레벨 : 중급
직무 : 분석가 / 과학자 / 엔지니어
Paul Fogel, 컨설턴트, Paul Fogel 컨설턴트
Jean-Luc Blachon, 선임 통계 학자, Ipsen 전임상 연구
임상 시험에서 다변량 종단 데이터의 탐색 적 분석은 연구 된 특징 중 일부 (예 : 바이오 마커)가 유사한 시간 과정을 공유하는 환자 하위 그룹을 식별하는 데 중요합니다. 종양 진화 역학의 맥락에서 우리는 새로운 JMP 추가 기능인 Non-Negative Tensor Factorization (NTF)을 제시합니다.이를 통해 이러한 환자 하위 그룹을 식별하고 프로토 타입 시간 과정을 특징으로하는 매개 변수를 동시에 선택할 수 있습니다. 우리는 선택된 기능이 이후에 종양 진화를 모델링하는 데 사용될 수 있음을 보여줍니다. 또한, 우리 접근 방식의 감독되지 않은 특성 덕분에 전체 생존에 대한 결과 추정치는 과적 합에 견고합니다. 추가 기능은 생물 학자와 임상의에게 의미있는 동적 열지도 시각화를 제공합니다. JMP 14 Python 상호 운용성 덕분에 Python 3.6 언어로 작성된 빠른 NTF 패키지가 백그라운드에서 실행됩니다. 마지막으로 NTF 결과는 JMP 14 기능 분석 플랫폼 및 경로 모델링을 수행하는 R 패키지에서 얻은 결과와 비교됩니다.
