JMP Academic Webinar – Genomforschung mit JMP Pro
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JMP Pro 17 markierte eine signifikante Änderung in der Genomdatenanalyse in JMP. Neue Plattformen wurden für die Analyse genetischer Marker und Zuchtsimulationen eingeführt, und mehrere bestehende Plattformen wurden für die Verarbeitung großer, umfangreicher Datensätze optimiert. Im Gegensatz zur spezialisierten JMP Genomics-Software sind diese neuen Funktionen direkt in JMP Pro integriert und erfordern kein SAS-Backend. Dieses Webinar demonstriert anhand von Fallstudien zur differentiellen Genexpression und GWAS den Einsatz von JMP Pro in der Genomforschung.
Erweiterte statistische ModellierungBetreff: Akademisches JMP-Webinar – Genomforschung mit JMP ProHallo @TimboK1 ,
Vielen Dank, dass Sie sich das Webinar angesehen haben. Ich werde mein Bestes tun, um Ihre Fragen zu beantworten.
- In meinem Beispiel für die Rinderdaten fehlten keine Daten, es waren Nullen. Ich habe mich vertan, indem ich sie als fehlend bezeichnet habe, wie bei echten Leerwerten. Wenn es sich tatsächlich um fehlende Daten handelte, wäre die Verwendung von „Muster für fehlende Daten“ im Menü „Tabelle“ oder „Analysieren“ > „Überprüfung“ > „Fehlende Werte untersuchen“ ein besserer Anfang. Es gibt viele Optionen für die Imputation und sogar für die Clusterung fehlender Daten. In Ihrem Fall müssten Sie die Option zur Imputation fehlender Werte verwenden oder die fehlenden Werte auf 0 umkodieren, wenn sie tatsächlich 0 sind oder nicht gemessen/vorhanden sind. Dies wird einige interessante Unterschiede und Vertrauen in diese Unterschiede hervorrufen. Manchmal sind die Originaldaten 0 und dann führen Normalisierungsmethoden mit einem Protokolltransformationsschritt dazu, dass diese Werte fehlen. In diesen Fällen wird normalerweise ein Offset verwendet (durch Hinzufügen einer 1 vor der Transformation), sodass der endgültige transformierte Wert immer noch 0 ist und kein tatsächlich fehlender Wert vorliegt (Problem bei der Messung der Stichprobe).
- Ja, ich stimme zu, dass man in diesen Fällen die Gruppen segmentieren muss. Ich bevorzuge die Suche nach Gruppen, da die Anzahl der fehlenden oder Nullen in keinem Verhältnis zu einer bestimmten Gruppe stehen kann. Eine Option nach Gruppe wäre gut hinzuzufügen, würde aber etwas mehr Codierung erfordern. Ich kann einen Blick darauf werfen, was nötig wäre, um dies in JSL zu tun, aber ich werde ein wenig Zeit brauchen, um den besten Ansatz zu finden (und um eine kleine Benutzeroberflächenoption für eine Spalte „Nach Gruppe“ einzurichten).
- Für JMP Pro 17 oder JMP Pro 18 (veröffentlicht im März) ist dies derzeit nicht möglich. Ich mache etwas Ähnliches wie du. Ich speichere die Mittelwertdifferenztabelle (rotes Dreieck im Antwortscreening und wähle „Tabellen speichern“ > „Mittelwertunterschiede speichern“) und verwende dann den Graph Builder mit einem lokalen Datenfilter. Ich verwende auch „Zeilen“ > „Zeilenauswahl“ > „Wo auswählen“, um Zeilen auszuwählen, die unter einem Auswahl- und Differenzschwellenwert liegen. Dann verwende ich „Zeilen“ > „Zeilenauswahl“ > „Auswahl für Spalte benennen“, um eine oder mehrere Indikatorspalten zu erstellen, die ich zum Verketten einer Spalte verwenden kann, die ich in der Farboption im Diagrammersteller verwenden kann. Eine andere Möglichkeit besteht darin, eine Spaltenformel zu verwenden, in der die Bedingungen hinzugefügt werden, und eine if-Anweisung. Diese Option gefällt mir besser, da es sich um eine einzelne Aktion handelt und in der Spalte gespeichert wird, was ich gerade mache.
Hoffentlich hilft das.
Betreff: Akademisches JMP-Webinar – Genomforschung mit JMP ProVielen Dank für das tolle Webinar, Chris! Ich schätze die Arbeit des akademischen JMP-Teams zur Bereitstellung von Ressourcen für die akademische Gemeinschaft aufrichtig. Ich habe die Plattform und Ihren Workflow verwendet, um einen Proteomik-Datensatz in JMP17Pro zu analysieren, und hatte die folgenden Fragen:
- Sie haben die hierarchische Clustering-Plattform mit Hybrid Ward als QC-Bildschirm und zur Untersuchung fehlender Werte verwendet. Wenn ich versuche, dies mit meinem Datensatz von etwa 1000 mitochondrialen Proteinen zu tun, erhalte ich die Fehlermeldung, dass zu viele Werte zum Clustern fehlen, und bin im Grunde gezwungen, Werte zu unterstellen, um Clustering durchzuführen. Warum ist dieser Fehler bei Ihnen nicht aufgetreten, als Sie eine Clusterung durchgeführt haben, um fehlende Werte zu identifizieren, bevor Sie Spalten mit zu vielen fehlenden Daten entfernt haben?
- Ich habe auch versucht, das Skript in Ihrer Journaldatei zu ändern, das Spalten mit zu vielen Nullen entfernt (meine Daten haben Leerzeichen und keine Nullen, aber das gleiche Konzept, glaube ich). Ich benötige eine weitere Auswertungsebene, da ich 13 Zeilen mit Kontrollproben und 13 Zeilen mit experimentellen Proben in den Daten habe und nach allen Spalten eines Proteins filtern möchte (oder wie Sie zwei zusätzliche neue Gruppierungen erstellen möchte), in denen „Kontrolle fehlt.“ Zu viele Werte“ und „Experimentell fehlen zu viele Werte“. Manchmal, wenn ein Protein in Proben in einem Zustand überwiegend fehlt und in einem anderen Zustand vorhanden ist, kann das biologisch interessant sein, sodass ich es nicht unbedingt gefiltert haben möchte, da die Säule als Ganzes nicht 60 % Nicht-Leerstellen aufwies. Ich kenne mich ein wenig mit R zum Codieren aus, habe aber Schwierigkeiten, eine Möglichkeit zu finden, dies in JSL zu tun.
- Ist es möglich, die grafische Darstellung der Vulkandiagramme im Antwortscreening so zu ändern, dass FDR-P-Werte < 0,02 oder < 0,05 eingefärbt werden (und nicht der Standardwert 0,01)? Ich kann die Position der Referenzlinie ändern (siehe Bild unten), aber es wäre schön, wenn die Punkte farblich mit einem FDR-Grenzwert Ihrer Wahl übereinstimmen und auch die Legende im Diagramm „Logworth nach Differenz“ aktualisiert würde. Ich dachte, eine Problemumgehung wäre, eine neue Tabelle der Unterschiede (log2 FC) und P-Werte zu erstellen und sie in GraphBuilder zu übernehmen, wo ich mehr Kontrolle habe, aber nur die gleiche Färbung der Punkte <0,01 erhalte, sodass die Farbeinstellung so aussieht Folgen Sie der Tabelle (siehe Bild unten).
Vielen Dank für jede Hilfe,
TK
