去年我們可能已經告別了 JMP Genomics，但不要擔心，新版本的 JMP Pro 17 可以滿足您的許多數據分析需求。 雖然您會在 JMP Pro 中找到 JMP Genomics 的幾乎所有功能，但在使用這些功能時您可能需要改變思維方式。 在這篇博客中，我想分享一下我在 JMP Pro 中處理基因表達數據的經驗。
在 JMP Pro 中，有六個平台特別有用：層次聚類、多元嵌入、響應篩選、預測變量篩選、聚類變量和模型篩選。
分子生物學中的基因表達數據是指測量生物樣本（例如細胞或組織）中基因的活性水平。 它提供了關於哪些基因是活躍的、它們如何被調節以及它們在不同條件和疾病中如何相互作用的有價值的信息。
格式化數據
對於 JMP Pro 中的每個組學數據分析，例如基因表達數據、代謝表達數據或基因型數據，數據集需要採用以下格式：
- 每個特定樣本都應該有自己的行，列出各種觀察結果，例如患者 (P1)、其表型 (Ph1、Ph2)、其特徵 (T1) 等。
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- 每個變量或列是一個特定基因表達（用於基因表達數據）或一個特定 SNP 或等位基因的基因型（用於遺傳學數據）的測量值。
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基因表達數據
基因表達數據的目標是發現不同性狀或患者治療之間基因或信使 RNA 的顯著差異表達。 數據來源可能不同；它可以來自微陣列、NGS（下一代基因測序）、PCR 等。 一般來說，輸入數據看起來非常相似，因為每位患者都進行了基因表達測量，這些測量值是反映細胞或組織中信使 RNA 豐度的數值。 這個想法是找到在細胞/組織中從一種性狀/治療到另一種性狀/治療不同的基因表達。
數據集GSE 34317已用於以下示例。 數據代表兩種不同動物（母牛和小母牛）處於三個不同排卵前卵泡發育階段的兩種不同組織/細胞類型（顆粒細胞和卵泡膜）——次級或選擇、早期竇或分化、竇/排卵前或黃體化。
可以找到參考的文章這裡.
圖片來源：卵巢卵泡 - 概述 | ScienceDirect 主題
數據清洗後，剩餘數據包含19k個變量（基因）和65個樣本：
本實驗的目的是確定代謝/泌乳環境對泌乳奶牛和未經產小母牛排卵前卵泡發育三個不同階段卵泡膜和顆粒細胞基因差異表達的影響。 在 JMP Pro 17 的幫助下，應用了以下工作流程：
在本文的第 2、3 和 4 部分中，我將解釋工作流程的每個步驟是如何實施的。 敬請關注。
