SAS、JMP、およびJMP Genomicsチームは、5月24日から25日まで、SASキャンパスで開催されたMicroArray Quality Control（MAQC）コンソーシアムの第7回対面ミーティングを開催しました。過去数年間にわたり、MAQCは、バイオテクノロジーおよび製薬業界のチップリーダー、そしてSASの開発者やテスター、そして特にRuss Wolfingerが率いるJMP Genomicsチームのメンバーを含む分析プロバイダーから大きな注目を集めています。
SASのエグゼクティブバイスプレジデント兼JMP開発者のJohn Sallは、木曜日の朝に開催されたMAQC会議で、ライフサイエンスにおけるSASの長い歴史についてコメントし、開会の辞を述べました。彼はまた、SASの歴史、特に会議が開催されたBuilding Vの歴史について興味深い話をしました。たぶん私はまだSASに初めて来たばかりで、ここに1年しか住んでいませんでしたが、Building Vの歴史の中のそれらの章は私にとってニュースでした…
このMAQC会議の出席者は、将来の出版物の基礎となるので、科学的発表の内容を秘密にしておくよう求められました。しかし、MAQCの目標は決して秘密ではありません。彼らははっきりと述べられています MAQCのFDAホームページ 「MAQCプロジェクトの目的は、手続き上の失敗を回避し、大規模な参照データセットと容易にアクセス可能な参照RNAサンプルを提供することによってマイクロアレイデータ分析のガイドラインを開発するために、マイクロアレイコミュニティに品質管理ツールを提供することです。」
SASのJMP Genomicsチームとその他のチームは、昨年9月にNature Biotechnologyで発表されたMAQCのフェーズIのいくつかの論文に参加し、またフェーズIIデータセットの解析作業にも関わっています。フェーズIIの一般的な目標の1つは、ゲノミクスデータを使用して堅牢な予測モデルを構築するための方法に関するガイダンスを提供することです。ユーザーからのJMP Genomicsの拡張予測モデリングの需要と相まって、このMAQCの目標は、JMP Genomics 3.0の大幅に拡張された予測モデリング機能の開発を促進するのに役立ちました。開発チームは、Radial Basis MachineプロセスとCross-Validation Model Comparisonプラットフォームを追加して、多数の予測モデル（同じ種類のモデルと異なる種類のモデル）のパフォーマンスを簡単に比較しました。ここ数ヶ月で、これらの機能がJMP Genomicsを、当社のゲノミクス解析分野における他社との差別化の要因としていることが明らかになりました。
私の見解では、MAQC参加者はゲノミクスデータの分析に使用できる統計的手法と方法に大きな科学的関心を持っていますが、良質のゲノミクスデータを人間の健康に役立て薬物開発プロセスを支援するために使用したいという真の願いもあります。薬物承認プロセスへの自主的なゲノムデータの提出（VGDS）の導入により、FDAは明らかに、ゲノムデータの分析のための分析プロセスのより厳密な調査と標準化を望んでいます。MAQCのFDAコーディネーターはその分野での研究を促進するために力を入れてきました、そして科学者とソフトウェア開発者は同様に彼らの発見と出版物からこれまでに学ぶべき多くを持っています。
ここSASで行われたMAQC会議での、特にエキサイティングな公共開発は、MAQC全ゲノム協会（WGA）研究グループの発表でした。あり JMPゲノミクス3.0 我々はいくつかの非常に大きなWGAデータセットの分析をサポートしています。私たちは最近、4000サンプルで500kのSNP遺伝子型を使用し、いくつかの4000サンプルで最大100万個のSNPを使用して、いくつかの遺伝子プロセスをベンチマークしました。私は、SASとJMP Genomicsの開発者がWGA研究グループの将来の方向性に深く関わって、JMP Genomicsの驚くべき遺伝解析機能の将来の改善に取り込むことになるのは間違いありません。
John Sall、JMP Marketing、およびこの重要な2日間のイベントの計画とサポートを手助けしてくれたSASの他のすべての人たちに心から感謝します。
