揚聲器
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成績單
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| 傑森威金斯，JMP |
嘿麥迪遜。 |
| 麥迪遜·亨布里 |
對不起，我驚慌失措。 |
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我以為這是我的錯，我就像哦，不。 |
| 傑森威金斯，JMP |
不，這很有趣，喜歡做這些來設置這些，有一個我不知道的列表，也許有 20 種不同的事情你必須做對。 |
| 麥迪遜·亨布里 |
為了我們的一切。 |
| 傑森威金斯，JMP |
就像您知道的那樣，您擁有助手的步驟越多，選擇越多，就會變得一團糟。 |
| 麥迪遜·亨布里 |
是的。 |
| 傑森威金斯，JMP |
是的，無論如何，我想我覺得我們很好，我看到你了。 |
| 麥迪遜·亨布里 |
完美的。 |
| 傑森威金斯，JMP |
是的，它看起來沒有任何奇怪的相機偽影。 |
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我會說，如果有一種方法可以使背景中的光線變暗，這可能會有所幫助，但是。 |
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正好。 |
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這做到了哦，我知道發生了什麼事。 |
| 麥迪遜·亨布里 |
是不是太黑了。 |
| 傑森威金斯，JMP |
不，我認為這很好。 |
| 麥迪遜·亨布里 |
好的。 |
| 傑森威金斯，JMP |
那更好是的，那就更好了。 |
| 麥迪遜·亨布里 |
所以，就像，我有陽光，我只是關掉了頂燈。 |
| 傑森威金斯，JMP |
您是從辦公室登錄嗎？ |
| 麥迪遜·亨布里 |
是的，我在辦公室簽了字，我試圖讓太多人在家工作。 |
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我是，我是，就像每個人同時開會一樣，我想我會抓住一個我們在正確的會議室。 |
| 傑森威金斯，JMP |
現在完美了，在我們開始之前，我的任務之一是提醒您，此錄音將在線發佈在社區發現頁面中，您可以這樣做。 |
| 麥迪遜·亨布里 |
是的，我的法律團隊批准的所有材料都非常完美。 |
| 傑森威金斯，JMP |
太好了，我剛剛注意到我們實際上正在錄製，但我們的對話將被刪除。 |
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好的，您隨時可以出發。 |
| 麥迪遜·亨布里 |
好的，那我就把它拉到我的身上，讓我們看看。 |
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那打開。 |
| 麥迪遜·亨布里 |
模式。 |
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李好。 |
| 傑森威金斯，JMP |
好的，我看到你的屏幕了。 |
| 麥迪遜·亨布里 |
你看到了嗎，或者這些臉是我的臉，讓演示文稿中的任何灰色框都模糊了。 |
| 傑森威金斯，JMP |
在我看來它不像它。 |
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我很確定這就是觀看視頻的人會看到的。 |
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你懷孕了，我看到了。 |
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你的海報。 |
| 麥迪遜·亨布里 |
好的。 |
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讓我一步一步來。 |
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所以我只會。 |
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有它。 |
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好的，那麼我將自己做一個簡短的介紹，然後我將從演示開始。 |
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我想那會很好。 |
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好的。 |
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好的。 |
| 麥迪遜·亨布里 |
大家好，我叫 Madisun Hembree，是 Thermo Fisher Scientific 的產品開發工程師，在他們的遺傳學科學部門工作。 |
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今天我將討論如何使用 JMP 預測分析器來評估玉米樣品中的最佳 SNP 分析等位基因鑑別。 所以先給大家簡單介紹一下， |
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當我確定我的分析性能時，或者您考慮一下，實際上是任何系統的任何性能時，需要定義兩種類型的變量。 |
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首先是您的關鍵因素變量。 這些將是你要改變的變量，你要測試不同的條件。 |
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就我而言，我將測試不同的 SNP 分析類型，它們正在尋找不同的基因，並在多種不同的玉米粒類型中運行它們。 |
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第二種類型的變量是您的輸出變量。 這些將成為您的變量，您將使用這些變量來衡量關鍵因素變量的組合 |
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根據您的用戶定義需求進行優化。 所以在我的例子中，我將測量我的數據的呼叫率、集群傳播和集群到 NTC 距離，這 |
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我將在下一節中更多地討論這些指標的含義。 所以這張海報將著眼於我用來做基準的基準實驗 |
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我的起始材料的分析性能。 而且由於我有幾種不同類型的輸出變量，它們的權重會略有不同，因此很難手動完成。 因此，您可以使用 JMP 預測分析器設置 |
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一個考慮用戶定義需求的意願函數，它將幫助您根據您的材料在數學上創建一個意願排名。 軟件 JMP 將能夠在這方面為我們提供很多幫助。 |
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接下來，談談什麼是 SNP 分析。 |
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我們有DNA；它擁有我們所有的遺傳信息。 |
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最常見的遺傳變異形式是 SNP。 SNP 是單核苷酸多態性，其中單個 DNA 塊，即核苷酸， |
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被換掉了。 當我們進行 SNP 分析時，我們正在尋找基因分型 |
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我們的樣品。 當您查看該數據時，您正在查看類似於我們在右側看到的圖表，這是一個等位基因歧視圖。 所以我們能夠將這些基因分型為不同的類別 |
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與我們能夠從該樣本中獲得我們需要的信息有關。 因此，在我的實驗中，我希望能夠確定我的關鍵因素變量的不同組合給了我 |
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最優判別圖。 為此，我將使用三個關鍵指標。 首先是通話費率。 |
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所以調用率是每個通過 SNP 的成功基因型調用的百分比。 |
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為此，我希望這個百分比非常高，所以我想最大化它，我希望它在大約 80% 到 100% 之間，我們已經成功地對我們的一組樣本進行了基因分型。 |
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其次，我要復習的是集群傳播，所以我們在紅色類別中看到 |
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這邊。 這就是每個數據點到其集群中心的距離的標準差。 我們想要那個號碼 |
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被最小化。 我們希望這個數字非常小，以便我們能夠區分您看到的不同組，可以在紅色綠色和藍色中看到。 |
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它越小，我們就越能區分它們之間的差異並成功地對我們的樣本進行基因分型。 |
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最後，是集群到 NTC 的距離。 這是集群中所有數據點到 NTC 的平均距離，這是我們的無模板控制。 |
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所以我們要確保我們的基因型集群遠離沒有樣本的對照，但直到某個點，該集群越遠 |
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不會增加太多好處，因此該距離的可取性並不是真正的線性關係。 因此，JMP 將能夠做的事情是 |
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權衡每個變量的重要性。 當我們決定我們的組合有多理想時，我們希望呼叫率和集群傳播比集群到 NTC 距離更重要。 它仍然很重要，但不如其他兩個變量重要。 |
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所以回去，我進行了實驗。 我在所有不同的玉米粒上使用了我的 SNP 分析。 我跑了他們 |
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在 PCR 上。 我能夠提取該數據，並從該數據中手動計算呼叫率、集群傳播和集群到 NTC 的距離。 |
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在我的關鍵因素變量的所有不同組合中，我將向你們展示...我將其輸入到 JMP 表中，我將為你們提供一個關於如何使用預測分析器生成的小演示一個意願函數。 |
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因此，正如您在此處看到的，我擁有兩個關鍵因素變量以及所有輸出變量。 我要做的是我要去分析，我要點擊擬合模型。 |
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從那裡我可以獲取所有輸出變量並將其放入 Y 類別，然後獲取所有關鍵因素變量並將其添加到我的模型效果中。 而且由於我真的只對預測分析器感興趣，所以我將使用最少的報告，這樣我就不會看到那麼多的圖表。 |
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當我運行它時，拉起預測分析器，您進入最小二乘擬合，然後單擊分析器以填充底部。 |
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所以這只是一種繪製我們所有結果的圖表。 您將在 Y 軸上看到我們所有的輸出變量，並在下面看到我們所有的關鍵因素變量。 所以下一步是，我們要設置我們的意願函數。 |
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為此，我們進行了優化和可取性，您會看到 JMP 在右側自動填充這些可取性曲線。 所以 JMP 會自動將所有這些設置為最大化，您會看到這種可取性 |
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下面的映射。 所以你想要做的是能夠根據我們定義的需求來設置這些。 所以首先我們討論了通話率。 |
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就像我之前說的，我想最大化它。 我真的希望它在 80% 到 100% 之間顯示出更高的可取性。 |
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你會看到我會設置我的高設置非常可取。 可取性介於 0 和 1 之間，所以我希望 100% 是最可取的。 |
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我將中間設置為 80%，我想保留它，這樣當它低於 80% 時，它是 |
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更不可取。 意願曲線不會是線性關係。 我們希望它保持在 80 到 |
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100%。 我將把重要性保留為 1，稍後我們會看到如何做到這一點。 |
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接下來是我們的集群傳播。 我們談到了這個，我們真的想盡量減少這個，現在 |
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這些數字在左邊，因為這些值只是我在實驗數據中的範圍。 所以我要 |
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將它們標準化一點，使它們從零到二更好一點。 而這一點，因為我只是想最小化它，我將在該意願曲線中保持一個相當線性的關係。 |
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所以我將把它設置為非常接近零，盡可能小，少一點。 我將保持它與通話率相同的重要性。 |
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最後一個，這是我們談到的集群到 NTC 的距離。 這將是一個 |
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我們想要最大化。 我們與數據中的距離的距離範圍為 0 到 12，然後我想進入並設置一些 |
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願望和說我希望它是，你知道的，對 12 歲是可取的。 當你達到六個時，它有點不那麼可取，但不是很多。 |
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當我們下降到下方時，將其降低一點，但最重要的是我要重視這一點，我要降低它。 |
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所以我要把它改成0.5，這將改變合意數的計算方式，它的權重。 這樣 |
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你可以在這裡看到，它填充了意願曲線，你可以看到它們中的一些具有線性關係，其中一些是彎曲的。 |
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我們想要做的是確保我們達到最大的合意度，因為當我們這樣做時，你會在下面看到每一個，都會彈出一個合意度數字。 現在它顯示我的玉米粒三， |
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使用我的玉米 11 SNP 檢測將給我最理想的設置。 所以你可以做的就是保存那個公式，所以我們可以看看 |
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那個公式來看看它是如何計算的，所以我可以接受它，當我對它進行排序時，它需要彈出一個新的數據表。 您只需單擊“繼續”即可彈出該數據表。 |
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一旦彈出，你會再次看到一個列表，一旦我滾動，你會看到願望數字 |
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以及他們如何將它們從高到低排列。 我們將能夠看到的是這個數字是如何計算的。 你可以進入公式。 |
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最重要的是當我們確定自己的重要性時， |
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您可以在呼叫率、集群傳播和集群到 NTC 下看到，願望中彈出的數字是所有這些因素加在一起的。 你可以看到每一個都乘以一個縮放乘數。 |
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你會注意到，到 NTC 的集群乘以 0.2，而其他兩個乘以 0.4。 |
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這意味著當我為我的玉米粒類型和 SNP 分析類型的每種組合得出這個期望值時，它會考慮調用率和簇分佈 |
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比集群到 NTC 距離更高且更重要。 |
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因此，當這些被填充時，這就是關鍵，並且能夠確定在計算這個合意性數字時要保持更高的變量。 所以我有這個排名列表，我有這些可取性數字。 |
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但是，你知道，為什麼這些有用？ 所以這是我了解我的分析性能的基線實驗。 當我繼續進行任何優化時，比如說我的反應混合物，我可能想改變我的 SNP 分析中的序列，我想嘗試 |
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優化也許我的多重主混音。 |
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這樣做時，我需要了解我想使用什麼材料，因為我不知道那些玉米粒中會含有什麼基因。 |
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所以我現在有了這個列表，我可以滾動到底部並找到那些真正不受歡迎的。 可能有一個，但根本沒有那個基因。 我現在可以根據該意願排名刪除那些。 |
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可能有些人的意願較低，我就像你知道的那樣，我認為我可以優化我的分析 |
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使這變得更好。 所以現在我可以從該列表中選擇我想要使用的材料。 但如果用手做的話， |
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對我來說，幾乎不可能。 我真的不知道如何在數學上做到這一點，以及如何用我的輸出變量將事物保持得更高。 |
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因此，當我開始以我需要的任何類別進行優化過程時，JMP 真的很快就能給我這個列表。 |
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這就是我的海報展示。 我要感謝我的導師 Joyce Wile 和 Ferrier Le，他們為我提供了材料，並提供了持續的支持。 我希望你們喜歡這個演講。 謝謝你。 |
