癌症研究中的多同位素成像質譜（MIMS）中的數據探索和發現（2020-EU-30MP-371）級別：中級
Greg McMahon，國家物理實驗室首席研究科學家
多同位素成像質譜（MIMS）將生物樣品的穩定同位素標記與高空間分辨率（亞細胞）質譜成像和所得圖像數據的廣泛統計分析結合在一起。圖像中包含大量信息，並且使用JMP可以使用一種快速簡便的方法來分析數據，以查找僅隱含在圖像中的信息或其他可能位於第一“明顯”信息層以下的信息。將Graph Builder與簡單的數據分發和本地數據過濾器結合使用可提供大量信息。可以通過應用聚類分析和多元統計來擴展該方法。在本演示文稿中，我們將使用一個示例跟踪在小鼠乳腺癌腫瘤中13C和18O穩定同位素標記的葡萄糖的代謝命運，該小鼠乳腺癌腫瘤中含有高水平Myc癌基因的細胞，而Myc癌基因是導致乳腺癌侵襲性增長的驅動力，或者低水平的Myc癌基因。最後，我們將就結果對非專家癌症研究的意義發表一些評論。
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