단일 셀에서 두 값 수정동일한 셀에 두 개의 값이있는 것을 수정하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
각 행은 특정 환자에게 할당되고 열은 가능한 돌연변이가있는 유전자입니다. 문제는 두 환자가 같은 유전자에 둘 이상의 돌연변이가 있다는 것입니다. 첨부 된 이미지를 참조하십시오. 이것이 두 개의 개별 값임을 JMP에 가장 잘 알리는 방법은 무엇입니까? 나는 동일한 환자 ID로 두 행을 만들려고 시도했지만 프로그램이 다른 돌연변이를 두 번 계산하게 될 것이 두렵습니다. 감사합니다.
데이터 테이블Re : 단일 셀에서 두 값 수정안녕 @Earendur ,
이러한 돌연변이가 N 개있는 경우 Mutation 1 및 Mutation 2 또는 Mutation N과 같은 두 개의 열을 생성해야합니다. 그러면 다음을 사용하는 공식과 함께 열 공식을 사용할 수 있습니다.
Word(n, s, delim)
여기서 n은 첫 번째 변형의 첫 번째 단어이고 s는 기존 변형 열입니다. 사용할 delim은 ","입니다. 변형은 쉼표와 공백으로 구분되기 때문입니다. 그것은 당신이 원하는 것을 얻을 것입니다.
도움이 되었기를 바랍니다!,
DS
Re : 단일 셀에서 두 값 수정감사 안녕하세요. , 말이됩니다.
두 개의 열을 만들면 분석을 수행 할 때 Mut1 ... MutN을 함께 고려하도록 JMP에 어떻게 알릴 수 있습니까?
Re : 단일 셀에서 두 값 수정안녕 @Earendur ,
특정 분야에서 더 관련성 높은 경험을 가진 사람이 더 구체적인 답을 줄 수 있습니다.
그런 상황을 마주했을 때 이렇게 생각하는 방식은 먼저 상황의 규모를 추정해야합니다. 두 가지 돌연변이가있는 케이스는 몇 개입니까? 세 개 이상 있습니까? 다양한 조합이 있습니까? 아니면 특정 쌍이 일반적입니까?
변형 열의 텍스트 탐색기를 사용하여 모든 개인 및 조합의 분포를 볼 수 있습니다.
이 작업을 마치면 분석 단위를 올바르게 정의하고 관측 값이 독립적인지, 반복되는지 또는 중첩되는지 확인해야합니다.
질문에 대한 답변은 분석을위한 올바른 데이터 구조를 설정하는 데 도움이됩니다.
돌연변이를 독립 변수 또는 종속 변수로 사용 하시겠습니까? 분석 단위가 돌연변이 일 수 있습니까? 아니면 환자 여야합니까? 환자 인 경우 두 번째 돌연변이는 비 독립적 관찰에 대한 조정이 필요할 수있는 데이터의 또 다른 행일 수 있습니다. 돌연변이 카테고리가 너무 많으면 의미있는 방식으로 집계하고 조합도 포함 할 수 있습니다.
이것이 적어도 조금 도움이되기를 바랍니다.
론
Re : 단일 셀에서 두 값 수정안녕 @Earendur ,
표준 JMP를 사용하고 있습니까? 분석과 관련하여 JMP Clinical 또는 Genomics에 대한 조언을 드릴 수 없으며 JMP 및 JMP Pro 만 있습니다.
하지만 표준 분석을 할 수 있습니다. 제가 만든 테이블과 Fit Least Squares 스크립트를 볼 수 있습니다. 일반적으로 돌연변이 열을 X 요인 및 Y 응답이 무엇이든간에 캐스팅하고 플랫폼을 실행합니다. 수행중인 작업에 따라 ANOVA 또는 로지스틱 적합 또는 우발성 등을 수행 할 수 있습니다. 시각화 등을 위해 문자 및 숫자 열이있는 산점도 행렬 (그래프> 산점도)을 수행 할 수도 있습니다.
도움이 되었기를 바랍니다!,
DS
Re : 단일 셀에서 두 값 수정안녕하세요.
표준 JMP를 사용하고 있습니다.
샘플 테이블 주셔서 감사합니다. 여러분이 만든 "Fit Group"은 제가 달성하고자하는 것과 매우 유사합니다. 두 개의 개별 그래프가 아니라 동일한 그래프에 모든 돌연변이 변형 "AZ"가 표시되어야합니다.
"Mut"열을 사용하면 "A, B"및 "A, D"등이 단일 돌연변이라고 생각하고이를 따라 개별 "A" "B"및 "D"범주에 할당하지 않습니다. x 축.
Re : 단일 셀에서 두 값 수정안녕 @Earendur ,
Mut 1 및 Mut 2 열을 사용하는 경우 JMP는 ANOVA 분석을 위해 열을 동일한 그래프에 넣지 않습니다. 그러나 그래프 빌더에서 함께 그래프를 작성할 수 있습니다. 그것들을 그룹화하지만 X 축을 멋진 그래픽 방식으로 중첩하지만 실제로는 적절한 분석을 위해 많은 작업을 수행하지 않습니다.
JMP는 Mut 및 Y 열에 대해 단방향을 수행하는 경우 "A, B", "A, D"및 "G, I"변형을 단일 "인자"로 처리합니다. 특정 돌연변이가 항상 특정 쌍으로 발생하는 경우 (DNA 쌍과 같이), 고유 한 쌍이 특별한 것이기 때문에 돌연변이를 별도의 열로 나누고 싶지 않을 것입니다 (내 생각에는). .
JMP는 각각의 경우에 옳은 일을하고 있습니다. 단방향 / ANOVA는 올바른 분석이 아닐 수 있습니다. 로지스틱 분석을 사용하거나 데이터에 최소 제곱을하는 것이 더 나을 수 있습니다. (테이블 끝에 Mut 열을 복사 / 붙여 넣기하여 더 많은 행을 추가했습니다.)
이 중 많은 부분이 뿡뿡 수행하려는 올바른 분석 유형을 위해 데이터를 구조화하는 방법에 대해 이야기했습니다.
도움이 되었기를 바랍니다!,
DS
