在本博客的第一部分中，我介绍了在 JMP Pro 17 中使用基因表达数据进行控制和质量检查的工作流程。 继续阅读以了解如何应用此步骤。
控制和质量
在进行任何类型的分析之前，需要对样品进行质量检查，以确保获得一致的结果。
从层次集群平台检查来自不同来源的样本是否可以聚集在一起。 您可以通过根据表达模式的相似性将样本和/或基因分组来实现此目的。 如果样本可以根据其来源聚集在一起，那么我们就可以确信我们拥有分组变量（组织、阶段和动物类型）的可靠且准确的表示。
随着 JMP 17 的出现，Ward 方法的一种新计算方法（称为 Hybrid Ward）已经得到实施。 它对于可能有数万（甚至数十）万个项目进行聚类的组学数据特别有用。
每一行代表一个样本。 我们对样本进行了颜色编码，以便我们可以看到细胞/组织阶段之间的差异。 我们可以看到同质的样本簇，除了少数（细胞/组织阶段选择和分化）。
这多元嵌入平台使用分层聚类中使用的另一种方法将样本聚类成组。 它允许将非常高维的数据集映射到低维空间，以便在高维空间中彼此靠近的点在所得的低维空间中彼此靠近。 通常可以在 2D 或 3D 图表中显示两个或三个维度。 我使用了 t-SNE 方法，它演示了数据如何聚类。
在此图中，每个圆圈（奶牛）或三角形（小母牛）代表一个样本。 我们可以看到同质的样品簇，特别是颗粒细胞和卵泡膜细胞类型之间的样品（由散列红线所示），以及黄素化与选择/分化细胞/组织阶段的样品。 母牛和小母牛不会分开聚集。 正如我们很可能看到的那样，母牛和小母牛之间的基因表达没有显着差异，选择的和分化的组织阶段也没有显着差异。 了解这一点后，比较组织类型或组织阶段之间基因的差异表达就有意义了。
在下一篇博客中，我将讨论如何使用响应筛选来比较组并通过 X 平台拟合 Y。
