SAS, JMP 및 JMP Genomics 팀은 SAS 캠퍼스에서 5 월 24-25 일에 개최 된 MicroArray Quality Control (MAArC) 컨소시엄의 일곱 번째 직접 대면 회의를 주최했습니다. 지난 몇 년 동안, MAQC는 SAS의 개발자 및 테스터, 특히 Russ Wolfinger가 이끄는 JMP Genomics 팀원을 포함하여 생명 공학 및 제약, 칩 제조업체 및 분석 공급자의 사고 리더로부터 주목을 받았습니다.
SAS 수석 부회장 겸 JMP 개발자 존 살 (John Sall)은 목요일 아침 MAQC 회의에서 생명 과학 분야의 SAS의 오랜 역사에 대해 의견을 개진했다. 그는 또한 SAS의 역사, 특히 이전에 비디오 게임 개발과 운동 정보 광고 제작을 담당했던 회의가 개최 된 V 빌딩의 흥미로운 이야기를 나누었습니다. 어쩌면 저는 SAS에 초보자 일뿐입니다. 불과 1 년이되었지만 건물 V 기록의 그 장들은 나에게 뉴스였습니다 ...
이 MAQC 회의의 참석자는 과학 출판물의 내용을 향후 출판물의 기초가 될 것이므로 기밀로 유지하도록 요청 받았다. 그러나 MAQC의 목표는 확실히 어떤 방식 으로든 비밀이 아닙니다. 그들은 분명히 MAQC의 FDA 홈페이지 : "MAQC 프로젝트의 목적은 절차 적 실패를 피하고 쉽게 접근 할 수있는 참조 RNA 샘플과 함께 대규모 참조 데이터 세트를 대중에게 제공함으로써 마이크로 어레이 데이터 분석 지침을 개발하기 위해 마이크로 어레이 공동체에 품질 관리 도구를 제공하는 것입니다."
JMP Genomics 팀과 SAS의 다른 사람들은 지난 9 월 Nature Biotechnology에 발표 된 MAQC 1 단계의 여러 논문에 참여했으며 2 단계 데이터 세트 분석 작업에도 참여했습니다. 2 단계의 한 가지 일반적인 목표는 유전체 데이터로 강력한 예측 모델을 구축하는 방법에 대한 지침을 제공하는 것입니다. JMP Genomics의 확장 된 예측 모델링에 대한 사용자의 요구와 결합하여이 MAQC 목표는 JMP Genomics 3.0의 예측 모델링 기능을 크게 확장시키는 데 도움이되었습니다. 개발 팀은 Radial Basis Machine 프로세스와 Cross-Validation Model Comparison 플랫폼을 추가하여 대규모 예측 모델 (동일한 유형의 모델과 다른 유형의 모델 모두)의 성능을 쉽게 비교할 수있었습니다. 지난 몇 개월 동안 이러한 기능으로 인해 JMP Genomics가 유전체 분석 공간에서의 경쟁에서 차별화되는 것으로 나타났습니다.
MAQC 참가자는 유전학 데이터를 분석하는 데 사용할 수있는 통계 기법 및 방법에 대한 훌륭한 과학적 관심을 갖고 있지만 양질의 유전체 데이터를 사용하여 인간의 건강에 도움을주고 약물 개발 프로세스를 지원해야한다는 진정한 바람이 있습니다. FDA는 Genomics 데이터 (VGDS)를 약물 승인 프로세스에 자발적으로 제출함으로써 유전학 데이터 분석을위한 분석 프로세스의보다 엄격한 개발 및 표준화를 분명히 원합니다. MAQC의 FDA 코디네이터는 해당 분야의 연구를 촉진하기 위해 단계를 밟았으며 과학자와 소프트웨어 개발자 모두 지금까지 연구 결과와 출판물을 통해 많은 것을 배웠습니다.
SAS의 MAQC 회의에서 특별히 흥미 진진한 공적 개발 중 하나는 MAQC Whole Genome Association (WGA) 연구 그룹 발표였습니다. 와 JMP Genomics 3.0 우리는 매우 큰 WGA 데이터 세트의 분석을 지원하고 있습니다. 우리는 최근 4000 개의 샘플에 대해 500k SNP 유전형과 4000 개의 샘플 각각에 대해 최대 100,000 개의 SNP를 가진 다수의 유전학 프로세스를 벤치마킹했습니다. 나는 SAS와 JMP Genomics 개발자가 WGA 연구 그룹의 미래 방향에 깊이 관여하고 JMP Genomics의 놀라운 유전학 분석 기능에 대한 향후 개선 사항에 그들이 배운 것을 통합 할 것이라는 데 의심의 여지가 없습니다.
John Sall, JMP Marketing 및이 중요한 2 일 일정을 계획하고 지원하는 데 도움을 준 SAS의 다른 모든 분들께 감사드립니다.
