이 사례 연구는 'omic 데이터 분석, 특히 대사산물 데이터'에 JMP Pro 17을 사용하는 방법에 중점을 둡니다. 주로 차동 유전자 발현(DGE) 워크플로를 살펴보고 예측 모델링을 추가합니다.이러한 유형의 분석은 Translational Scientists/Biomarker Researchers의 전형입니다.
이 사례 연구는 임상 연구 공간에서 '오믹 데이터'를 분석하는 데 관심이 있는 사람들을 위해 SE가 고객에게 데모를 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 고객이 요청한 기능(Great Demo! 방법 사용)만 표시할 수 있을 뿐만 아니라 이러한 종류의 데이터를 분석하는 전체 분석 워크플로에 대한 컨텍스트도 표시할 수 있도록 설계되었습니다. 모든 기능을 시연하려고 하면 사용되는 기능이 많기 때문에 한 시간 이상 걸립니다.
포함된 저널에는 각 단계에서 분석을 수행하기 위한 출력 및 스크립트 버튼이 포함되어 있습니다. 일부 데이터 조작 작업을 수행하는 스크립트 버튼도 있습니다.
Venn Diagram 추가 기능을 사용할 수도 있습니다.
사용 가능한 것
- 작업 흐름, 과학/연구 질문 및 사용된 데이터 세트에 대한 소개가 포함된 저널
- 파일, 저널, 분석 결과 및 데이터 테이블이 포함된 JMP 프로젝트
- 스스로 할 수 있는 데이터 세트
이것이 유용한 이유는 무엇입니까?
- 제품으로서의 JMP Genomics는 올해 초 중단되었으므로 JMP Pro 17에서 'omic 분석을 수행하는 방법을 보여주는 사례 연구가 필요합니다.
- 또한 광범위한 데이터, 특히 '오믹 데이터' 맥락에서 JMP/JMP Pro 17의 새로운 기능을 강조합니다.
- 또한 SE가 주어진 데모에서 자급자족할 수 있도록 돕고 '오믹 공간'의 기능에 대해 이야기합니다.
- 오믹 세계의 데이터 분석은 스크립팅/워크플로 지향적이거나 본질적으로 탐색적일 수 있습니다. 이 사례 연구는 "자동화" 또는 스크립팅된 유형 분석이 아닌 데이터 분석의 보다 탐색적인 특성에 초점을 맞출 것입니다. JMP Pro 17의 워크플로 구축 기능을 사용하여 단계를 워크플로로 변환할 수 있습니다. 가까운 장래에 하나를 만들어서 개념 증명으로 이 사례 연구에 첨부하려고 합니다.
