JMP 학술 웨비나 - JMP Pro를 활용한 유전체학 연구
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JMP Pro 17은 JMP에서 유전체 데이터 분석 방식에 큰 변화를 가져왔습니다. 유전자 마커 분석 및 육종 시뮬레이션을 위한 새로운 플랫폼이 도입되었고, 기존 플랫폼 중 일부는 대규모 데이터 세트 처리에 최적화되었습니다. JMP Genomics 소프트웨어와 달리 이러한 새로운 기능은 JMP Pro에 직접 내장되어 있으며 SAS 백엔드가 필요하지 않습니다. 이 웨비나에서는 차등 유전자 발현(Differential Gene Expression) 및 GWAS 사례 연구를 통해 유전체 연구에 JMP Pro를 적용하는 방법을 보여줍니다.
고급 통계 모델링답변: JMP 학술 웹 세미나 - JMP Pro를 사용한 유전체학 연구안녕하세요 @TimboK1 님 ,
웨비나를 시청해 주셔서 감사합니다. 귀하의 질문에 최선을 다해 답변해 드리겠습니다.
- 소 데이터에 대한 내 예에서는 0인 누락된 데이터가 없었습니다. 나는 실제 공백 값처럼 누락되었다고 잘못 말했습니다. 실제로 누락된 데이터인 경우 테이블 메뉴 아래에서 누락된 데이터 패턴을 사용하거나 분석>스크리닝> 누락된 값 탐색을 사용하는 것이 더 나은 시작이 될 것입니다. 누락에 대한 대치 및 클러스터링을 위한 많은 옵션이 있습니다. 귀하의 경우 결측값 대치 옵션을 사용하거나 결측값이 실제로 0이거나 측정/존재하지 않는 경우 결측값을 0으로 다시 코딩해야 합니다. 이로 인해 이러한 차이에 대한 몇 가지 흥미로운 차이점과 확신이 생길 것입니다. 때로는 원본 데이터가 0이고 로그 변환 단계가 있는 정규화 방법으로 인해 이러한 값이 누락되는 경우도 있습니다. 이러한 경우 일반적으로 오프셋이 사용되므로(변환하기 전에 1을 추가하여) 최종 변환된 값은 실제 결측값과 달리 여전히 0입니다(샘플 측정 관련 문제).
- 예, 이러한 경우 그룹을 분할해야 한다는 점에 동의합니다. 나는 누락된 숫자나 0의 양이 특정 그룹에 비해 불균형할 수 있다는 점을 고려하여 그룹별로 검색하는 것을 선호합니다. 그룹별 옵션을 추가하면 좋지만 약간의 추가 코딩이 필요합니다. JSL에서 이 작업을 수행하는 데 무엇이 필요한지 살펴볼 수 있지만 최선의 접근 방식(그리고 그룹별 열에 대한 약간의 사용자 인터페이스 옵션을 추가하는 데)에 관해서는 약간의 시간이 걸릴 것입니다.
- JMP Pro 17 또는 JMP Pro 18(3월 출시)의 경우 현재는 불가능합니다. 나도 당신과 비슷한 일을 합니다. 평균 차이 테이블(반응 선별 내의 빨간색 삼각형을 저장하고 테이블 저장>평균 차이 저장을 선택)을 저장한 다음 로컬 데이터 필터와 함께 그래프 빌더를 사용합니다. 또한 행>행 선택>위치 선택을 사용하여 선택 임계값 및 차이 임계값보다 낮은 행을 선택하겠습니다. 그런 다음 행>행 선택>열 이름 선택을 사용하여 그래프 빌더의 색상 옵션에서 사용할 수 있는 열을 연결하는 데 사용할 수 있는 표시기 열을 생성합니다. 또 다른 옵션은 조건이 추가되는 열 수식과 if 문을 사용하는 것입니다. 나는 이 옵션이 단일 작업이고 내가 하고 있는 작업에 대해 열 내에 저장되기 때문에 더 좋아합니다.
도움이 되길 바랍니다.
답변: JMP 학술 웹 세미나 - JMP Pro를 사용한 유전체학 연구놀라운 웹 세미나 Chris에 감사드립니다! 학계에 자원을 제공하는 JMP 학술팀의 노고에 진심으로 감사드립니다. 저는 JMP17Pro에서 단백질체학 데이터 세트를 분석하기 위해 플랫폼과 워크플로우를 사용해 왔으며 다음과 같은 질문을 받았습니다.
- Hybrid Ward가 포함된 계층적 클러스터링 플랫폼을 QC 화면으로 사용하고 누락된 값을 탐색했습니다. ~1000개의 미토콘드리아 단백질로 구성된 데이터 세트에서 이 작업을 수행하려고 하면 클러스터링할 누락된 값이 너무 많다는 오류가 발생하고 기본적으로 클러스터링을 수행하려면 값을 대치해야 합니다. 누락된 데이터가 너무 많은 열을 제거하기 전에 누락된 값을 식별하기 위해 클러스터링할 때 이 오류가 표시되지 않은 이유는 무엇입니까?
- 나는 또한 0이 너무 많은 열을 제거하는 저널 파일의 스크립트를 수정하려고 노력해 왔습니다. (내 데이터에는 공백이 있고 0이 아니지만 동일한 개념이라고 생각합니다.) 데이터에 13개 행의 대조 샘플과 13개 행의 실험 샘플이 있고 "Control Missing"이 포함된 단백질의 모든 열에 대해 필터링(또는 귀하가 했던 것처럼 2개의 추가 새 그룹 생성)을 원하므로 추가 수준의 평가가 필요합니다. 너무 많은 값” 및 “실험적으로 누락된 값이 너무 많음”. 때로는 단백질이 한 조건의 샘플에서 주로 누락되고 다른 조건에서는 존재하는 경우 이는 생물학적으로 흥미로울 수 있으므로 컬럼 전체에 공백이 아닌 부분이 60% 없기 때문에 필터링을 반드시 원하지는 않습니다. 저는 코딩에 대한 R을 조금 알고 있지만 JSL에서 이를 수행하는 방법을 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다.
- FDR P값 < 0.02 또는 <0.05(기본값 0.01 아님)로 색상을 지정하기 위해 응답 선별의 화산 도표 그래프를 변경할 수 있습니까? 참조선의 위치를 변경할 수 있지만(아래 이미지 참조) 선택한 FDR 컷오프에 따라 점의 색상을 지정하고 Logworth by Difference 플롯에서 범례를 업데이트하는 것도 좋을 것입니다. 해결 방법은 차이점(log2 FC)과 P 값의 새 테이블을 생성하여 더 많은 제어 권한이 있는 GraphBuilder로 가져가는 것이라고 생각했지만 포인트 <0.01에 대해서만 동일한 색상을 얻었으므로 색상 설정이 다음과 같습니다. 표를 따르세요(아래 이미지 참조).
도움을 주셔서 감사합니다.
TK
