JMP Genomics 10 , la versione più recente del software della famiglia di prodotti JMP, è qui e c'è molto di cui essere entusiasti. Se sei un coltivatore di piante o uno scienziato delle colture interessato ad accelerare i cicli di riproduzione o uno scienziato traslazionale interessato ad analizzare gli esperimenti RNA-Seq a cellula singola, ci sono nuove analisi disponibili per te, quindi allaccia le cinture.
In JMP Genomics 10, il set più sofisticato di strumenti è pronto per testare l'unità per scoprire come possono aiutarti ad affrontare i tuoi problemi scientifici.
Diamo prima un'occhiata ad alcune delle nuove funzionalità.
Scienza traslazionale
Visualizza le relazioni dei geni usando i grafici delle costellazioni.
Gli scienziati della traduzione trarranno molto valore dal nuovo flusso di lavoro di base a cella singola RNA-Seq. Con esso, è possibile eseguire l'esplorazione standard su un set di dati RNA-Seq a cella singola per analizzare i modelli di espressione genica a livello cellulare, facilitando l'identificazione di cluster di tipo cellulare che mostrano espressione differenziale. Questa nuova tecnologia è particolarmente utile negli studi di immunologia e oncologia. Inoltre, un importatore di matrici Feature-Barcode, la selezione del gene variabile e i metodi di incorporamento della riduzione dimensionale (t-SNE e UMAP) sono nuove funzionalità per facilitare l'analisi dell'RNA-Seq a cella singola. Se sei interessato a una demo, assicurati di dare un'occhiata alla presentazione di Meijian Guan, Analisi dei dati di sequenziamento dell'RNA a cella singola utilizzando JMP Genomics .
Ma non limitarti a prendere la parola di Meijian per quanto sia interessante la sua ricerca scientifica su JMP Genomics. Dai un'occhiata ad alcune pubblicazioni recenti per comprendere meglio cosa offre JMP Genomics. Per gli scienziati traslazionali che lo sono valutare l'efficacia dei vaccini , prevedere biomarcatori a base di sangue (e un successivo test) per identificazione del cancro al seno , o richiedere brevetti a diagnosticare il melanoma cutaneo , JMP Genomics aggiunge un nuovo flusso di lavoro di base RNA-Seq a cella singola all'arsenale di strumenti di data science degli utenti.
Ricerca agronomica
L'aggiunta della Population Admixture alla JMP Genomics fornisce ai genetisti statistici un'altra freccia nella loro faretra per stimare le origini ancestrali per tenere conto della diversità genetica negli studi di associazione su tutto il genoma (GWAS). Per la ricerca agronomica, gli aggiornamenti del modello di selezione genomica migliorano le simulazioni di valutazione incrociata e progenie per eseguire cicli di allevamento ad alto ritmo, supportando la selezione di colture più sane modellando la variabilità genetica. Il ultimo video da Luciano da Costa e Silva descrive queste nuove funzionalità. Per una più recente discussione di alto livello sul nostro software, dai un'occhiata al segmento JMP On Air del Dr. Kelci Miclaus: Allevamento vegetale con JMP Genomics .
Con queste nuove analisi e strumenti, gli scienziati hanno accelerato colture più robuste (ad esempio, quando alla ricerca di resistenza alle malattie nel grano invernale hexaploidy ) , hanno la collezione nazionale di piccoli cereali dell'USDA cereali diversificati per approvvigionamento alimentare umano e umano e ricercatori accademici hanno nuove piante di fagioli bianchi registrate che combinano elevate rese di semi con resistenza alla muffa e alla peronospora. Cosa hanno in comune tutti questi progetti? Un livello di sofisticazione del software che esiste solo in JMP Genomics.
Gli strumenti che ottieni in JMP Genomics 10
Questa versione di JMP Genomics è l'ultimo passo verso la nostra promessa di fornire un accesso più conveniente a SAS, R e Python. Con JMP Pro 15.1 e SAS 9.4M6, la versione presenta miglioramenti della modellazione predittiva, tra cui un nuovo modello di riepilogo e utilità Ensemble per migliorare le applicazioni di apprendimento automatico per la scoperta di biomarker. Le nuove routine di componenti aggiuntivi abilitano anche i modelli Genomic Bayesian e XGBoost tramite i popolari pacchetti R e Python.
Tutti questi progressi sono resi possibili da un team di scienziati di prim'ordine, guidati da Russ Wolfinger, direttore R&S di JMP Life Sciences. Il suo elezione all'American Association for the Advancement of Science nel 2012 sostiene i suoi successi con l'applicazione di modelli misti agli studi clinici e all'analisi della genomica, nonché alla ricerca in molte altre aree dell'analisi statistica. I suoi riconoscimenti più recenti provengono dalle competizioni di Kaggle, in particolare solo poche settimane fa, quando si è classificato primo nella classifica privata per previsione globale di COVID-19 . La sua intervista a JMP On Air, Lezioni da un vincitore di Kaggle , fornisce maggiori dettagli sulle sue esperienze con queste competizioni.
Dai un'occhiata all'ultima versione di JMP Genomics .
