使用生命科學數據進行有效的交流和可視化（2019-US-30MP-187）級別：初學者
SAS JMP Life Sciences高級分析研發高級經理Kelci Miclaus
進行轉化和臨床研究的代價很高。 在了解健康狀況和疾病的研究中，鑑於成本和時間的考慮，研究人員通常會收集盡可能多的終點數據。這是由於我們對疾病的基因組基礎缺乏了解，以及良好的臨床研究實踐方案（不僅評估新療法的功效，而且還評估安全性和操作完整性），進一步激發了這一動機。 在生命科學數據的“生命週期”中，數據量給分析和傳達結果帶來了挑戰。產生數百張表的傳統做法既無效又無效。本演講將重點關注可視化，以交流生命科學研究典型案例分析中的結果。 我們重點介紹了數據摘要可視化技術和圖形，以傳達複雜的統計分析結果。 例如，當執行具有基因組數據的成千上萬的統計模型時的火山地塊和曼哈頓地塊，臨床試驗中安全性和有效性的分佈匯總，實驗室發現趨勢（瀑布圖，漂移圖，意大利麵條圖，千層面圖，游泳者圖）和臨床操作完整性異常檢測。所有示例都將與Graph Builder一起展示，展示了這個關鍵JMP平台的優勢和靈活性。
爆發視頻
