Altoparlante
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Trascrizione
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| Jason Wiggins, JMP |
ciao Madison. |
| Madisun Hembree |
Scusa, ero nel panico. |
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Pensavo fosse colpa mia, ero tipo oh no. |
| Jason Wiggins, JMP |
No, è così divertente che mi piace fare queste cose per sistemarle, c'è una lista di non so, forse 20 cose diverse che devi fare bene. |
| Madisun Hembree |
In ordine per tutto noi. |
| Jason Wiggins, JMP |
Sono e come sai, più passaggi hai un assistente bene, più opzioni, ci sono un casino. |
| Madisun Hembree |
Sì. |
| Jason Wiggins, JMP |
sì così comunque, penso che stiamo bene ti vedo. |
| Madisun Hembree |
Perfetto. |
| Jason Wiggins, JMP |
sì, non sembra che ci siano strani artefatti della fotocamera. |
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Direi che se ci fosse un modo per attenuare la luce sullo sfondo potrebbe essere utile, ma. |
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Esatto a. |
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Questo ha fatto Oh, so cosa sta succedendo. |
| Madisun Hembree |
È troppo buio così. |
| Jason Wiggins, JMP |
No, penso che vada bene. |
| Madisun Hembree |
Va bene. |
| Jason Wiggins, JMP |
è meglio sì che è meglio. |
| Madisun Hembree |
Quindi, tipo, ho la luce del sole e ho appena spento la luce in alto. |
| Jason Wiggins, JMP |
Stai effettuando l'accesso dal tuo ufficio. |
| Madisun Hembree |
sì, li ho firmati dal mio ufficio, ho provato che ci sono troppe persone che lavorano da casa. |
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Lo sono, ed ero, come se tutti avessero una riunione nello stesso momento, ero come se prendessi una sala conferenze in cui abbiamo ragione. |
| Jason Wiggins, JMP |
Ora perfetto, bene, prima di iniziare, uno dei miei compiti è ricordarti che questa registrazione sarà pubblicata online nella pagina di scoperta della community e va bene così, con te. |
| Madisun Hembree |
Sì, ho ottenuto tutto il materiale approvato dal mio team legale in modo perfetto. |
| Jason Wiggins, JMP |
Fantastico, ho appena notato che stiamo effettivamente registrando, ma la nostra conversazione verrà eliminata. |
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Ok, e sei pronto per partire quando vuoi. |
| Madisun Hembree |
Ok, allora lo tirerò su sul mio e vediamo. |
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Quello si apre. |
| Madisun Hembree |
modalità. |
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Lee OK. |
| Jason Wiggins, JMP |
OK, vedo il tuo schermo che sei alzato. |
| Madisun Hembree |
In fondo lo vedi, o le facce sono la mia faccia in qualche modo sfocano qualsiasi riquadro grigio fuori dalla presentazione. |
| Jason Wiggins, JMP |
Non mi sembra così, no. |
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E sono abbastanza sicuro che questo è ciò che vedranno le persone che guardano il video, quindi se. |
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sei incinta e vedo il. |
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Il tuo manifesto. |
| Madisun Hembree |
Va bene. |
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Fammi fare un passo alla volta. |
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Quindi lo farò. |
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averlo. |
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Ok, allora farò io stessa una breve presentazione e comincerò con la presentazione. |
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Penso che andrà bene. |
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Va bene. |
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Va bene. |
| Madisun Hembree |
Ciao ragazzi, mi chiamo Madisun Hembree e sono un ingegnere di sviluppo prodotto presso Thermo Fisher Scientific e lavoro nella loro divisione di scienze genetiche. |
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E oggi parlerò di come utilizzo il profiler di previsione JMP per valutare la discriminazione allelica ottimale del saggio SNP nei campioni di mais. Quindi, per darti prima una piccola introduzione, |
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quando sto determinando le prestazioni del mio dosaggio, o ci pensi, davvero qualsiasi prestazione di qualsiasi sistema, ci sono due tipi di variabili che devono essere definite. |
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Le prime sono le variabili dei fattori chiave. Queste saranno le variabili che cambierai, di cui proverai diverse condizioni. |
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E nel mio caso, testerò diversi tipi di test SNP che cercano geni diversi e li eseguirò su più tipi di chicchi di mais. |
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E il secondo tipo di variabile sono le tue variabili di output. Queste saranno le tue variabili che utilizzerai per misurare quale combinazione delle tue variabili dei fattori chiave |
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sono ottimali in base alle esigenze definite dall'utente. Quindi, nel mio caso, misurerò il tasso di chiamata, lo spread del cluster e la distanza da cluster a NTC dei miei dati, che |
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Parlerò un po' di più su cosa significano queste metriche nella prossima sezione. Quindi questo poster esaminerà i miei esperimenti di riferimento che uso davvero come riferimento |
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le prestazioni del saggio dei miei materiali di partenza. E poiché ho diversi tipi di variabili di output che verranno pesate in modo leggermente diverso, è difficile farlo a mano. Quindi, usando il profiler di previsione JMP puoi impostare |
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una funzione di desiderabilità che terrà conto delle esigenze definite dall'utente e ti aiuterà a creare matematicamente una classifica di desiderabilità basata sui tuoi materiali. Il software JMP sarà in grado di aiutarci molto in questo. |
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Quindi, dopo, parliamo un po' di cos'è un saggio SNP. |
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Abbiamo il DNA; contiene tutte le nostre informazioni genetiche. |
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E la forma più comune di variazione genetica è in un SNP. Un SNP è un polimorfismo a singolo nucleotide, in cui un singolo blocco di DNA, che è un nucleotide, |
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viene scambiato. E quando eseguiamo i test SNP, stiamo cercando di genotipizzare |
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i nostri campioni. E quando guardi quei dati, stai guardando il grafico simile a quello che vediamo a destra, che è un grafico di discriminazione allelica. Quindi la nostra capacità di essere in grado di genotipizzare quelli in diverse categorie |
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è pertinente per noi essere in grado di ottenere le informazioni di cui abbiamo bisogno da quel campione. E così, nel mio esperimento, voglio essere in grado di determinare che le diverse combinazioni dei miei fattori chiave mi stanno dando |
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un diagramma di discriminazione ottimale. E per farlo, userò tre parametri chiave. Il primo è il tasso di chiamata. |
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Quindi il tasso di chiamata è la percentuale di chiamate genotipiche riuscite per SNP che passa. |
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Per questo voglio che la percentuale sia davvero alta, quindi voglio massimizzarla e voglio che sia tra circa l'80 e il 100% di noi che abbiamo genotipizzato con successo il nostro set di campioni. |
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In secondo luogo, esaminerò la diffusione del cluster, quindi è qui che vediamo nella categoria rossa |
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quaggiù. E questa è la deviazione standard della distanza tra ogni punto di dati al centro del suo cluster. Vogliamo quel numero |
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da minimizzare. Vogliamo che quel numero sia davvero piccolo in modo da essere in grado di discernere tra i diversi gruppi che puoi vedere nel rosso verde e nel blu. |
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Più è piccolo, meglio è per noi essere in grado di distinguere tra questi e genotipizzare con successo i nostri campioni. |
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Infine, è il cluster a distanza NTC. Questa è la distanza media di tutti i punti dati nel cluster dall'NTC, che è il nostro controllo senza modello. |
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Quindi vogliamo assicurarci che il nostro cluster genotipico sia lontano dal controllo che non ha campione ma fino a un certo punto, più lontano è quel cluster |
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non aggiunge tanti benefici, quindi l'opportunità di quella distanza non è davvero una relazione lineare. E quindi qualcosa che JMP sarà in grado di fare è |
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valutare l'importanza di ciascuna di queste variabili. Vogliamo che il tasso di chiamata e lo spread del cluster siano più importanti quando decidiamo quanto siano desiderabili le nostre combinazioni rispetto alla distanza tra cluster e NTC. È ancora importante, ma non così importante come le altre due variabili. |
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Quindi, tornando indietro, ho eseguito i miei esperimenti. Ho usato i miei saggi SNP su tutti i miei diversi chicchi di mais. li ho eseguiti |
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su una PCR. Sono stato in grado di estrarre quei dati e da quei dati ho calcolato manualmente il tasso di chiamata, la diffusione del cluster e la distanza da cluster a NTC. |
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Di tutte le diverse combinazioni della mia variabile del fattore chiave, vi mostrerò ragazzi... L'ho inserito in una tabella JMP e vi darò una piccola demo su come uso il profiler di previsione per generare una funzione di desiderabilità. |
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Quindi, come puoi vedere qui, ho entrambe le mie variabili dei fattori chiave, così come tutte le mie variabili di output. Quello che farò è andare ad analizzare e fare clic sul modello adatto. |
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Da lì posso prendere tutte le mie variabili di output e inserirle nella categoria Y, quindi prendere tutte le mie variabili dei fattori chiave e aggiungerle ai miei effetti del modello. E poiché in realtà sono interessato solo al profiler di previsione, raggiungerò un rapporto minimo, solo così non vedo tanti grafici. |
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Quando eseguo questo, apri il profiler di previsione, vai sotto i minimi quadrati e fai clic sul profiler per popolarlo in basso. |
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Quindi questo è solo una specie di grafico di tutti i nostri risultati. Vedrai tutte le nostre variabili di output sull'asse Y e tutte le nostre variabili dei fattori chiave di seguito. Quindi il prossimo passo è impostare la nostra funzione di desiderabilità. |
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Per farlo, siamo andati in ottimizzazione e desiderabilità e vedrai che JMP compila automaticamente queste curve di desiderabilità sulla destra. Quindi JMP li imposterà automaticamente tutti per massimizzare e vedrai questa desiderabilità |
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tipo di mappatura sottostante. Quindi quello che vuoi fare è essere in grado di impostarli, in base a quali erano le nostre esigenze definite. Quindi prima abbiamo parlato del tasso di chiamata. |
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Come ho detto prima, voglio massimizzarlo. Voglio davvero che mostri una maggiore desiderabilità tra l'80 e il 100%. |
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Vedrai che imposterò la mia impostazione alta davvero desiderabile. La desiderabilità è compresa tra zero e uno, quindi voglio che il 100% sia il più desiderabile. |
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E imposterò il centro all'80% e voglio lasciarlo in modo che, quando scende al di sotto dell'80%, sia |
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molto più indesiderabile. Quella curva di desiderabilità non sarà una relazione lineare. Vogliamo che rimanga tra quell'80 e |
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100%. Lascerò quell'importanza come 1 e vedremo un po' più avanti come farlo. |
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Quindi il prossimo è il nostro cluster spread. E di questo abbiamo parlato, vogliamo davvero minimizzarlo, e in questo momento cosa? |
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quei numeri sono a sinistra perché i valori saranno solo gli intervalli di ciò che ho nei miei dati sperimentali. Quindi ho intenzione di |
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normalizzali un po', rendili un po' più belli da zero a due. E questo, dal momento che voglio solo minimizzarlo, manterrò una relazione abbastanza lineare in quella curva di desiderabilità. |
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Quindi ho intenzione di impostare che sia molto desiderabile essere più vicino allo zero il più piccolo possibile e un po' meno. Manterrò la stessa importanza del tasso di chiamata. |
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E l'ultimo, questo è il cluster alla distanza NTC di cui abbiamo parlato. Questo sarà quello che |
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vogliamo massimizzare. Abbiamo il nostro intervallo da zero a 12 della nostra distanza da ciò che abbiamo nei nostri dati, quindi voglio entrare e imposterò alcuni |
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desiderabilità e dicendo che voglio che sia, sai, desiderabile essere verso i 12. Quando arrivi a sei, è un po' meno desiderabile, ma non molto. |
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E mentre scendiamo in basso, diminuiamolo un po', ma la cosa più importante è che lo prendo importante e lo riduco. |
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Quindi lo cambierò in 0,5, e questo cambierà il modo in cui viene calcolato il numero di desiderabilità, quanto lo pesa. Così come |
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puoi vedere qui, è popolata la curva di desiderabilità e puoi vedere che alcuni di essi hanno una relazione lineare, alcuni sono curvi. |
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Quello che vogliamo fare è assicurarci di raggiungere la desiderabilità massimizzata, perché quando lo facciamo, vedrai qui sotto per ognuno di questi, apparirà un numero di desiderabilità. E in questo momento sta mostrando che il mio chicco di mais tre, |
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con il mio test SNP mais 11 mi darà le impostazioni più desiderabili. E quindi qualcosa che puoi fare è salvare quella formula, così possiamo dare un'occhiata a |
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quella formula per vedere come viene calcolata, quindi posso prenderla e quando la ordinerò, dovrà far apparire una nuova tabella di dati. Farai semplicemente clic su continua per far apparire quella tabella di dati. |
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E una volta che appare, quello che vedrai è di nuovo un elenco, e una volta che scorro, vedrai i numeri desiderabili |
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e come li classificano dal più alto al più basso. E qualcosa che potremo vedere è come viene calcolato quel numero. Puoi entrare nella formula. |
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E la cosa più importante è quando stabiliamo la nostra importanza, |
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puoi vedere qui sotto tasso di chiamata, diffusione cluster e cluster a NTC, quel numero che viene fuori nella desiderabilità proviene da tutti questi fattori sommati. E puoi vedere che ognuno di questi viene moltiplicato per un moltiplicatore dello scaler. |
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E il cluster a NTC, la cosa che noterai, è stato moltiplicato per 0,2, dove gli altri due sono moltiplicati per 0,4. |
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Ciò significa che quando ottengo questo numero di desiderabilità per ciascuna delle mie combinazioni di tipo di chicco di mais e tipo di test SNP, tengo conto del tasso di chiamata e della diffusione del cluster |
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più alto e tipo di mostrare più importanza rispetto alla distanza cluster a NTC. |
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Quindi, quando questi vengono popolati, questo è il tipo di chiave per questo ed essere in grado di determinare quale variabile si desidera tenere più alta quando si calcola questo numero di desiderabilità. E quindi ho questa classifica, ho questi numeri di desiderabilità. |
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Ma, sai, perché sono utili? Quindi questo è stato per me un esperimento di base per capire le prestazioni del mio dosaggio. Quando vado avanti a fare qualsiasi ottimizzazione, diciamo per le mie miscele di reazione, forse voglio cambiare la sequenza nel mio saggio SNP, voglio provare a |
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ottimizzare forse il mio master mix multiplex. |
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Quando lo faccio, ho bisogno di capire quali materiali voglio usare, perché non sapevo quali geni ci sarebbero stati in quei chicchi di mais. |
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Quindi ora ho questo elenco e posso scorrere fino in fondo e trovare quelli che sono davvero indesiderabili. Potrebbe essercene uno, ma non ha affatto quel gene. Ora posso rimuovere quelli basati su quella classifica di desiderabilità. |
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Potrebbero essercene quelli in cui hanno una desiderabilità inferiore in cui sono come sai penso di poter ottimizzare il mio dosaggio |
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per renderlo migliore. Quindi ora posso scegliere da quell'elenco quali materiali voglio usare in futuro. Ma farlo a mano sarebbe stato, |
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per me, abbastanza impossibile. Non saprei davvero come farlo matematicamente e come tenere le cose più in alto l'una dell'altra con la mia variabile di output. |
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Quindi JMP è stato davvero in grado di fornirmi quell'elenco da cui partire quando ho iniziato a fare il mio processo di ottimizzazione in una specie di qualsiasi categoria di cui avessi bisogno. |
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Quindi quella era la mia presentazione del poster. Vorrei ringraziare i miei mentori, Joyce Wile e Ferrier Le, per avermi fornito i materiali, oltre a fornirmi un supporto continuo. E spero che la presentazione vi sia piaciuta. Grazie. |
