JMP Genomics 10 , el último lanzamiento de software de la familia de productos JMP, está aquí y hay mucho de lo que estar emocionado. Si usted es un fitomejorador de plantas o un científico de cultivos interesado en acelerar los ciclos de reproducción o un científico traslacional interesado en analizar experimentos de RNA-Seq de células individuales, hay nuevos análisis disponibles para usted, así que abróchese el cinturón.
En JMP Genomics 10, el conjunto de herramientas más sofisticado está listo para que lo pruebe y aprenda cómo pueden ayudarlo a abordar sus problemas científicos.
Primero echemos un vistazo a algunas de las nuevas características.
Ciencia traslacional
Visualice las relaciones de los genes usando gráficos de constelaciones.
Los científicos traslacionales obtendrán mucho valor del nuevo flujo de trabajo Basic Single-Cell RNA-Seq. Con él, puede realizar una exploración estándar en un conjunto de datos de RNA-Seq de una sola célula para analizar patrones de expresión génica a nivel celular, facilitando la identificación de grupos de tipos de células que muestran expresión diferencial. Esta nueva tecnología es especialmente útil en estudios de inmunología y oncología. Además, un importador de matrices de códigos de barras de características, selección de genes variables y métodos de inclusión de reducción de dimensiones (t-SNE y UMAP) son nuevas características para ayudar en el análisis de RNA-Seq de una sola célula. Si está interesado en una demostración, asegúrese de ver la presentación de Meijian Guan, Análisis de datos de secuenciación de ARN de una sola célula utilizando JMP Genomics .
Pero no solo tome la palabra de Meijian de cuán interesante hace JMP Genomics su investigación científica. Eche un vistazo a algunas publicaciones recientes para obtener una comprensión más completa de lo que ofrece JMP Genomics. Para los científicos traslacionales que son evaluar la eficacia de las vacunas , prediciendo biomarcadores basados en sangre (y un ensayo posterior) para identificación del cáncer de mama , o solicitar patentes para diagnosticar melanoma cutáneo , JMP Genomics agrega un nuevo flujo de trabajo Basic Single-Cell RNA-Seq al arsenal de herramientas de ciencia de datos de los usuarios.
Investigación agronómica
La adición de Mezcla de población a JMP Genomics le da a los genetistas estadísticos otra flecha en su carcaj para estimar los orígenes ancestrales para tener en cuenta la diversidad genética en los estudios de asociación de todo el genoma (GWAS). Para la investigación agronómica, las actualizaciones del modelo de selección genómica mejoran la evaluación cruzada y las simulaciones de progenie para realizar ciclos de reproducción de alto ritmo, apoyando la selección de cultivos más saludables al modelar la variabilidad genética. los video más reciente de Luciano da Costa e Silva describe estas nuevas características. Para una discusión más reciente de alto nivel sobre nuestro software, consulte el segmento JMP On Air del Dr. Kelci Miclaus: Fitomejoramiento con genómica JMP .
Con estos nuevos análisis y herramientas, los científicos han acelerado los cultivos más robustos (por ejemplo, cuando en busca de resistencia a las enfermedades en el trigo de invierno hexaploidía ) , la Colección Nacional de Granos Pequeños del USDA tiene granos diversificados para alimentos de origen animal y humano , y los investigadores académicos tienen nuevas plantas de frijol blanco registradas que combinan altos rendimientos de semillas con resistencia al moho y al tizón. ¿Qué tienen en común todos estos proyectos? Un nivel de sofisticación de software que solo existe en JMP Genomics.
Las herramientas que obtienes en JMP Genomics 10
Esta versión de JMP Genomics es el último paso hacia nuestra promesa de proporcionar un acceso más conveniente a SAS, R y Python. Con JMP Pro 15.1 y SAS 9.4M6, la versión cuenta con mejoras de modelado predictivo que incluyen una nueva utilidad Model Summary y Ensemble para mejorar las aplicaciones de aprendizaje automático para el descubrimiento de biomarcadores. Las nuevas rutinas de complementos también permiten los modelos Genomic Bayesian y XGBoost a través de los populares paquetes R y Python.
Todos estos avances son posibles gracias a un equipo de científicos de primer nivel, dirigido por Russ Wolfinger, Director de Investigación y Desarrollo de JMP Life Sciences. Su Elección a la Asociación Americana para el Avance de la Ciencia en 2012 respalda sus logros con la aplicación de modelos mixtos a ensayos clínicos y análisis genómicos, así como a la investigación en muchas otras áreas del análisis estadístico. Sus elogios más recientes provienen de las competencias de Kaggle, especialmente hace unas semanas cuando se colocó primero en la clasificación privada por pronóstico global de COVID-19 . Su entrevista de JMP On Air, Lecciones de un ganador de Kaggle , da más detalles sobre sus experiencias con estas competiciones.
Echa un vistazo a la última versión de JMP Genomics .
