<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />제목: C32 Mass Spectrometry 및 Multivariate PLS Wide Discriminant Analysis for Prostate Cancer Screening (Bartell)
저자: 피터 바텔
메모: 일반적인 MS Word 플레이 바이 플레이 내러티브, 저널, Excel 가져오기 마법사를 시연하는 데 사용되는 Excel 워크시트, 핵심 JMP 데이터 테이블, 케이스를 개발하는 데 영감을 준 원본 문서를 포함했습니다.
좋은 이유:
- 흥미로운 HLS 사례
- 지침, 스프레드시트 가져오기, JMP 저널 및 슬라이드 비하인드를 포함한 전체 사례
- 데이터 테이블은 JMP 다변량 및 JMP Pro 예측 모델링 기능 사용을 지원합니다.
- 1단계: 데이터를 JMP로 가져오기 - 쿼리 작성기, Excel 가져오기 마법사
- 2단계: 탐색 및 선별 - 분포, Y를 X로 적합, 다변량, 주성분
- 3단계: 모델 작성 및 평가 - 판별 분석
- 4단계: 소통/공유 - PowerPoint 및 Word로 대량 내보내기
첨부 파일:
- MassSpec.jrn
- MassSpecCase.doc
- MassSpecCase.pptx
- MassSpecStudy.jmp
- MassSpecStudy.xlsx
- Mol Cell Proteomics-2005-Wright-545-54.pdf
이에 대한 빠른 업데이트. 예측자 스크리닝은 예측자를 선별하는 데 사용할 수 있으며 JMP Pro 17에서는 SNP-Trait 또는 GWAS 스타일 분석과 같이 각 단백질을 개별적으로 평가하려는 경우 스위치 역할에 넣은 단백질과 함께 응답 스크리닝을 사용할 수도 있습니다.
클러스터링은 또한 두 그룹을 구별하기 위해 유사한 프로필을 가질 수 있는 단백질 그룹을 확인하는 데 사용됩니다.
또 다른 이상은 단백질 패널(진단)을 찾는 것뿐만 아니라 예측 및 결과(예후)에 사용하는 것에 대해 생각하는 경우 모델 스크리닝을 사용하는 것입니다.
