使用生命科学数据进行有效的交流和可视化SAS Institute Inc. JMP生命科学高级分析研发高级经理Kelci Miclaus
转化研究（从基础研究到应用领域）和临床研究非常昂贵。为了了解健康状况和疾病，研究人员通常会在考虑成本和时间的情况下收集有关最大终点的最大数据。对疾病的基因组基础了解有限，以及评估安全性和手术完整性以及新疗法的有效性的良好临床研究实践方案，进一步激发了这一动机。它被附上。在生命科学数据的“生命周期”中，数据量可能是分析和结果传输的沉重负担（尽管创建数百张表的传统方法既无效又无效） ）。在本次会议中，我们将专注于可视化以传达生命科学研究中典型案例研究分析的结果。关于数据的汇总和可视化以及以图形方式传达复杂的统计分析结果，
我将详细解释。示例包括运行的火山图，曼哈顿图，临床试验中的安全性和功效分布摘要，使用基因组数据的数千到数百万个统计模型的实验室诊断趋势（瀑布图，移动）图，意大利面条图，千层面图，游泳者图）以及临床试验完整性中的异常检测。所有示例都是使用JMP的图形生成器创建的，并展示了其优势和灵活性。
突围数据可视化
