Hallo, ich wechsle von der Ausführung von Microarray-Daten in JMP Genomics zu JMP Pro.
Ich verwende routinemäßig die vordefinierten JMP Genomics-Skripte wie:
Analytische Prozesse/Workflows/Basic/Basic Expression Workflow oder
Analytische Prozesse/Ausdruck/Normalisierung/Daten Verfahren standardisieren.
Ich konnte die STD-Normalisierungsschritte des Normalisierungsskripts reproduzieren, aber nicht den Basic Expression-Workflow.
Ein Grund dafür ist, dass es schwierig ist, alle Schritte zu identifizieren, die bei der Analyse zum Berechnen derselben Spalten verwendet wurden, die zum Erstellen der Vulkandiagramme (Beispiel einer Datentabelle, die der Ausgabe „Daten anzeigen“ beigefügt ist), der Cluster- und Wärmekarte sowie der PCA-Diagramme ( beigefügter Screenshot). Ein weiterer Grund ist, dass ich Anweisungen zur Verwendung der „Antwort-Screening“-Optionen von JMP Pro unter „Analysieren/Screening/Antwort-Screening“ oder „Analysieren/Modell anpassen/Persönlichkeit: Antwort-Screening“ finde, aber bei keiner davon sind alle Optionen verfügbar. Die erste gibt die Vulkandiagramme an, erlaubt aber keine komplexen Modelle, und die zweite erlaubt komplexe Modelle (aber keine Zufallsvariablen), liefert aber keine Vulkandiagramme. Beide weisen einen p-Wert-Grenzwert von 0,01 und 0,05 für LogWorth auf, Diagramme werden jedoch nur für p=0,01 erstellt. Gibt es eine Möglichkeit, ihn auf 0,05 zu ändern oder einen anderen p-Wert zu definieren? Gibt es eine Möglichkeit, dieselbe Stapelanalyse zu reproduzieren, die im „Basic Expression Workflow“ in JMP Pro enthalten ist?
Hallo @JeandO ,
Willkommen in der Community.
Einige der Optionen im grundlegenden Ausdrucksworkflow wurden nicht auf JMP Pro portiert. Insbesondere die Normalisierungsschritte. Das Produktmanagement hat diese Anfrage bestätigt und ich habe Sie zur Kundenliste hinzugefügt, die diese Funktion anfordert.
Die anderen Elemente wurden inkrementell als Versionen implementiert und wurden von den Leuten angefordert. Beispielsweise ermöglicht das Response Screening innerhalb von Fit Model komplexere Modelle, jedoch nicht mit zufälligen Effekten in Version 17. In Version 18 werden zufällige Effekte hinzugefügt.
Im Moment muss einiges von dem, was Sie suchen, manuell durchgeführt werden. Nehmen Sie beispielsweise die Antwort-Screening-Ausgabe (entweder aus Analysieren > Screening oder Analysieren > Modell anpassen) und generieren/speichern Sie die Tabellen (Mittelwertvergleichstabellen) als separate Datentabelle. Verwenden Sie dann den Graph Builder, um die Diagramme zu erstellen und benutzerdefinierte Referenzlinien hinzuzufügen.
Andere Gelegenheiten wie hierarchisches Clustering und PCA (sowie der Beispiel-QC-Teil mit Dichte als Y und Intensitätsfächern als X) können mithilfe von „Y nach X anpassen“ durchgeführt werden, es sind jedoch einige Schritte erforderlich.
Insgesamt gefielen mir auch die Arbeitsabläufe in JMP Genomics sehr gut und die aktuelle Methode, die Schritte nachzubilden, besteht darin, mit dem Workflow Builder einen eigenen Arbeitsablauf zu erstellen, der später wiederverwendet werden kann.
Platzieren Sie einige der von Ihnen erwähnten Artikel auf der Wunschzettel hilft dem Produktmanagement dabei, Prioritäten zu setzen, was wo und wann hinzugefügt werden soll (und gibt auch anderen die Möglichkeit, darüber abzustimmen).
Ich habe angefangen, Projekte zu verwenden, um alle meine Analyseschritte zu speichern, aber ich hätte auch Workflow Builder verwenden können, um die im Hintergrund erstellten Skripte zu erfassen, damit ich sie später wieder hätte verwenden können. Ich bin mir nicht sicher, ob Sie das gesehen haben Webinar , aber schauen Sie sich eine Beispielanalyse an, die ich durchgeführt habe und die ich als Workflow im Workflow Builder hätte erfassen können, der einen Workflow in JMP Genomics nachahmt.
Weitere Beiträge zur Genexpressionsanalyse in JMP Pro finden Sie hier Hier .
Wir verbessern JMP Pro weiterhin um die von Ihnen gewünschten Funktionen und danken Ihnen für Ihre Geduld beim Hinzufügen dieser Funktionen.
