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Webinar accademico JMP - Ricerca genomica con JMP Pro

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JMP Pro 17 ha segnato un cambiamento significativo nel modo in cui l'analisi dei dati genomici viene eseguita in JMP. Sono state introdotte nuove piattaforme per l'analisi dei marcatori genetici e le simulazioni di breeding, e diverse piattaforme esistenti sono state ottimizzate per la gestione di set di dati di grandi dimensioni. A differenza del software specializzato JMP Genomics, queste nuove funzionalità sono integrate direttamente in JMP Pro e non richiedono un backend SAS. Questo webinar illustra come applicare JMP Pro alla ricerca genomica attraverso casi di studio sull'espressione genica differenziale e GWAS.

Modellazione statistica avanzataOggetto: Webinar accademico JMP - Ricerca genomica con JMP Pro

Ciao @TimboK1 ,

Grazie per aver guardato il webinar. Farò del mio meglio per rispondere alle tue domande.

1. Nel mio esempio per i dati del bestiame, non c'erano dati mancanti, erano 0. Ho parlato male definendoli mancanti come nei veri valori vuoti. Se fossero veri dati mancanti, l'utilizzo del modello di dati mancanti nel menu Tabella o Analizza>Screening>Esplora valori mancanti sarebbe un inizio migliore. Esistono molte opzioni per imputare e persino raggruppare i dati mancanti. Nel tuo caso, dovresti utilizzare l'opzione di imputazione del valore mancante o ricodificare i valori mancanti su 0 se sono realmente 0 o non misurati/presenti. Ciò causerà alcune differenze interessanti e fiducia in tali differenze. A volte i dati originali sono 0 e quindi i metodi di normalizzazione che hanno una fase di trasformazione del log causeranno la mancanza di questi valori. In questi casi viene solitamente utilizzato un offset (aggiungendo un 1 prima della trasformazione) in modo che il valore trasformato finale sia ancora 0 anziché un valore mancante reale (problema con la misurazione del campione).
2. Sì, sono d'accordo che in questi casi sia necessario segmentare i gruppi. Preferisco eseguire la ricerca per gruppo poiché la quantità di 0 o mancanti può essere sproporzionata rispetto a un particolare gruppo. Sarebbe utile aggiungere un'opzione per gruppo, ma richiederebbe un po' di codifica aggiuntiva. Posso dare un'occhiata a cosa sarebbe necessario per farlo in JSL, ma mi ci vorrà un po' di tempo per individuare l'approccio migliore (e per inserire una piccola opzione dell'interfaccia utente per una colonna Per gruppo).
3. Per JMP Pro 17 o JMP Pro 18 (rilasciato a marzo), ciò non è attualmente possibile. Faccio qualcosa di simile come hai fatto tu. Salvo la tabella delle differenze medie (triangolo rosso all'interno dello screening della risposta e scelgo Salva tabelle>Salva differenze medie) e quindi utilizzo il generatore di grafici con un filtro dati locale. Utilizzerò anche Righe>Selezione riga>Seleziona dove per selezionare le righe che si trovano al di sotto di una soglia di scelta e di differenza. Quindi utilizzo Righe>Selezione riga>Selezione nome in colonna per creare una o più colonne indicatore che posso utilizzare per concatenare una colonna che posso utilizzare nell'opzione colore nel generatore di grafici. Un'altra opzione consiste nell'utilizzare una formula di colonna in cui vengono aggiunte le condizioni e un'istruzione if. Mi piace di più questa opzione poiché è una singola azione e viene salvata nella colonna relativa a ciò che sto facendo.

Spero che aiuti.

Oggetto: Webinar accademico JMP - Ricerca genomica con JMP Pro

Grazie per lo straordinario webinar Chris! Apprezzo sinceramente il lavoro svolto dal team accademico JMP nel fornire risorse alla comunità accademica. Ho utilizzato la piattaforma e il flusso di lavoro per analizzare un set di dati di proteomica in JMP17Pro e avevo le seguenti domande:

1. Hai utilizzato la piattaforma di clustering gerarchico con Hybrid Ward come schermata di controllo qualità e per esplorare i valori mancanti. Quando provo a farlo sul mio set di dati di circa 1000 proteine ​​mitocondriali, ricevo un errore che indica che ci sono troppi valori mancanti da raggruppare e sono sostanzialmente costretto ad attribuire valori per eseguire qualsiasi clustering. Perché questo errore non ti è stato visualizzato quando hai eseguito il clustering per identificare i valori mancanti prima di rimuovere le colonne con troppi dati mancanti?
2. Ho anche provato a modificare lo script nel tuo file journal che rimuove le colonne con troppi zeri (i miei dati hanno spazi vuoti e non zeri ma credo che sia lo stesso concetto). Ho bisogno di un ulteriore livello di valutazione poiché ho 13 righe di campioni di controllo e 13 righe di campioni sperimentali nei dati e desidero filtrare (o creare 2 nuovi raggruppamenti aggiuntivi come hai fatto tu) per qualsiasi colonna di una proteina in cui "Controllo mancante" Troppi valori” e “Troppi valori mancanti sperimentali”. A volte, quando una proteina è prevalentemente mancante dai campioni in una condizione ed è presente in un'altra, ciò potrebbe essere biologicamente interessante, quindi non vorrei necessariamente che fosse filtrata perché la colonna nel suo insieme non aveva il 60% di non bianchi. Conosco un po' di R per la codifica, ma faccio fatica a trovare un modo per farlo in JSL.
3. È possibile modificare il grafico sui grafici del vulcano nello screening della risposta per colorare i valori P FDR < 0,02 o < 0,05 (e non il valore predefinito 0,01)? Posso modificare la posizione della linea di riferimento (vedi immagine sotto) ma sarebbe bello avere punti colorati in modo coerente con un limite FDR scelto e avere anche la legenda aggiornata sul grafico Logworth per differenza. Ho pensato che una soluzione alternativa sarebbe stata quella di generare una nuova tabella delle differenze (log2 FC) e dei valori P e portarli in GraphBuilder dove ho più controllo ma ottengo la stessa colorazione solo dei punti <0,01 quindi l'impostazione della colorazione sembra seguire la tabella (vedi immagine sotto).

Grazie per l'eventuale assistenza,

TK