このケーススタディでは、オミックデータ解析、特に代謝物データに JMP Pro 17 を使用する方法に焦点を当てています。 主に遺伝子発現差 (DGE) ワークフローに注目し、予測モデリングを追加します。このタイプの分析は、トランスレーショナル サイエンティスト/バイオマーカー研究者に典型的です。
このケース スタディは、臨床研究分野での「オミック データの分析」に関心のある SE が顧客にデモを提供するために使用できます。 これは、顧客が要求する機能のみを表示できるように設計されており (Great Demo! メソッドを使用)、この種のデータを分析する分析ワークフロー全体のコンテキストでも表示できます。 すべての機能をデモしようとすると、多くの機能が使用されているため、1 時間以上かかります。
付属のジャーナルには、各ステップで分析を実行するための出力とスクリプト ボタンが含まれています。 一部のデータ操作タスクを実行するスクリプト ボタンもあります。
ベン図アドインも使用できます。
利用可能なもの
- ワークフロー、科学的/研究上の疑問、および使用されたデータセットの紹介を含むジャーナル
- ファイル、ジャーナル、分析結果、データ テーブルを含む JMP プロジェクト
- 自分でできるデータセット
なぜこれが役立つのですか？
- 製品としての JMP Genomics は今年初めに廃止されたため、JMP Pro 17 で「オミック解析」を実行する方法を示すケーススタディが必要です
- また、ワイド データ、特に「オミック データ」のコンテキストにおける JMP/JMP Pro 17 の新機能についても説明します。
- さらに、SE が特定のデモでより自給自足になり、「オミック スペース」の機能について話すのを支援することを目的としています。
- オミクスの世界でのデータ分析は、本質的にスクリプト/ワークフロー指向または探索的である可能性があります。 このケース スタディでは、"自動化された" またはスクリプト化された型分析ではなく、データ分析のより探索的な性質に焦点を当てます。 JMP Pro 17 のワークフロー構築機能を使用して、ステップをワークフローに変換できます。 近い将来、概念実証として作成し、このケース スタディに添付する予定です。
