais habitué à penser à un seul gène. Nous avons effectué des Northern blots et les avons sondés avec des sondes simples d'ADNc. Dans un bon jour, nos gels de séquençage pourraient résoudre jusqu'à 300 nucléotides, peut-être un peu plus si vous effectuiez plusieurs chargements. Les expériences étaient laborieuses et peu quantitatives. Bien que nous puissions générer de très jolies images, nous ne pouvions certainement pas faire de statistiques. À l'époque, notre science était limitée par un manque de données.
Depuis ce temps éloigné (à mi-chemin de la pléistocène , comme diraient mes enfants), nous avons fait des progrès incroyables. Nous avons séquencé les génomes d'une liste croissante d'organismes divers. Nous pouvons évaluer quantitativement l'expression d'un seul gène, mais de tous les gènes d'un organisme, tous en même temps. Nous pouvons poser des questions globales que nous n'aurions jamais pu poser il y a quelques années à peine et nous pouvons obtenir des réponses à ces questions dans un délai relativement court. En fait, nous avons aujourd'hui le problème opposé: beaucoup trop de données! Nous avions l'habitude de passer des mois, voire des années, à rassembler quelques données cruciales pouvant être évaluées par un simple coup d'œil sur un autoradiogramme. Aujourd'hui, nous pouvons faire une expérience en une fraction du temps, mais l'analyse prend beaucoup plus de temps. Heureusement, nos outils et compétences évoluent avec notre science.
La première version de Génomique JMP en 2006, les capacités de visualisation et la facilité d’utilisation du logiciel JMP ont été combinées à la puissance de SAS . Il proposait aux chercheurs plus de 100 processus différents pour importer, manipuler et analyser les vastes quantités de données générées par les nouvelles technologies. La récente version de JMP Genomics 4.0 repose sur une plate-forme déjà solide d'outils de gestion et d'analyse des données. Nous avons ajouté des fonctionnalités et renforcé la puissance de tous les processus existants. De plus, nous avons ajouté 16 processus totalement nouveaux. En fait, cette dernière version contient près de 200 processus différents pour importer, évaluer, normaliser, annoter et explorer des données génétiques et des micropuces. Chaque processus est entièrement documenté et disponible pour que vous puissiez l'utiliser tel quel ou l'adapter à vos besoins particuliers. Vous pouvez modifier les processus et les flux de travail existants ou en créer de nouveaux et les ajouter à vos menus. De plus, si vous avez besoin de quelque chose de spécial, faites-le nous savoir et nous travaillerons avec vous pour le construire. Comme toujours, nous restons engagés à vous aider à atteindre vos objectifs de recherche.
Nous sommes venus si loin en si peu de temps. Où ira notre science ensuite? Vous aiderez à décider et JMP Genomics vous aidera à nous y amener. Nous sommes déjà au travail sur notre prochaine version. Restez à l'écoute. Le meilleur est à venir.
