臨床試驗中縱向數據的多元分析：具有Python / R互操作性的JMP（R）加載項（2019-EU-30MP-057）級別：中級
職位職能：分析師/科學家/工程師
Paul Fogel，顧問，Paul Fogel顧問
益普生臨床前研究高級統計學家讓·盧克·布拉雄（Jean-Luc Blachon）
在臨床試驗中，對多元縱向數據進行探索性分析是鑑定具有某些研究特徵（例如，生物標誌物，共有相似時程）的患者亞組的關鍵。在腫瘤演化動力學的背景下，我們提出了一個新的JMP附加非負張量因子分解（NTF），它可以識別此類患者亞組並同時選擇具有典型時程特徵的參數。我們表明所選的功能可以隨後用於建模腫瘤的發展。此外，由於我們方法的無監督性質，因此得出的總體生存期估計值對於過度擬合是可靠的。該加載項提供了動態的熱圖可視化，這對於生物學家和臨床醫生是有意義的。借助JMP 14 Python的互操作性，在後台運行了以Python 3.6語言編寫的快速NTF程序包。最後，將NTF結果與JMP 14功能分析平台和執行路徑建模的R包所獲得的結果進行比較。
爆發數據探索JSL應用程序開發
