Kelci Miclaus, Senior Manager, Advanced Analytics R & D JMP Life Sciences, SAS Institute Inc.
트랜스 레이 셔널 리서치 (기초 연구에서 응용 분야에 걸친 연구)와 임상 연구의 수행에는 많은 비용이 소요됩니다.건강 결과와 질병을 이해하기 위해 연구자들은 일반적으로 비용과 시간을 고려하면서 최대한의 평가 항목에 대해 최대한의 데이터를 수집합니다.이것은 또한 질환의 게놈 기반의 이해가 한정되어 있다는 점과 새로운 치료법의 효과뿐만 아니라 안전성 및 조작 상 완전성을 평가하기위한 우수한 임상 연구 실천 프로토콜에 따라 동기 지어 있습니다.생명 과학 데이터의 '라이프 사이클'는 데이터 량이 결과의 분석과 전달에 큰 부담이 될 수 있습니다 (수백 테이블을 만드는 전통적인 방법은 효율적이고도 효과적인도 없지만 ).이 세션에서는 생명 과학 연구에서의 전형적인 사례 연구 분석 속에서 특히 결과를 전달하기위한 구상에 대해 초점을 맞추고 설명합니다.복잡한 통계 분석 결과를 전달하기위한 데이터를 요약하고 시각화하는 기술과 그래프 대해
자세히 설명합니다.예로는 게놈 데이터를 이용한 수천에서 수백만의 통계 모델의 런타임 볼케이노 플롯 맨하탄 플롯 임상 시험에서 안전성 및 유효성의 분포 요약, 실험실 진단 경향 (워터 폴 플롯, 시프트 플롯, 스파게티 플롯, 라자냐 플롯, 수영 플롯), 또한 임상 시험의 완전성의 이상 검출 등입니다.모든 예는 JMP 그래프 빌더를 사용하여 만들어지고 그 장점과 유연성에 대해서도 소개합니다.
