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Die Grenzen von JMP erweitern: Einführung in JMP Pro für die Genomik (2022-US-45MP-1097)

JMP Pro 17 ist eine neue eigenständige Plattform der Wahl für moderne Daten auf molekularer Ebene, die in Bereichen wie Genomik, Metabolomik und Proteomik anfallen. Unser vorheriges Produkt, JMP Genomics, stützte sich beim Datenimport, der Verarbeitung und der Analyse der großen Datentabellen, die mit -omischen Problemen verbunden sind, auf SAS. Neue Verbesserungen in JMP Pro 17 bieten ein erweitertes Maß an Funktionalität und Leistung, sodass es eigenständig ohne SAS laufen kann.

Der Wechsel von JMP Genomics zu JMP Pro for Genomics hat jedoch viele Aspekte von JMP Pro aufgezeigt, die verbessert werden mussten. Diese Verbesserungen haben die Grenzen dessen erweitert, was das Produkt leisten kann, sodass es nun diese großen Probleme bewältigen kann. Daher ist JMP Pro 17 eines der wenigen erweiterten Analysesoftwarepakete, das eine Kombination aus interaktiver und ansprechender Benutzererfahrung bietet, die eine schnelle Point-and-Click-Erkundung von -omics-Daten, erweiterte multivariate und prädiktive Modellierungstools und eine flexible und adaptive Plattform (durch JMP-Skripting und Integration mit anderen Data-Science-Tools) ermöglicht.

Nach der Definition von -omics untersucht diese Präsentation die für diese Probleme verwendeten Datentypen, die technischen Herausforderungen, die mit der Vorbereitung und Analyse großer, breiter Datentabellen einhergehen, und wie JMP Pro 17 diese Herausforderungen bewältigt. Außerdem werden Beispiele gezeigt, wie einfach es ist, -omics-Datenanalysen in JMP Pro 17 durchzuführen.

Hallo, Das Ist Allein Gärtner mit : JMP.

Ich bin a Produkt Manager bei : JMP.

War Hier Zu sprechen Heute um Einführung JMP Pro für Genomik,

schieben Die Grenzen von JMP Pro Zu aktivieren Daten Wissenschaft An Die auf Ihrem Desktop.

I Bin eins von Die Moderatoren.

Krank Sei tun Die Einführung Zu Das Thema.

Ich bin S Senior Produkt Manager für Gesundheit Und Leben Wissenschaften

im Produkt Management Team bei : JMP.

Unser Co-Moderator Heute Ist Russ Wolfinger,

Wer ist a Ausgezeichnet Forschung Gefährte

Und unser Direktor von Wissenschaftlich Entdeckung Und Genomik bei : JMP.

Also sprechen a wenig bisschen um Die Hintergrund

von Genetik Und Genomik, Funktionalität Genomik,

Und Dann sprechen um Was war tun Zu Übergang aus unser ehemalig Produkt,

JMP Genomik, Zu mit JMP Pro für Genomik.

Russ Wille zeigen manche von Die neu Fähigkeiten In Die Produkt.

A wenig bisschen um klassisch Genetik.

Das Ist Wo a viel von Das bekommen gestartet.

Menschen haben gewesen tun klassisch Genetik für a lang Zeit.

Sie haben gewesen Zucht Pflanzen Und Tiere

Zu erhalten gewünscht Eigenschaften für diese Pflanzen Und Tiere.

Sie haben gesehen Das Sie dürfen Tun Das Zu erhalten, stärker Tiere, besser Pflanzen,

Pflanzen mit gewünscht Eigenschaften Und Also An.

Du wahrscheinlich studiert a lang Zeit vor, Wann Du war jung In Schule,

um Gregor Mendel, Die Mönch, WHO ausgegeben viele Jahre Studium Garten Erbsen.

Er Genau genommen gemessen Sieben unterscheidbar Eigenschaften von diese Erbsen-

ihre Höhe, ihre unter Form Und Farbe, Samen Form Und Farbe,

Blume Position Und Farbe-

Und beobachtet Das als diese Erbsen war gekreuzt mit jede andere,

Das Die Eigenschaften war bestanden An

aus Die Elternteil Pflanzen Zu Die Nachkommen Pflanzen

folgende manche eher spezifisch mathematisch Verhältnisse

die gemacht haben Es probabilistisch möglich

Zu machen Vorhersagen um Was Die Nachkommen würde sehen wie

basierend An Die Eigenschaften von die Eltern.

Seine und später arbeiten gegründet Die Grundsätze von genetisch Nachlass.

Was Ist Genomik?

Genomik ist mehr als Nur klassisch Genetik.

Genomik Verwendet a Kombination von DNA Messung Methoden

Und rekombinant DNA Methoden

Zu Sequenz Und montieren Und analysieren Die Struktur Und Funktion von Genome.

Es unterscheidet sich aus klassisch Genetik darin Es Aussehen

bei Die Organismus voll ergänzen von genetisch oder erblich Material.

Es konzentriert An Die Wechselwirkungen zwischen Die Orte oder Die Standort

von anders Gene An Die Genom,

Und Die Allele, Die Variation In Die Gene In Die Genom,

Also Das Du dürfen verstehen Dinge wie Epistase, pleiotrop Heterosis,

welche Sind Dinge wie, Okay, eins Gen Auswirkungen viele Dinge.

Das ist Pleiotropie.

Epistase ist Das Manchmal,

eins Gen Auswirkungen Die Ausgabe oder Die Wirkung von ein anderer Gen.

Heterosis Ist Manchmal Du erhalten synergistisch Effekte von Kombinieren Die Gene

aus zwei anders Eltern oder zwei anders Organismen.

Das alle verlässt sich auf Die verwenden von Die zentral Dogma von Genomik.

Das Dogma Ist Das DNA, welche Ist Die Code für unser biologisch Systeme,

Ist transkribiert hinein RNA,

welche Ist Die Code das ist gebraucht Zu machen Dinge

Und machen Proteine In Die Körper.

Der Proteine Sind Die wenig chemisch Motoren

Das Tun Dinge innen Die Körper Und Gib es es ist Funktion.

Aus Das, Du dürfen Genau genommen Dann messen Dinge wie Metaboliten,

Was Genau genommen passiert, Was Tun diese Proteine Genau genommen Tun

innen Die Zellen Und innen Die Körper.

Der Weg Ist DNA schafft RNA schafft Protein,

Und Die Protein regelt Wie Dinge Funktion In Die Körper,

Und Das produziert Metaboliten.

Daten Ist Wirklich Aktivieren a Genomik Revolution.

Modern Messung Techniken Sind Wirklich Portion uns verstehen

Die Struktur Und Funktion von Die Genom

Und Wie Es Werke innen Die Zellen In biologisch System.

Wir dürfen Sequenz Die Genom jetzt.

Wir haben bekommen nächste- Generation Sequenzierung.

Viele Jahre vor, Wann JMP zuerst bewegt hinein Das Bereich,

Portion Kunden in der Lage sein, Zu analysieren Das Typ von Daten,

Die Weg Zu messen Es War Mikrowellen,

welche War viel mehr konzentriert An sehr spezifisch Teile von Die Genom,

Und oft a sehr beschränkt Satz von Gene In Die Genom.

Jetzt, Du dürfen Sequenz Die ganz Genom von ein Organismus.

Auch, Du dürfen sehen bei Dinge wie Ausdruck Und Verordnung.

War reden um Die Metaboliten.

Was ist das Ausgabe hinein Die biologisch System Das Du dürfen messen?

Du dürfen sehen bei Wie Die Proteine Sind produziert

oder Was diese Proteine Sind tun.

Du dürfen Auch sehen bei Wie Die Struktur von Die DNA selbst,

Was ist angerufen Epigenetik,

Auswirkungen Die Funktion davon, wie DNA Werke Und Wie Die Gene arbeiten innen Die Körper.

Dort Sind typischerweise drei hauptsächlich Etappen von Analyse Das passieren

Wann du bist tun Das Typ von arbeiten.

Eins Ist Du Nur erzeugen Die roh Daten.

Du Tun Die Sequenzierung arbeiten, erzeugen Die Genom- Sequenzierung Daten,

oder messen Die Metaboliten oder Die Protein Ausdruck

oder Die RNA Ausdruck.

Und Dann Das erzeugt hübsch groß Daten Sätze

Das haben Zu Sei gefiltert und gemultiplext

Und getrimmt Und erzielte Und gereinigt hoch.

Das Ist typischerweise behandelt In a automatisiert oder halbautomatisch Workflow

An Computer Systeme Das dürfen Verfahren sehr groß Daten Dateien.

Dann Es typischerweise geht hinein a zweite Bühne Wo Du Start Zu Tun Sequenz Ausrichtung

Und grundsätzlich Beschichtung Dinge hoch, Und Sein fähig Zu Tun Dinge wie zählt.

Wie viele mal tat I sehen Die Ausdruck

von a besondere RNA Fragment oder RNA Sequenz?

Oder Wie viele mal tat I sehen a besondere Protein?

Oder alle Das roh Daten, Wie tut Es Linie hoch Zu Genau genommen machen a Bild

von Was Die Struktur von Die ganz Genom Ist?

Das ist a hübsch groß mathematisch rechnerisch Verfahren.

Das typischerweise Auch bekommt Erledigt An hübsch groß rechnerisch Systeme

mit a viel von rechnerisch Ressourcen.

Und Dann Die dritte Stufe,

welche Ist Die Bühne Wo JMP Wirklich hat gespielt In,

Und wo JMP Pro Wille weitermachen Zu spielen In,

Ist Die bestimmend Genotyp Vereine Und Genotyp-zu- Phänotyp Beziehungen.

A Phänotyp Ist Nur a Eigenschaft von Organismen,

Die Beziehung zwischen Die Gene Und Die Eigenschaften.

Und Auch suchen bei Korrelationen Und Vereine

von Die anders genetisch Markierungen innen Die Genom,

oder Die Varianz von Die genetisch Markierungen.

Oftmals, was du wollen Tun Ist Du wollen Zu charakterisieren diese

Und Dann Korrelat ihnen Zu physisch, biologisch,

oder Vielleicht Krankheit Zustand Eigenschaften.

Alle von Das dürfen Genau genommen Sei Erledigt mit Desktop-Computer Software.

JMP Pro Ist unser Lösung Zu Tun Das gehen nach vorne In Die Zukunft.

Wir haben hatte a Produkt angerufen JMP Genomik für 14 Jahre, hoch bis Das Jahr,

Das Wir war Bereitstellung Die Kunden.

Es War a Kombination Produkt von JMP Und SAS.

SAS was Wirklich nötig zurück früh Wann Wir zuerst setzen Das aus

Zu Tun a viel von Die Daten Verarbeitung,

Weil Die Größe Und Die Typen von Daten Wir sah bei

War sehr schwierig Zu Tun mit a Desktop-Computer Software Paket wie : JMP.

SAS hat Die Daten Verarbeitung, manche von Die Statistik Methoden,

Aber JMP War gebraucht für weiter Statistik Analyse

Und Visualisierung Die Ergebnisse von diese Analyse.

JMP Genomik hat gewesen in der Forschung verwendet Und Industrie

für a breit Vielfalt von Genomik Probleme für viele Jahre.

Aber Wir gemacht a strategisch Entscheidung Das Jahr

Zu abbrechen Verkauf Produkte Das enthalten SAS mit ihnen.

Das ist Teil von Die Entscheidung Das War gemacht für JMP Zu werden ein unabhängiger Unternehmen.

War a hundertprozentig im Besitz Tochtergesellschaft von SAS Jetzt,

Und Sind Umzug runter Das Straße von Unabhängigkeit.

Wir Sind nicht gehen Zu Sei Verkauf irgendetwas Aber JMP Produkte gehen nach vorne.

Weil von Das, Wir haben sah Jetzt

Zu bewegen Die Funktionen für genomisch Daten Analyse hinein JMP Pro.

In JMP Pro 17, welche Wille Sei verfügbar Das fallen In 2022,

hat gewesen Und Wille Sei optimiert für groß Und breit Daten Probleme.

Es ist gehen Zu haben Fähigkeiten Zu treffen Die Bedürfnisse

von genomisch Daten Wissenschaft Und genomisch Daten Wissenschaftler.

Es ist gehen Zu nutzen Die Stärke

von JMP Pro's prädiktiv Analytik Und interaktiv Visualisierung

Zu helfen aktivieren Entdeckungen In Das Bereich von arbeiten.

Manche von Die Verbesserungen Das wir haben gemacht Zu drücken Die Grenzen von JMP Pro

enthalten Nur Entfernen Barrieren Und Engpässe In Die Software.

Es ist eins Ding Zu Tun Analyse An Zehner oder Hunderte oder sogar Tausende

von Spalten In a Daten Tisch.

Aber Wann Du haben a Daten Tisch

welche Vielleicht hat viele Tausende oder Hunderte von Tausende von Säulen,

Du Start Zu aufdecken Einschränkungen Manchmal In dein Software.

Von tun Das arbeiten, wir haben unbedeckt Orte

Wo Wir Nur brauchen Zu rationalisieren Wie Operationen passieren innen Die Programm.

Wir haben Erledigt Das.

Ein Beispiel würde Sei Wenn I gesucht Zu Tun a Transformation

An Hunderte von Tausende von Säulen, wir haben deutlich verbessert Das Verfahren.

Es passiert viel Schneller An Die Daten Tabellen.

Auch Sein fähig Zu Tun sehr schnell Und effizient multivariat Analyse Methoden

wie Rektor Komponente Analyse Und Clusterbildung,

Wann Du haben diese Wirklich breit genomisch Daten Tabellen.

Und Dann Sein fähig Zu Tun Modelle über Und über wieder

An Tausende Und Tausende von Antwort Säulen,

Und Zu Tun Das effizient Und effektiv.

Der zweite Ziel Das Wir haben In Das Übergang

Ist Das bringen In manche Fähigkeiten In Die JMP Pro

Das Sind sehr spezifisch für genetisch Und genomisch Analyse.

Für Beispiel, Sein fähig Zu Import anders Formate

Das Sind häufig gebraucht In Das Bereich.

Auch, Sein fähig Zu Tun genetisch Marker Analyse Und Simulation,

als Also als Bringen In manche neuere beliebt Daten Reduktion Methoden

solch als t-SNE Und Unimap.

Gesamt, Was war bekommen Zu Ist a Produkt das ist gehen Zu Sei mager.

Es installiert sehr schnell.

Du dürfen verwenden Es An dein Schreibtisch,

Aber Du dürfen verwenden Es Zu Tun Das sehr leistungsstark Analyse

An diese groß, Komplex, breit Daten Tabellen.

Zu veranschaulichen Das, Ich bin gehen Zu drehen Es über Zu Russ.

Russ Ist gehen Zu zeigen uns Genau genommen Wie Du dürfen Tun manche realistisch Analyse

Und manche real Studie Analyse Hier An manche genomisch Und genetisch Daten.

Also, Dank Du, Allein.

Es ist a real spannend Zeit für uns.

I wissen Ich habe Genau genommen gewesen mit Die Genomik Analyse Revolution

innerhalb SAS für über 20 Jahre Jetzt.

Wir Genau genommen [unverständlich 00:11:46] In Die früh 2000er Jahre angerufen Wissenschaftlich Lösungen,

Wo Wir war ab Zu sehen bei manche von Die früh Mikro Anordnung Daten.

Es ist gewesen a Wirklich Spaß 20 Jahre.

Jetzt, I würde sagen, fast eins von Die am meisten spannend mal immer für uns,

Wo war Jetzt fähig Zu Code manche von diese Routinen

direkt In JMP pro mit C++.

A viel von ihnen Sind läuft viel Schneller als Wir hatte

In Die vorherige JMP Genomik Produkt.

I wollen Zu geben Du a kleines F Waschbecken von Das Heute mit ein Beispiel.

Das Ist a Daten Satz An Sumpfkiefern,

welche für diese von Du aus Die Südost

könnte wissen Es als wahrscheinlich eins von Die am meisten beliebt Spezies von Kiefer.

Normalerweise Wenn Du gehen hinein Home Depot oder Lowe's

Und kaufen manche zwei- von- Vieren oder Sperrholz, es ist gehen Zu Sei gemacht von l oblolli.

Wann Du fliegen hinein Die Bereich, Du zufällig sehen a viel von Baum Abdeckung.

Viele von diese, Ausweis sagen a Gut Brocken von diese Bäume,

besonders in Richtung Die Östlich Teil von Norden Carolina, Sind lobl Ollies.

Es ist a sehr wichtig Spezies, eins Das Wir Wirklich wollen Zu verstehen Also.

Es ist gewesen studiert sehr gründlich, Und sogar mehr Also Jetzt

Das wir haben bekommen manche Knirschen gehen An mit heim Gebäude Und Was haben Du,

es ist kritisch Zu verstehen Es innen Und aus.

Genomische Technologie Ist fantastisch

für aufschlussreich manche Dinge Das Wir Nur niemals wusste vor.

Das Daten Ist Genau genommen Trotzdem 10 Jahre alt.

Es War aus a Papier In Die Zeitschrift von Genetik von Resende Und alle.

Das Ist a Gruppe von Forscher aus Die Universität von Florida

Und Embrapa In Brasilien

Und Universität von Iowa, I glauben, wenn ich abrufen korrekt.

Hier ist Die Referenz Wenn Du wollen Zu sehen Es hoch.

Der Daten Sind Auch frei verfügbar.

Ich habe bekommen ihnen.

I ging voraus Und heruntergeladen ihnen aus Die ergänzend Information

Und geladen ihnen hinein a JMP Tisch Das Du sehen Hier.

Als Allein War Erwähnenswert, Das Format in JMP Pro

Ist Was Wir typischerweise wie Zu Anruf a breit Format,

Wo wir haben bekommen alles In eins Tisch.

Hier, wir haben bekommen manche Genotyp Indikator Zahlen Anzeige Die Linien

als Also als Die Mutter Und Vater Das Die Bäume kam aus.

Und Dann Das spezifisch Daten Satz Das Ich habe bekommen Hier,

wir haben bekommen sechs Eigenschaften Das wir haben gemessen.

I glauben Genau genommen Es gibt mehr.

Ich finde Es gibt 17, Wenn Du wollen Zu sehen Die Referenz.

Unser Schlüssel Fokus von Interesse Sind diese genetisch Markierungen.

Das Daten Sätze klein von heutige Normen.

Wir haben nur bekommen 4.800.

I sagen "Nur 4.800" aber das ist Trotzdem ganz a wenige.

Als Du dürfen sehen, Ich bin Scrollen durch Hier,

Sie sind alle codiert als entweder null, eins, oder zwei.

Diese Sind sog. SNP Marker, einzel Nukleotid Polymorphismen,

Wo Also haben entweder...

Der Nummer Hier zeigt

Die Nummer von Die wesentlich Allel Das Wir haben In Die Daten.

Null würde Sei Die kleines A, kleines A,

wenn Sie vertraut mit Die alt Genetik Notation.

Der Zweien würde Sei Die groß A, großes A.

Der diejenigen würde Sei alle Die Heterozygote.

Also 4.500 von diese Markierungen.

Der Basic Ziel In Die Ende, normalerweise...

In Tatsache, Das War Was Die Papier Das Das War aus War um.

Sie war Vergleichen mehrere von Die beliebt prädiktiv Methoden.

Aber vor Wir erhalten Zu Vorhersage,

Es gibt a viel von Wirklich Gut Dinge Das Du wollen Zu Tun

Nur Zu machen Sicher Die Daten Sind als erwartet,

Und Auch Zu lernen Und entdecken Struktur Und andere interessant Eigenschaften.

Lasst uns tauchen In Und sehen Was wir tun können mit einem typisch Workflow Hier In JMP Pro.

I würde typischerweise Nur wie Zu sehen bei Die Daten In : JMP.

Wir dürfen verwenden Nur Basic Plattformen.

Für Beispiel, Hier, lassen Mich bringen hoch Die Mehr- Bereich Plattform

Und Nur überprüfen aus Basic Grundstücke von Die Daten gegen eins ein anderer.

Du dürfen sehen, für Beispiel, Hier, Wurzelnummer Und Wurzel betäuben

Sind ziemlich hoch korreliert mit jede andere.

Andere, nicht Also viel.

Du dürfen Tun Verteilungen.

Für Beispiel, w e dürfen Tun Es Hier mit Die Verteilung Plattform.

Diese Eigenschaften haben Genau genommen bereits gewesen zentriert, I denken.

Ich glaube alle von ihnen haben a bedeuten von um null.

Sie haben gegangen durch a wenig bisschen von Vorverarbeitung

Das Wir Gewohnheit gehen hinein Heute.

Das ist die Weg Sie kam aus Die Papier.

Unser Basic Ziel Ist Zu verwenden Die genetisch Information Zu vorhersagen diese Eigenschaften.

Sie darstellen verschieden Eigenschaften von Die Abonnieren Bäume.

Für Beispiel, C WAC,

I glauben das ist gekrönt mit über Die Anlage Betten.

Es ist a messen von Die Baum Größe.

Wir haben bekommen andere Messungen von Dichte Und Merkmal von Die Wurzeln, usw.

Alle wichtig Dinge Zu wissen um Und Wann Studium diese Bäume.

Lassen Mich gehen Du durch Was Wir könnte halten a a Basic Workflow

einmal Du haben dein Daten Satz hoch wie Das.

Jetzt, vor tun dass jedoch

I Tun wollen Zu erwähnen zu Das Wir haben setzen In a gerecht bisschen von arbeiten

Zu Portion Und Hilfe mit Importieren solch Daten.

Das besondere Daten kam als Nur Standard Komma getrennt Wert Dateien,

Also NEIN groß handeln Zu Import Es.

Aber oft, genetisch Daten wie Das kommen In sog. VCF Dateien.

Wir jetzt haben neu Routinen Zu Sei fähig Zu Import diese direkt,

als Also als Import Dateien aus Die beliebt Datenbank,

Und Dann a wenige andere Formate, IDAT Und Was haben Du.

Versuchen Zu machen Es Wirklich einfach Zu erhalten dein Daten hinein : JMP.

Wie du weißt, einmal Du hast bekommen dein Daten Satz hoch In a JMP Tisch,

Es gibt Nur alle Arten von Großartig Dinge Du dürfen Tun.

Viele von Die Dinge Das Du hören um...

Geben Du manche mehr Ideen,

als Also als manche neu Dinge Das wir haben setzen hinein Ort.

Zu Start aus, wir haben bekommen a Marke neu Paar von Plattformen

unter Die Analysieren Speisekarte Hier bei Die unten.

Genetik. Analysieren, Genetik.

Wir haben bekommen Marker Statistiken Und Marker Simulation.

Lasst uns laufen Die erster, Marker Statistiken.

Das Ist Nur a Basic Plattform für suchen bei Eigenschaften von a Satz von Markierungen.

Du dürfen sehen Hier, Ich bin Laden.

Wir haben bekommen 4.853 SNPs organisiert In a Gruppe Hier In Die JMP Tisch.

I Nur bewegen ihnen über hinein Die Markierungen.

Wenn alles andere Ist Okay, wir werden einfach klicken OK.

Es Läuft ganz schnell.

Was Das grundsätzlich tut Ist es dauert jede Marker

Und berechnet a Vielfalt von Standard Statistik genetisch Statistiken

Das Du dürfen sehen über Hier Und sehen Was ist gehen An.

A Schlüssel Ding Zu überprüfen für a sog. Winterhart- Weinberg Gleichgewicht.

Du dürfen Tun a Statistik prüfen von Das Und erhalten P- Werte aus Es,

Und sogar Handlung diese entlang In a Graph wie Das.

An Die Y Achse, Wir Genau genommen verwenden Die Protokoll 10 p-Wert,

welche Wir Auch Anruf Die Protokoll Wert.

Zu gehen einmal Schritt weiter, Du dürfen machen a FALSCH Entdeckung Rate Einstellung

Zu vermeiden Die mehrere Testen Problem.

Du dürfen sehen Hier, wir haben Genau genommen geplottet beide:

Die roh p-Wert, Die roh Protokoll Wert, als Also als ihre FDR angepasst p-Wert.

Sie neigen Zu Sei ganz ähnlich, besonders für Die groß diejenigen.

Diese Markierungen hoch Hier Sind diejenigen Das würde Sei aus von Gleichgewicht,

sehr wahrscheinlich fällig Zu Die Klonen von Die Bäume.

Dies wären Markierungen Das könnte neigen Zu Drift oder stabilisieren

über Zeit mit Zukunft Kreuze.

Es wäre gut Zu überprüfen diese aus

Und machen Sicher Die Verteilungen von Die Allele Sind als erwartet.

Lichtbogenbildung alle Die Weg zurück Zu der Gregor Mendel Tage,

Dinge Das Wir gelernt um Wie Allele so was sollen benehmen.

Das ist a Gut Ort Zu Start, Nur Zu erhalten ein Idee für Die Markierungen.

Lasst uns bewegen nächste Und Tun manche Muster Entdeckung.

Hier, Es gibt mehrere Hübsch Dinge Wir dürfen versuchen.

A sehr Basic eins das ist Auch gewesen beliebt für Jahrzehnte mit Gen Ausdruck Daten

Ist Nur Zu Tun hierarchisch Clustering.

Wieder, Ich bin Nur gehen Zu setzen Die SNPs In Hier.

Du typischerweise Wille wollen Zu verwenden eins von diese Schneller Methoden.

Lasst uns verwenden schnell Station.

Wir Tun haben manche fehlen Werte, Also Lasst uns Tun Zurechnung.

Also gehen voraus Und Clustern Sie es zwei Wege.

Lasst uns klicken OK Hier.

Ich bin gehen Zu fortfahren. Ich laufe alles live Heute.

A wenige von diese Dinge Wille nehmen Sekunden Zu laufen.

A Analysen Ich habe bekommen Das Genau genommen Wille nehmen a wenige Minuten

Das I Gewohnheit laufen live Nur für willen von Zeit.

Aber Du dürfen sehen Hier, Das Skala von Daten,

JMP Pro kann damit umgehen ziemlich leicht.

Das eins, Du dürfen sehen Das Die Fortschritt Bar Hier

Wille nehmen wahrscheinlich 30 Sekunden Zu a Minute Zu beenden.

Aber nicht zu schlecht für a Medium- Größe Daten Satz wie Das.

Wieder, war Clusterung um 926 Zeilen Und 4.800 Spalten.

Aber vor Genau genommen Die Leistung Verbesserungen,

Das Art der Analyse würde nehmen mehrere Minuten.

In viele Fälle, wir haben gewesen fähig Zu erreichen Bestellungen von Größe Geschwindigkeit hoch.

Ich bin fähig, grundsätzlich, Zu aktivieren Du Zu Tun Analysen wie Das schließen Zu real Zeit.

A wenig bisschen von Warten könnte Sei erforderlich als Hier, Aber In allgemein,

es ist hübsch Hübsch Zu Sei fähig Zu schnell erhalten Antworten Zu ziemlich schwierig Fragen.

Für Beispiel, Hier, war versuchen Zu sehen

Wie andere Zeilen von unser Daten Cluster-Cluster mit jede andere.

Jetzt Hier, a sehr interessant Ding auftritt.

Du dürfen sehen Ich habe bekommen Farbstoffe Das I tat Zu Die Daten.

I farbig Die Mutter Und Vater, oder mütterlicherseits Und väterlicherseits Allele.

Wenn Wir sehen bei Das Variable Hier, Es gibt um 71 einzigartig Ebenen.

Und Dann innerhalb jede kreuzen, Es gibt hoch Zu 17 oder 20 Einzelpersonen.

Der Daten haben sehr Hübsch, eng Cluster.

Der Clusterung Algorithmus Genau genommen gefunden diese.

Du kannst sehen Die Farben angeben Die Färbung.

Das Farbe Thema Ist a bisschen erschütternd.

Lasst uns bewegen Es zu schwarz Und Weiß.

Wir dürfen sehen Die Struktur a wenig mehr sauber.

Hier, Wir dürfen sehen Die Bereiche von Weiß

oder Wo wir haben bekommen manche von diese unerheblich Allele ab Zu Cluster-Cluster

Und Identifizierung Die Schlüssel Orte In Die Genom

Das unterscheiden diese einzigartig Kreuze.

Das Ist a Hübsch Handlung Nur Zu erhalten ein gesamt fühlen für Die verschieden Linien

Und Wie Sie vergleichen mit eins ein anderer.

Aber Die hauptsächlich Lektion Sind diese eng Cluster

Das Sind Abbildung hoch genau wie Wir würde erwarten mit Die anfänglich Kreuze,

grundsätzlich wie sehr schließen geschwister Zu eins ein anderer

verglichen Zu Cousins, oder zweite Cousins, Cousins ​​dritten Grades, usw .

Jetzt, ein anderer Weg Zu gehen um Das

würde Sei mehr von a Dimension Reduktion Typ Ansatz.

Hier, Die Nummer eins Analyse Ist Rektor Komponenten.

Lasst uns versuchen Das An unser Schritte Und sehen Was Das verrät.

Hier, Lasst uns Nur verwenden Die Standardeinstellungen.

Entschuldigung, Genau genommen, I gesucht Zu zeigen aus...

Es gibt a Marke neu Verfahren für breit Daten das ist angerufen schnell ungefähr.

Es ist a Hübsch Zusatz In Software.

Es Genau genommen verwendet, Wenn du bist vertraut mit Die Verfahren

angerufen a randomisiert SVD Ansatz.

Du dürfen sehen ein wenig Nachricht.

Lasst uns sehen Was ist In Die Protokoll.

Es gedreht aus Das War Genau genommen eins Fall

Wo ein Fehler Nachricht War ganz vorteilhaft.

Der Software Genau genommen angegeben welche Markierungen …

Dort war manche Marker, Sie war nicht numerisch oder Konstante.

Es gedreht aus Das a Hand voll von diese Markierungen In Die Tisch war Konstante.

Das würde Sei a Fall Wo Wir könnte gehen zurück Und Genau genommen sauber diese aus,

seit Sie sind nicht Wirklich Beitragen viel Zu Die Analyse, Sie sind Nur Konstante.

Aber Die PCA Plattform gefunden ihnen als a Nebenprodukt.

Aber Wenn Du sehen bei Die Partituren, ersten beiden Rektor Komponenten,

Wir wieder haben Das Hübsch Clusterung von Familien.

Als üblich mit JMP,

alle diese Grundstücke Sind interaktiv Und verbunden Zu eins ein anderer.

Wir dürfen, für Beispiel, klicken An eins von Die Filialen von Die Baum über Hier,

Und Es Wille Highlight Das Cluster-Cluster In Die PCA.

Wir dürfen Karte diese zwei Grafiken Zu eins ein anderer.

In Tatsache, Also, Lasst uns Tun Das. Wir dürfen hinzufügen a dritter.

Das Ist ein anderer Marke neu Plattform das ist Nur Kommen aus In JMP 17,

angerufen Multivariat Einbettung.

Hier, war gehen Zu berechnen Die beliebt t-SNE Algorithmus,

welche steht für T multivariat Einbettung.

Das hat Genau genommen gewesen ganz beliebt In Die Maschine Lernen Welt,

Und es hat tröpfelte es ist Weg hinein Die Genomik Feld,

besonders mit einzel- Zelle RNA.

Es tut a wenig bisschen anders dimensional Vorsprung als PCA.

Es Versuche Zu identifizieren lokal Struktur,

wohingegen PCA Ist suchen für Maße von größte Variabilität über alle Markierungen.

T-SNEs versuchen Zu finden eng lokal Cluster.

Es ist Genau genommen perfekt für diese Art von Daten,

Nur Zu aufdecken diese Familien.

Du dürfen sehen Die Hübsch wenig Gruppen von Cluster, Und Vielleicht mehr wichtig,

welche Cluster selbst Sind nahe jede andere.

Du dürfen nehmen a Bild Hier.

Art von Aussehen wie a Schmetterling, etwas t-SNE wird oft haben .

Ausweis ermutigen Du Zu versuchen Es An dein Daten einmal Du erhalten dein Hände An JMP 17.0.

Das ist aufschlussreich manche Hübsch Struktur In Die Daten.

Lasst uns bewegen An Jetzt Zu a dd einige mehr statistisch- orientiert Modellieren.

Für Es, Die Basic Ding Zu normalerweise Start aus mit

Ist Was Wir würde Anruf a Genom- breit ein Verein Studie,

Wo w er wird grundsätzlich nehmen unser Eigenschaft, oder unser Eigenschaften, In Das Fall,

Und Bildschirm ihnen gegen alle Die Markierungen.

Der Arbeitstier Plattform Hier Ist Antwort Vorführung.

Ich bin gehen Zu Analysieren, Vorführung, Antwort Vorführung.

Wir haben Erledigt ganz a bisschen von arbeiten An Das Danke insbesondere zu John Saul ,

Wer hat umgesetzt manche Hübsch Leistung Verbesserungen.

Was Das tut Ist grundsätzlich a groß Y von X Analyse.

Ich bin gehen Zu bewegen unser sechs Ziele oder Antworten hinein Die Y Feld,

unser SNPs hinein X.

Und Dann alle Du Tun Ist Schlag Gehen.

Was Das Wille Tun...

I denken Wir Tun Zurechnung.

I denken Es könnte Tun Das automatisch. Lasst uns sehen.

Ja.

Das eins Läuft Blitz schnell.

I grundsätzlich Nur tat sechs mal 4.800 schnell Regressionen Und geplottet alle.

Das Ist a Handlung von alle Die p-Werte bei einmal.

Wieder, Fokussierung An FALSCH Entdeckung Rate.

Es ist bekommen Zu Sei sehr vorsichtig um Überfischung Daten wie Das.

Du wollen Zu machen Sicher beliebig führen Das Du Verfolgungsjagd Ist bedeutsam,

sogar nach a FALSCH Entdeckung Einstellung.

Hier, Wir sehen Jetzt Das Das Kronenbreite Besonderheit

Ist Die eins das ist knallen aus mit Die am meisten Treffer.

Dann Es gibt eins für Rosttonne.

Diese Sind sortiert von Bedeutung, Und Dann manche von Die andere Eigenschaften Start Zu Pop In.

Aber deutlich, Es Aussehen wie wir haben bekommen Die am meisten genetisch Aktion

mit Das Kronenbreite Eigenschaft.

Jetzt, Zu gehen a wenig weiter Und veranschaulichen Die Dinge Wir dürfen Tun.

Das Ist sehr JMP Pro wie.

Lasst uns speichern Die Tisch aus von p-Werte.

Wir haben bekommen alles Jetzt In a neu JMP Tisch,

welche Ist effektiv alle Die Ergebnisse, Und Sie sind schön farbig für uns.

Nur wollen Zu Durchsuchen Die Tisch.

Aber Ich bin gehen Zu gehen voraus Und verwenden Grafik B Baumeister Jetzt.

Lasst uns machen manche Vulkan Grundstücke von Hand.

Für diese, Wir w An Zu setzen Die Neigung An das X- Achse,

Und Dann Die Protokoll Wert An Die UND.

Lasst uns gehen voraus.

Also machen a separate eins für jede von unser Eigenschaften.

Ich bin ziehen Das auf Die wickeln.

Du dürfen sehen Hier, Das Ist Die sowas Das JMP Ist Wirklich interessant bei.

I t oft Wille finden Ausreißer der Daten.

Hier ist eins das ist Weg aus Hier.

Wir haben bekommen a Neigung schätzen von fast Negativ 2.000.

Es dreht sich aus Das Das Variable Ist fast Konstante.

Der Rückschritt Nur Schläge hoch mit ein fast fast Vertikale,

oder fast Negativ, hoch Negativ Neigung.

Es dreht sich aus Das Ist mehr von ein Anomalie als ein tatsächlich bedeutsam Schlag.

Es würde Genau genommen machen Sinn Nur Zu ignorieren Es.

Aber es ist Genau genommen Hübsch Zu finden Das es ist In Die Tisch

Und Sei fähig Zu identifizieren Es.

Das Ist Die sowas Das JMP Ist oft Wirklich Gut bei,

Finden seltsam Muster.

Aber Zu schärfen In An Die Schlüssel Ergebnisse, Lasst uns gehen voraus Und eng unser Achsen runter.

I Nur Schlag Die Achse Taste, Und war gehen Zu Nur Zoom In.

Lasst uns gehen Minus 10 bis 10.

Du dürfen sehen Hier, Du erhalten Das Merkmal V Form,

Wo wieder, war Plotten Die Neigung von Die Rückschritt

gegen es ist Negativ Protokoll p-Wert.

Für CWAC, Wir Genau genommen bekommen,

wieder, als Wir erwartet vor, mehr Treffer als überall anders.

A Bündel von Markierungen für positiv Und Negativ Neigung,

welche würde angeben a Zusatzstoff genetisch Beziehung

gehen eins Weg Zu Die andere.

Für Die andere Eigenschaften, diese Sind Auch V Form,

Und viele von ihnen Sind Nur Wirklich a viel weniger bedeutsam

Und oft qm ü In mit eins ein anderer.

Der Neigung Auch kommt darauf an An Die Skala von Die Messung.

Es ist vielleicht nicht ganz als sinnvoll, wenn Wir setzen alle diese An Die Dasselbe genau Skala.

Aber I Nur gesucht Zu zeigen Das für Illustration,

als a Weg Zu vergleichen alles Seite von Seite.

Das ist ein GWAS.

Umzug nach vorne, Lasst uns erhalten Zu wahrscheinlich Was unser hauptsächlich Objektiv würde Sei,

welche würde Sei Zu vorhersagen diese Eigenschaften als a Funktion von Die Markierungen.

Hier, Wir Tun haben Zugang Zu alle Die Großartig prädiktiv Modellieren Plattformen

Das Sind In : JMP.

Manche von diese, Du haben Zu Sei a wenig vorsichtig Zu verwenden.

Mit fehlen Daten, Du Mai brauchen Zu Tun Die Zurechnung Erste.

Manche könnte werden ganz langsam gegeben Die Größe von Die Problem.

Für Heute, I Nur wollen Zu zeigen wahrscheinlich Mein Favorit eins,

welche Ist XG Schub, mit Die XGB Ost Plattform.

Das Ist a Fall Wo I Genau genommen lief Das vorher,

Weil, Und es ist Zu laufen.. .

Aber I l geladen alle sechs Eigenschaften hinein XGB Ost Und tat zehn- falten kosten Validierung.

I automatisch links aus jede von Die zehn Falten.

Hier, Du dürfen sehen Die Ergebnisse von Das laufen,

Wo wir haben bekommen Die solide Linien Hier In diese Grafiken,

Sind Die Validierung Kurven über Die Iterationen

Und Die gepunktet Linien von Die Ausbildung.

Du dürfen sehen mit diese breit Probleme, Es gibt a schwer Risiko von Überanpassung,

besonders mit a leistungsstark Ansatz wie XG Schub.

Du haben Zu Sei sehr vorsichtig.

Wie Sie dürfen sehen, Ich eigentlich [unverständlich 00:32:18] Parameter.

I könnte optimieren ihnen runter für eins, Und Du dürfen sehen Die andere Parameter Hier.

Innerhalb jede Modell fit, wir haben bekommen beide Die Ausbildung,

beobachtet gegen vorhergesagt, Und Die Validierung.

Du dürfen sehen Hier für C WAC Wir bekommen a Korrelation von um 0,43.

Korrelation Ist a typisch messen gebraucht Zu bewerten Leistung.

Das Ist wettbewerbsfähig mit Was War veröffentlicht In Die Papier vor,

ohne kaum viel Tuning bei alle.

Aber Dann Es gibt a viel von andere interessant Dinge Du dürfen tauchen hinein,

Die am meisten wichtig Merkmale, usw.

Wir sogar bekommen manche neu Dinge für Beispiel, eins Ding angerufen Shapley Werte

Das Ausweis ermutigen Du Zu überprüfen aus.

Es gibt gehen Zu Sei ein anderer sprechen An Das Thema von Peter Hirsch,

Florian Laura Lancaster und ich An Das Hier bei Die Konferenz,

I würde ermutigen Du Zu überprüfen Das aus.

Es ist a Weg Zu brechen runter Vorhersagen hinein ihre Komponenten.

Das bekommt ein anderer Ebene Du dürfen gehen hinein mit vorhersagen.

Das ist Nur eins Beispiel von manche Hübsch prädiktiv Modellieren Du dürfen Tun.

Zu wickeln hoch Die Demo, I gesucht Zu zurückkehren zurück

Wo Wir begonnen Hier In Das Genetik Speisekarte.

Wir haben bekommen a Marker, a Marke neu Marker Simulation Plattform.

Das Ist manche hübsch fortschrittlich genetisch Modellieren

getragen aus von unser intern Experte, Luciano Silva.

Was Das tut Ist Es Genau genommen Wille Tun virtuell Kreuzung von Die Genotypen.

Der Idee Ist du würdest laden Die Markierungen In.

Der Wirklich interessant Ding Ist Du dürfen setzen a Prädiktor Formel Hier.

Für Beispiel, I speichern Die Prädiktor Formel aus Die XGBoost Modell von CWAC.

Was Das Wille Tun Ist beide simulieren Die Kreuze

Und vorhersagen ihre Leistung.

Das Ist Was modern virtuell Zucht tut.

Du dürfen Genau genommen praktisch kreuzen anders Abonnieren Kiefer Bäume

Und vorhersagen Was Wille passieren mit ihnen

ohne haben Zu Warten 10, 20, 30 Jahre Zu wachsen ihnen In Die Feld.

Äußerst kraftvoll, interessant Ansatz Das revolutioniert Die Weg

modern Zucht Ist Erledigt, Und Warum sog. genomisch Auswahl,

oder prädiktiv Modellieren mit genetisch Markierungen Ist Also beliebt.

Krank gehen voraus Und abschließen Dort.

I Hoffnung Das geschärft dein Appetit

mit manche von Die neu Dinge wir haben bekommen gehen.

A viel von Die Dinge I zeigte Heute würde Auch arbeiten mit Gen Ausdruck Daten,

Obwohl das ist a wenig bisschen anders Ballspiel

In Bedingungen von Was du bist versuchen Zu Tun.

Aber für willen von Zeit, I Gedanke Es würde Sei Gut Nur Zu sehen bei Das eins Beispiel

Und tauchen etwas tief.

Dank Du sehr viel für dein Aufmerksamkeit.

Lassen uns wissen Wenn Du hast bekommen Fragen als Du haben ihnen.

War Wirklich e aufgeregt um Die neu Dinge Kommen In JMP 17 Pro.

Wir haben bekommen a viel mehr Dinge Kommen In Die funktioniert.

Dank Ihnen sehr.

Wir erkennen Das viel von Menschen Das kommen Zu Entdeckung,

Das Mai nicht Sei ihre Bereich von Sachverstand.

Aber du Mai wissen jemand Wer ist tun Das arbeiten,

Und Wir würde Liebe Zu erhalten ihnen verbunden mit Was war tun Hier bei JMP Pro,

Weil Wir Sind gehen Zu weitermachen Zu investieren In Hinzufügen Fähigkeiten

Und Verbesserung Die Software Also Es dürfen Tun arbeiten wie Das besser Und besser

Zu treffen Die Bedürfnisse von Wissenschaftler über Die Leben Wissenschaften

Und Das Industrie.

Danke für Hören In.

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