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JMP の限界を押し広げる: JMP Pro for Genomics の紹介 (2022-US-45MP-1097)

JMP Pro 17 は、ゲノミクス、メタバロミクス、プロテオミクスなどの分野で発生する最新の分子レベルのデータに最適な新しいスタンドアロン プラットフォームです。弊社の以前の製品である JMP Genomics は、オミクス問題に関連する大規模なデータ テーブルのデータ インポート、処理、分析に SAS に依存していました。JMP Pro 17 の新しい改善により、SAS を必要とせずに単独で実行できる高度な機能とパフォーマンスが提供されます。

しかし、JMP Genomics から JMP Pro for Genomics への移行により、JMP Pro には改善が必要な側面が数多くあることが明らかになりました。これらの改善により、製品の限界が押し上げられ、今ではこれらの大きな問題に対処できるようになりました。その結果、JMP Pro 17 は、インタラクティブで魅力的なユーザー エクスペリエンス (ポイント アンド クリックによるオミクス データの迅速な探索を可能にする)、高度な多変量および予測モデリング ツール、および柔軟で適応性の高いプラットフォーム (JMP スクリプトおよび他のデータ サイエンス ツールとの統合による) を組み合わせた、数少ない高度な分析ソフトウェア パッケージの 1 つとなっています。

このプレゼンテーションでは、オミクスの定義後、これらの問題に使用されるデータの種類、大規模なデータ テーブルの準備と分析に伴う技術的な課題、および JMP Pro 17 がこれらの課題にどのように対処するかについて説明します。また、JMP Pro 17 でオミクス データ分析がいかに簡単であるかを示す例も示します。

こんにちは、 これ は 一人で ガードナー と ＪＭＰ。

私は a 製品 マネージャー で ジャンプ。

だった ここ に 話す 今日 について 紹介する JMPプロ のために ゲノミクス、

押す の 境界 の JMPプロ に 有効にする データ 科学 の上 の デスクトップ。

I 午前 1つ の の プレゼンター。

病気 なれ やっている の 導入 に これ トピック。

私は S 上級 製品 マネージャー のために 健康 そして 人生 科学

の 製品 管理 チーム で ＪＭＰ。

共同プレゼンター 今日 は ラス ウォルフィンガー、

誰の a 著名な 研究 仲間

そして 私たちの 監督 の 科学的 発見 そして ゲノミクス で ジャンプ。

良い 話す a 少し 少し について の 背景

の 遺伝学 そして ゲノミクス、 機能的な ゲノミクス、

そして それから 話す について 何 だった やっている に 遷移 から 私たちの 前者 製品、

ジャンプ ゲノミクス、 に 使用して ジャンプ プロ のために ゲノミクス。

ラス 意思 示す いくつかの の の 新しい 機能 で の 製品。

A 少し 少し について クラシック 遺伝学。

これ は どこ a 多く の これ 得た 開始しました。

人々 持っている された やっている クラシック 遺伝学 のために a 長さ 時間。

彼らは された 育種 植物 そして 動物

に 得る 望ましい 特徴 のために それらの 植物 そして 動物。

彼らは 見た それ 彼らは できる する それ に 得る、 より強い 動物、 より良い 植物、

植物 望ましい プロパティ そして それで の上。

あなた おそらく 研究した a 長さ 時間 前、 いつ あなた だった 若い で 学校、

について グレゴール メンデル、 の モンク、 誰が 過ごした 多くの 年 勉強する 庭 エンドウ豆。

彼 実は 測定された セブン 明確な 特徴 の これら エンドウ豆—

彼らの 身長、 彼らの 下 形 そして 色、 シード 形 そして 色、

花 位置 そして 色-

そして 観察された それ として これら エンドウ豆 だった 交雑した と それぞれ 他の、

それ の 特徴 だった 合格した の上

から の 親 植物 に の 子孫 植物

続く いくつかの それよりも 特定の 数学的な 比率

作った人 それ 確率的に 可能

に 作る 予測 について 何 の 子孫 だろう 見て のように

ベース の上 の 特徴 の 両親。

彼と 後で 仕事 設立 の 原則 の 遺伝的 継承。

何 は ゲノミクス？

ゲノミクスは もっと よりも ただ クラシック 遺伝学。

ゲノミクス 用途 a 組み合わせ の DNA 測定 方法

そして 組み換え DNA 方法

に 順序 そして 組み立てる そして 分析する の 構造 そして 関数 の ゲノム。

それ 異なる から クラシック 遺伝学 その中で それ 見た目

で の 生物の 満杯 補体 の 遺伝的 または 遺伝性の 材料。

それ 焦点を当てる の上 の 相互作用 間 の 場所 または の 位置

の 違う 遺伝子 の上 の ゲノム、

そして の 対立遺伝子、 の 変化 で の 遺伝子 で の ゲノム、

それで それ あなた できる 理解する もの のように エピスタシス、 多面的 ヘテローシス、

どれの は もの のように、 わかった、 1つ 遺伝子 影響する 多くの もの。

それは 多面発現。

エピスタシスとは それ 時々、

1つ 遺伝子 影響 の 出力 または の 効果 の 別の 遺伝子。

ヘテローシス は 時々 あなた 得る 相乗効果 効果 による 組み合わせる の 遺伝子

から 二 違う 両親 または 二 違う 生物。

これ 全て 依存する その上 の 使用 の の 中央 ドグマ の ゲノミクス。

それ ドグマ は それ DNA、 どれの は の コード のために 私たちの 生物学的 システム、

は 転写された の中へ RNA、

どれの は の コード それは 使用済み に 作る もの

そして 作る タンパク質 で の 体。

の タンパク質 は の 少し 化学薬品 エンジン

それ する もの 内部 の 体 そして 与える その 関数。

から それ、 あなた できる 実は それから 測定 もの のように 代謝物、

何 実は 起こる、 何 する それらの タンパク質 実は する

内部 の 細胞 そして 内部 の 体。

の パス は DNA 作成する RNA 作成する タンパク質、

そして の タンパク質 規制する どうやって もの 関数 で の 体、

そして それ 生産する 代謝物。

データ は 本当に 有効化 a ゲノミクス 回転。

モダンな 測定 テクニック は 本当に 助ける 私たち 理解する

の 構造 そして 関数 の の ゲノム

そして どうやって それ 作品 内部 の 細胞 で 生物学的 システム。

私たちは できる 順序 の ゲノムは今。

私たちは 得た 次- 世代 シーケンス。

多くの 年 前、 いつ ジャンプ 最初に移動した の中へ これ エリア、

助ける 顧客が に 分析する これ タイプ の データ、

の 方法 に 測定 それ だった 電子レンジ、

どれの だった 多くの もっと 集中した の上 とても 特定の 部品 の の ゲノム、

そして しばしば a とても 限定 セット の 遺伝子 で の ゲノム。

今、 あなた できる 順序 の 全体 ゲノム の の 生物。

また、 あなた できる 見て で もの のように 表現 そして 規制。

だった 話す について の 代謝物。

何 は 出力 の中へ の 生物学的 システム それ あなた できる 測定？

あなた できる 見て で どうやって の タンパク質 は 生産された

または 何 それらの タンパク質 は やっている。

あなた できる また 見て で どうやって の 構造 の の DNA 自体、

何ですか と呼ばれる エピジェネティクス、

影響 の 関数 どのように DNA 作品 そして どうやって の 遺伝子 仕事 内部 の 体。

そこには は 通常 三つ 主要 ステージ の 分析 それ 起こる

いつ あなたは やっている これ タイプ の 仕事。

1つ は あなた ただ 生成する の 生 データ。

あなた する の シーケンス 仕事、 生成する の ゲノム- シーケンス データ、

または 測定 の 代謝物 または の タンパク質 表現

または の RNA 表現。

そして それから それ 生成する かわいい 大きい データ セット

それ 持っている に なれ フィルタリングされ、 多重化された

そして トリミング そして 得点した そして 掃除した 上。

これ は 通常 処理された で a 自動化された または 半自動 ワークフロー

の上 コンピューター システム それ できる プロセス とても 大きい データ ファイル。

それから それ 通常 行く の中へ a 2番 ステージ どこ あなた 始める に する 順序 配置

そして 基本的に 裏地 もの 上、 そして いる できる に する もの のように カウントします。

どうやって 多くの 回 した I 見る の 表現

の a 特定の RNA 断片 または RNA 順序？

または どうやって 多くの 回 した I 見る a 特定の タンパク質？

または 全て これ 生 データ、 どうやって する それ ライン 上 に 実は 作る a 写真

の 何 の 構造 の の 全体 ゲノム は？

それは a かわいい 大きい 数学的な 計算上の プロセス。

それ 通常 また 取得する 終わり の上 かわいい 大きい 計算上の システム

と a 多く の 計算上の リソース。

そして それから の 第三段階、

どれの は の ステージ どこ ジャンプ 本当に もっている 演奏した で、

そして JMPでは プロ 意思 続く に 遊ぶ で、

は の 決定する 遺伝子型 協会 そして 遺伝子型から 表現型 関係。

A 表現型 は ただ a 特性 の 生物、

の 関係 間 の 遺伝子 そして の 特性。

そして また 見ている で 相関関係 そして 協会

の の 違う 遺伝的 マーカー 内部 の ゲノム、

または の 分散 の の 遺伝的 マーカー。

多くの場合、 あなたが したい する は あなた 欲しい に 特徴づける それらの

そして それから 相関する 彼ら に 物理的な、 生物学的、

または 多分 病気 州 特徴。

全て の これ できる 実は なれ 終わり と デスクトップ ソフトウェア。

ジャンプ プロ は 私たちの 解決 に する それ 行く フォワード で の 未来。

私たちは 持っていた a 製品 と呼ばれる ジャンプ ゲノミクス のために 14 年、 上 それまで これ 年、

それ 私たちは だった 提供 の 顧客。

それ だった a 組み合わせ 製品 の ジャンプ そして スエーエス。

SASって何？ 本当に 必要 戻る 早い いつ 私たちは 最初に これ 外

に する a 多く の の データ 処理、

なぜなら の サイズ そして の 種類 の データ 私たちは 見た で

だった とても 難しい に する と a デスクトップ ソフトウェア パッケージ のように ＪＭＰ。

SASは の データ 処理、 いくつかの の の 統計的 方法、

しかし ジャンプ だった 使用済み のために さらに遠く 統計的 分析

そして 視覚化する の 結果 の それらの 分析。

ジャンプ ゲノミクス もっている された 研究に使用 そして 業界

のために a 広い バラエティ の ゲノミクス 問題 のために 多くの 年。

しかし 私たちは 作った a 戦略的 決断 これ 年

に 中止する 販売 製品 それ 含む SASと 彼ら。

それは 一部 の の 決断 それ だった 作った のために ジャンプ に なる 独立した 会社。

だった a 完全所有 子会社 の スカンジナビア航空 今、

そして は 動く 下 それ 道 の 独立。

私たちは は ない 行く に なれ 販売 何でも しかし ジャンプ 製品 行く フォワード。

なぜなら の それ、 私たちは 持っている 見た 今

に 動く の 機能 のために ゲノム データ 分析 の中へ ジャンプ プロ。

で ジャンプ プロ 17, どれの 意思 なれ 利用可能 これ 秋 で 2022年、

もっている された そして 意思 なれ 最適化された のために 大きい そして 広い データ 問題。

その 行く に 持っている 機能 に 会う の ニーズ

の ゲノム データ 科学 そして ゲノム データ 科学者たち。

その 行く に 利用する の 強さ

の JMP Proの 予測的な 分析 そして 相互の作用 視覚化

に ヘルプ 有効にする 発見 で これ エリア の 仕事。

いくつかの の の 機能強化 それ 私たちは 作った に 押す の 境界 の ジャンプ プロ

含む ただ 削除する 障壁 そして ボトルネック で の ソフトウェア。

その 1つ もの に する 分析 の上 十 または 数百 または 平 数千

の 列 で a データ テーブル。

しかし いつ あなた 持っている a データ テーブル

どれの 多分 もっている 多くの 数千 または 数百 の 数千 の 列、

あなた 始める に 明らかにする 制限 時々 で あなたの ソフトウェア。

による やっている これ 仕事、 私たちは 発見された 場所

どこ 私たちは ただ 必要 に 合理化 どうやって 操作 起こる 内部 の プログラム。

私たちは 終わり それ。

アン 例 だろう なれ もし I 望んだ に する a 変換

の上 数百 の 数千 の 列、 私たちは 大幅 改善された それ プロセス。

それは起こる 多くの もっと早く の上 の データ テーブル。

また いる できる に する とても 速い そして 効率的 多変量 分析 方法

のように 主要 成分 分析 そして クラスタリング、

いつ あなた 持っている これら 本当に 広い ゲノム データ テーブル。

そして それから いる できる に する モデル 以上 そして 以上 また

の上 数千 そして 数千 の 応答 列、

そして に する それ 効率的に そして 効果的に。

の 2番 ゴール それ 私たちは 持っている で これ 遷移

は それ 持ってくる で いくつかの 機能 で の ジャンプ プロ

それ は とても 特定の のために 遺伝的 そして ゲノム 分析。

のために 実例、 いる できる に 輸入 違う フォーマット

それ は 一般的に 使用済み で これ エリア。

また、 いる できる に する 遺伝的 マーカー 分析 そして シミュレーション、

として 良い として もたらす で いくつかの 新しい 人気のある データ 削減 方法

そのような として t-SNE そして ユニマップ。

全体、 何 だった 取得 に は a 製品 それは 行く に なれ 傾く。

インストールする とても 素早く。

あなた できる 使用 それ の上 あなたの デスクトップ、

しかし あなた できる 使用 それ に する これ とても 強力 分析

の上 これら 大きい、 複雑な、 広い データ テーブル。

に 例示する それ、 私は 行く に 振り向く それ 以上 に ラス。

ラス は 行く に 見せる 私たち 実は どうやって あなた できる する いくつかの 現実的 分析

そして いくつかの 本物 勉強 分析 ここ の上 いくつかの ゲノム そして 遺伝的 データ。

良い、 感謝 あなた、 一人で。

その a 本物 エキサイティング 時間 のために 私たち。

I 知る 私は 実は された と の ゲノミクス 分析 回転

内で スカンジナビア航空 のために 以上 20 年 今。

私たちは 実は [聞き取れない 00:11:46] で の 早い 2000年代 と呼ばれる 科学的 ソリューション、

どこ 私たちは だった 起動 に 見て で いくつかの の の 早い マイクロ 配列 データ。

その された a 本当に 楽しい 20 年。

今、 I だろう 言う、 ほとんど 1つ の の ほとんど エキサイティング 回 これまで のために 私たち、

どこ だった 今 できる に コード いくつかの の これら ルーチン

直接 で ジャンプ プロ 使用して C++ です。

A 多く の 彼ら は ランニング 多くの もっと早く よりも 私たちは 持っていた

で の 前の ジャンプ ゲノミクス 製品。

I 欲しい に 与える あなた a 小さなf 洗面器 の それ 今日 と の 例。

これ は a データ セット の上 テーダマツ、

どれの のために それらの の あなた から の 南東

かもしれない 知る それ として おそらく 1つ の の ほとんど 人気のある 種 の 松。

通常、 もし あなた 行く の中へ ホームデポ またはロウズ

そして 買う いくつかの 二- による- 4つ または 合板、 その 行く に なれ 作った の l ひどく。

いつ あなた 飛ぶ の中へ の エリア、 あなた 偶然見かける a 多く の 木 カバー。

多くの の それらの、 私は 言う a 良い かたまり の それらの 木々、

特に に向かって の 東部 一部 の 北 カロライナ、 は ロブル オーリー。

その a とても 重要 種、 1つ それ 私たちは 本当に 欲しい に 理解する 良い。

その された 研究した とても 徹底的に、 そして 平 もっと それで 今

それ 私たちは 得た いくつかの 腹筋運動 行く の上 と 家 建物 そして 何 持っている あなた、

その 致命的 に 理解する それ 内部 そして 外。

ゲノム テクノロジー は 素晴らしい

のために 明らかにする いくつかの もの それ 私たちは ただ 一度もない 知っていた 前に。

これ データ は 実は まだ 10 年 古い。

それ だった から a 紙 で の ジャーナル の 遺伝学 による レゼンデ そして その他。

これ は a グループ の 研究者 から の 大学 の フロリダ

そして エンブラパ で ブラジル

そして 大学 の アイオワ州、 I 信じる、 もし私が 想起 正しく。

こちらは の 参照 もし あなた 欲しい に 見て それ 上。

の データ は また 自由に 利用可能。

私は 得た 彼ら。

I 行った 先に そして ダウンロード 彼ら から の 補足 情報

そして ロード済み 彼ら の中へ a ジャンプ テーブル それ あなた 見る ここ。

として 一人で だった 言及すると、 フォーマット JMPで プロ

は 何 私たちは 通常 のように に 電話 a 広い 形式、

どこ 私たちは 得た すべて で 1つ テーブル。

ここ、 私たちは 得た いくつかの 遺伝子型 インジケータ 数字 示す の 行

として 良い として の 母親 そして 父親 それ の 木々 来た から。

そして それから これ 特定の データ セット それ 私は 得た ここ、

私たちは 得た 六 特徴 それ 私たちは 測定されました。

I 信じる 実は そこには もっと。

私は思う そこには 17, もし あなた 欲しい に 見る の 参照。

私たちの 鍵 集中 の 興味 は これら 遺伝的 マーカー。

これ データ セットの 小さい による 今日の 標準。

私たちは のみ 得た 4,800。

I 言う "のみ 4,800" しかしそれは まだ とても a 少し。

として あなた できる 見る、 私は スクロール を通して ここ、

彼らは 全て コード化された として どちらか ゼロ、 1つ、 または 2 つ。

これら は いわゆる SNP マーカー、 シングル ヌクレオチド 多型性、

どこ 良い 持っている どちらか...

の 番号 ここ 示す

の 番号 の の 選考科目 対立遺伝子 それ 私たちは 持っている で の データ。

ゼロ だろう なれ の 小さなA、小さなA、

もしあなたが おなじみ と の 古い 遺伝学 表記。

の 2つ だろう なれ の 大きい A、大きなA。

の 1つ だろう なれ 全て の ヘテロ接合体。

つまり4,500 の これら マーカー。

の 基本的な ゴール で の 終わり、 通常...

で 事実、 それ だった 何 の 紙 それ これ だった から だった について。

彼らは だった 比較する いくつかの の の 人気のある 予測的な 方法。

しかし 前に 私たちは 得る に 予測、

そこには a 多く の 本当に 良い もの それ あなた 欲しい に する

ただ に 作る もちろん の データ は として 期待される、

そして また に 学ぶ そして 発見する 構造 そして 他の 面白い 特徴。

さあ ダイビング で そして 見る 私たちにできること と 典型的な ワークフロー ここ で JMPプロ。

I だろう 通常 ただ のように に 見て で の データ で ＪＭＰ。

私たちは できる 使用 ただ 基本的な プラットフォーム。

のために 例、 ここ、 させて 自分 持ってくる 上 の マルチ エリア プラットフォーム

そして ただ チェック 外 基本的な プロット の の データ に対して 1つ 別の。

あなた できる 見る、 のために 例、 ここ、 ルート番号 そして 根 ナンビン

は かなり 非常に 相関関係 と それぞれ 他の。

その他、 ない それで 多くの。

あなた できる する 配布。

のために 例、w e できる する それ ここ と の 分布 プラットフォーム。

これら 特徴 持っている 実は すでに された 中央に、 I 考える。

私は信じている 全て の 彼ら 持っている a 平均 の その周り ゼロ。

彼らは なくなった を通して a 少し 少し の 前処理

それ 私たちは しません 行く の中へ 今日。

それが 方法 彼らは 来た から の 紙。

私たちの 基本的な ゴール は に 使用 の 遺伝的 情報 に 予測する これら 特性。

彼らは 代表する 様々な 特徴 の の ロブロリー 木々。

のために 例、 C ワック、

I 信じる それは 戴冠した と 横切って の 植物 ベッド。

その a 測定 の の 木 サイズ。

私たちは 得た 他の 測定 の 密度 そして 特性 の の ルーツ、 等

全て 重要 もの に 知る について そして いつ 勉強する これら 木々。

させて 自分 歩く あなた を通して 何 私たちは かもしれない 考慮する a a 基本的な ワークフロー

一度 あなた 持っている あなたの データ セット 上 のように これ。

今、 前に やっている しかし、

I する 欲しい に 言及 あまりにも それ 私たちは 持っている 置く で a 公平 少し の 仕事

に 助ける そして 援助する と インポート そのような データ。

これ 特定の データ 来た として ただ 標準 コンマ 分離された 価値 ファイル、

それで いいえ 大きい 取引 に 輸入 それ。

しかし 頻繁、 遺伝的 データ のように これ 来る で いわゆる VCCF の ファイル。

私たちは今 持っている 新しい ルーチン に なれ できる に 輸入 それらの 直接、

として 良い として 輸入 ファイル から の 人気のある データベース、

そして それから a 少し 他の フォーマット、 IDAT そして 何 持っている あなた。

試す に 作る それ 本当に 簡単 に 得る あなたの データ の中へ ＪＭＰ。

あなたが知っているように、 一度 あなたは 得た あなたの データ セット 上 で a ジャンプ テーブル、

そこには ただ 全て 種類 の 素晴らしい もの あなた できる する。

多くの の の もの それ あなた 聞く について...

与える あなた いくつかの もっと アイデア、

として 良い として いくつかの 新しい もの それ 私たちは 置く の中へ 場所。

に 始める 外、 私たちは 得た a ブランド 新しい カップル の プラットフォーム

下 の 分析する メニュー ここ で の 底。

遺伝学。 分析、 遺伝学。

私たちは 得た マーカー 統計 そして マーカー シミュレーション。

さあ 走る の まず、 マーカー 統計。

これ は ただ a 基本的な プラットフォーム のために 見ている で 特徴 の a セット の マーカー。

あなた できる 見る ここ、 私は 読み込み中。

私たちは 得た 4,853 SNP 整頓された で a グループ ここ で の ジャンプ テーブル。

I ただ 動く 彼ら 以上 の中へ の マーカー。

他のすべてが は わかった、 私たちはただ クリック わかりました。

それ 走る とても 素早く。

何 これ 基本的に する は かかる それぞれ マーカー

そして 計算する a バラエティ の 標準 統計的 遺伝的 統計

それ あなた できる 見て 横切って ここ そして 見る 何ですか 行く の上。

A 鍵 もの に チェック のために a いわゆる ハーディ- ワインバーグ 平衡。

あなた できる する a 統計的 テスト の それ そして 得る p- 価値観 から それ、

そして 平 プロット これら 平行 で a グラフ のように これ。

の上 の Y 軸、 私たちは 実は 使用 の ログ 10 p値、

どれの 私たちは また 電話 の ログ 価値。

に 行く 一度 ステップ さらに遠く、 あなた できる 作る a 間違い 発見 レート 調整

に 避ける の 複数 テスト 問題。

あなた できる 見る ここ、 私たちは 実は プロットされた 両方：

の 生 p値、 の 生 ログ 価値、 として 良い として 彼らの フランクリン・ルーズベルト 調整された p値。

彼らは 傾向がある に なれ とても 似ている、 特に のために の 大きい もの。

これら マーカー 上 ここ は 1つ それ だろう なれ 外 の 平衡、

とても おそらく 期限 に の クローン の の 木々。

これらは マーカー それ かもしれない 傾向がある に ドリフト または 安定させる

以上 時間 と 未来 十字架。

それは良いことだ に チェック これら 外

そして 作る もちろん の 配布 の の 対立遺伝子 は として 期待される。

アーク放電 全て の 方法 戻る に グレゴール メンデル 日、

もの それ 私たちは 学んだ について どうやって 対立遺伝子 このような すべき 振る舞う。

それは a 良い 場所 に 始める、 ただ に 得る の アイデア のために の マーカー。

さあ 動く 次 そして する いくつかの パターン 発見。

ここ、 そこには いくつかの ニース もの 私たちは できる 試す。

A とても 基本的な 1つ それは また された 人気のある のために 数十年 と 遺伝子 表現 データ

は ただ に する 階層的な クラスタリング。

また、 私は ただ 行く に 置く の SNP で ここ。

あなた 通常 意思 欲しい に 使用 1つ の これら もっと早く 方法。

さあ 使用 速い 区。

私たちは する 持っている いくつかの ない 価値観、 それで しましょう する 帰属。

良い 行く 先に そして クラスター化する 二 方法。

さあ クリック わかりました ここ。

私は 行く に どうぞ。 走っています すべて ライブ 今日。

A 少し の これら もの 意思 取る 秒 に 走る。

A 分析 私は 得た それ 実は 意思 取る a 少し 分

それ I しません 走る ライブ ただ のために 酒 の 時間。

しかし あなた できる 見る ここ、 これ 規模 の データ、

ジャンプ プロ 扱える かなり 喜んで。

これ 1つ、 あなた できる 見る それ の 進捗 バー ここ

意思 取る おそらく 30秒 に a 分 に 仕上げる。

しかし ない あまりにも 悪い のために a 中くらい- サイズ データ セット のように これ。

また、 だった クラスタリング その周り 926 行 そして 4,800 列。

しかし 前に 実は の パフォーマンス 機能強化、

これ 分析の種類 だろう 取る いくつかの 分。

で 多くの ケース、 私たちは された できる に 成し遂げる の注文 大きさ スピード 上。

私は できる、 基本的に、 に 有効にする あなた に する 分析 のように これ 近い に 本物 時間。

A 少し 少し の 待っている かもしれない なれ 必須 として ここ、 しかし で 一般的な、

きれいですね ニース に なれ できる に 素早く 得る 回答 に かなり 難しい 質問。

のために 例、 ここ、 だった 試みる に 見る

どうやって 他の 行 の 私たちの データ クラスタ と それぞれ 他の。

今 ここ、 a とても 面白い もの 発生します。

あなた できる 見る 私は 得た 着色料 それ I した に の データ。

I 色付き の 母親 そして 父親、 または母性 そして 父系の 対立遺伝子。

もし 私たちは 見て で これ 変数 ここ、 そこには その周り 71 個性的 レベル。

そして それから 内で それぞれ クロス、 そこには 上 に 17 または 20 個人。

の データ 持っている とても ニース、 きつい クラスター。

の クラスタリング アルゴリズム 実は 見つかった それらの。

あなたはできる 見る の 色 示す の 着色。

これ 色 テーマ は a 少し 耳障りな。

さあ 動く それ 黒に そして 白。

私たちは できる 見る の 構造 a 少し もっと きれいに。

ここ、 私たちは できる 見る の エリア の 白

または どこ 私たちは 得た いくつかの の それらの マイナー 対立遺伝子 起動 に クラスタ

そして 識別する の 鍵 場所 で の ゲノム

それ 区別する これら 個性的 十字架。

これ は a ニース プロット ただ に 得る の 全体 感じる のために の 様々な 行

そして どうやって 彼らは 比較する と 1つ 別の。

しかし の 主要 レッスン は これら きつい クラスター

それ は マッピング 上 その通り のように 私たちは だろう 期待する と の イニシャル 十字架、

基本的に のように とても 近い 兄弟 に 1つ 別の

比較すると に いとこ、 または 2番 いとこ、 三従兄弟、 等 .

今、 別の 方法 に 行く について これ

だろう なれ もっと の a 寸法 削減 タイプ アプローチ。

ここ、 の 番号 1つ 分析 は 主要 コンポーネント。

さあ 試す それ の上 私たちの 手順 そして 見る 何 それ 明らかにする。

ここ、 しましょう ただ 使用 の デフォルト。

ごめん、 実は、 I 望んだ に 見せる オフ...

そこには a ブランド 新しい 方法 のために 広い データ それは と呼ばれる 速い 近似。

その a ニース 追加 で ソフトウェア。

それ 実は 使用、 もし あなたは おなじみ と の 方法

と呼ばれる a ランダム化された SVD アプローチ。

あなた できる 見る 少し メッセージ。

さあ 見る 何ですか で の ログ。

それ 変わった 外 これ だった 実は 1つ 場合

どこ の エラー メッセージ だった とても 有益。

の ソフトウェア 実は 示された どれの マーカー...

そこには だった いくつかの マーカー、 彼らは だった 非数値 または 絶え間ない。

それ 変わった 外 それ a 一握りの の これら マーカー で の テーブル だった 絶え間ない。

これ だろう なれ a 場合 どこ 私たちは できた 行く 戻る そして 実は クリーン それらの 外、

以来 彼らは ない 本当に 貢献する 多くの に の 分析、 彼らは ただ 絶え間ない。

しかし の PCA プラットフォーム 見つかった 彼ら として a 副産物。

しかし もし あなた 見て で の スコア、 最初の2つ 主要 コンポーネント、

私たちは また 持っている これ ニース クラスタリング の 家族。

として いつもの と JMP、

全て これら プロット は 相互の作用 そして 接続された に 1つ 別の。

私たちは できる、 のために 例、 クリック の上 1つ の の 枝 の の 木 以上 ここ、

そして それ 意思 ハイライト それ クラスタ で の PCA。

私たちは できる 地図 これら 二 グラフ に 1つ 別の。

で 事実、 良い、 しましょう する それ。 私たちは できる 追加 a 3つ目。

これ は 別の ブランド 新しい プラットフォーム それは ただ 来る 外 で ジャンプ 17,

と呼ばれる 多変量 埋め込み。

ここ、 だった 行く に 計算する の 人気のある t-SNE アルゴリズム、

どれの 立つ のために T 多変量 埋め込み。

これ もっている 実は された とても 人気のある で の 機械 学ぶ 世界、

そして それは 滴り落ちた その 方法 の中へ の ゲノミクス 分野、

特に と シングル- 細胞 RNA。

それ する a 少し 少し 違う 次元 投影 よりも PCA。

それ 試みる に 識別する 地元 構造、

一方 PCA は 見ている のために 寸法 の 最大 変動性 横切って 全て マーカー。

T-SNEの 試みる に 探す きつい 地元 クラスター。

その 実は 完璧 この種のデータについては、

ただ に 明らかにする これら 家族。

あなた できる 見る の ニース 少し グループ の クラスター、 そして 多分 もっと 重要なのは、

どれの クラスター 彼ら自身 は 近く それぞれ 他の。

あなた できる 取る a 写真 ここ。

親切 の 見た目 のように a 蝶、 何か t-SNEは 頻繁 持っている .

私は 奨励する あなた に 試す それ の上 あなたの データ 一度 あなた 得る あなたの 手 の上 ジャンプ 17.0。

それは 明らかにする いくつかの ニース 構造 で の データ。

さあ 動く の上 今 に a ddいくつか もっと 統計的には 指向性のある モデリング。

のために それ、 の 基本的な もの に いつもの 始める 外 と

は 何 私たちは だろう 電話 a ゲノム- ワイドa 協会 勉強、

どこ w あなたは 基本的に 取る 私たちの 特性、 または 私たちの 特性、 で これ 場合、

そして 画面 彼ら に対して 全て の マーカー。

の 働き者 プラットフォーム ここ は 応答 スクリーニング。

私は 行く に 分析、 スクリーニング、 応答 スクリーニング。

私たちは 終わり とても a 少し の 仕事 の上 これ ありがとう 特に ジョン ソール ,

誰が 実装された いくつかの ニース パフォーマンス 改善。

何 これ する は 基本的に a 大きい Y による X 分析。

私は 行く に 動く 私たちの 六 ターゲットまたは 回答 の中へ の Y 分野、

私たちの SNP の中へ X.

そして それから 全て あなた する は 打つ 行く。

何 これ 意思 する...

I 考える 私たちは する 帰属。

I 考える それ かもしれない する それ 自動的に。 さあ 見る。

うん。

これ 1つ 走る 稲妻 速い。

I 基本的に ただ した 六 回 4,800 素早い 回帰 そして プロットされた 全て。

これ は a プロット の 全て の p値 で 一度。

また、 焦点を合わせる の上 間違い 発見 レート。

その 得た に なれ とても 注意深い について 乱獲 データ のように これ。

あなた 欲しい に 作る もちろん どれでも 鉛 それ あなた 追跡 は 重要な、

平 後 a 間違い 発見 調整。

ここ、 私たちは 見る 今 それ これ クラウン幅 特徴

は の 1つ それは ポップ音 外 と の ほとんど ヒット。

それから そこには 1つ のために 錆びたビン。

これら は ソート による 意義、 そして それから いくつかの の の 他の 特徴 始める に ポップ で。

しかし 明らかに、 それ 見た目 のように 私たちは 得た の ほとんど 遺伝的 アクション

と これ クラウン幅 特性。

今、 に 行く a 少し さらに遠く そして 例示する の もの 私たちは できる する。

これ は とても ジャンプ プロっぽい。

さあ 保存 の テーブル 外 の p値。

私たちは 得た すべて 今 で a 新しい ジャンプ テーブル、

どれの は 効果的に 全て の 結果、 そして 彼らは うまく 色付き のために 私たち。

ただ 欲しい に ブラウズ の テーブル。

しかし 私は 行く に 行く 先に そして 使用 グラフB ビルダー 今。

さあ 作る いくつかの 火山 プロット による 手。

のために これら、 私たちは w の上 に 置く の スロープ の上 X- 軸、

そして それから の ログ 価値 の上 の そして。

さあ 行く 先に。

良い 作る a 別 1つ のために それぞれ の 私たちの 特性。

私は ドラッグ それ 上に の 包む。

あなた できる 見る ここ、 これ は の そういうもの それ ジャンプ は 本当に 面白い で。

I あまり 意思 探す 外れ値 の データ。

こちらは 1つ それは 方法 外 ここ。

私たちは 得た a スロープ 見積もり の ほぼ ネガティブ 2,000。

それ ターン 外 それ これ 変数 は ほぼ 絶え間ない。

の 回帰 ただ 打撃 上 と の ほとんど ほぼ 垂直、

または ほぼ ネガティブ、 非常に ネガティブ スロープ。

それ ターン 外 これ は もっと の の 異常 よりも の 実際の 重要な 打つ。

それ だろう 実は 作る センス ただ に 無視する それ。

しかし その 実は ニース に 探す それ その で の テーブル

そして なれ できる に 識別する それ。

これ は の そういうもの それ ジャンプ は 頻繁 本当に 良い で、

発見 奇妙な パターン。

しかし に 磨く で の上 の 鍵 結果、 しましょう 行く 先に そして 狭い 私たちの 軸 下。

I ただ 打つ の 軸 ボタン、 そして だった 行く に ただ ズーム で。

さあ 行く マイナス 10対10。

あなた できる 見る ここ、 あなた 得る これ 特性 V 形、

どこ また、 だった プロット の スロープ の の 回帰

対 その ネガティブ ログ p値。

CWACの場合、 私たちは 実は 得た、

また、 として 私たちは 期待される 前に、 もっと ヒット よりも どこでも それ以外。

A 束 の マーカー のために ポジティブ そして ネガティブ スロープ、

どれの だろう 示す a 添加物 遺伝的 関係

行く 1つ 方法 に の 他の。

のために の 他の 特性、 これら は また V 形、

そして 多くの の 彼ら は ただ 本当に a 多く 少ない 重要な

そして 多くの場合、平方 終了した で と 1つ 別の。

の スロープ また 依存する の上 の 規模 の の 測定。

それは多分 ない とても として 意味があるなら 私たちは 置く 全て これら の上 の 同じ ちょうど 規模。

しかし I ただ 望んだ に 見せる これ のために 図、

として a 方法 に 比較する すべて 側 による 側。

それはGWASです。

移動 フォワード、 しましょう 得る に おそらく 何 私たちの 主要 客観的 だろう なれ、

どれの だろう なれ に 予測する これら 特徴 として a 関数 の の マーカー。

ここ、 私たちは する 持っている アクセス に 全て の 素晴らしい 予測的な モデリング プラットフォーム

それ は で ＪＭＰ。

いくつかの の これら、 あなた 持っている に なれ a 少し 注意深い に 使用。

と ない データ、 あなた 5月 必要 に する の 帰属 初め。

いくつかの かもしれない なる とても 遅い 与えられた の サイズ の の 問題。

のために 今日、 I ただ 欲しい に 見せる おそらく 私の お気に入り 1つ、

どれの は グググ ブースト、 使用して の 翻訳 東 プラットフォーム。

これ は a 場合 どこ I 実は 走った これ 予め、

なぜなら、 そして その に 走る.. .

しかし I l ロードされた 全て 六 特徴 の中へ 翻訳 東 そして した 10- 折り畳み 料金 検証。

I 自動的に 左 外 それぞれ の の 10 十 折り目。

ここ、 あなた できる 見る の 結果 の それ 走る、

どこ 私たちは 得た の 固体 行 ここ で これら グラフ、

は の 検証 曲線 以上 の 反復

そして の 点在 行 の の トレーニング。

あなた できる 見る と これら 広い 問題、 そこには a 厳しい リスク の 過剰適合、

特に と a 強力 アプローチ のように グググ ブースト。

あなた 持っている に なれ とても 注意深い。

あなたが できる 見る、 私は実は [聞き取れない 00:32:18] パラメータ。

I できた 微調整 彼ら 下 のために 1つ、 そして あなた できる 見る の 他の パラメータ ここ。

内で それぞれ モデル フィット、 私たちは 得た 両方 の トレーニング、

観察された 対 予測された、 そして の 検証。

あなた できる 見る ここ のために C ワック 私たちは 得た a 相関 の その周り 0.43。

相関 は a 典型的な 測定 使用済み に 評価 パフォーマンス。

これ は 競争力 と 何 だった 出版された で の 紙 前に、

それなし しそうにない 多くの チューニング で 全て。

しかし それから そこには a 多く の 他の 面白い もの あなた できる ダイビング の中へ、

の ほとんど 重要 特徴、 等

私たちは 平 得た いくつかの 新しい もの のために 実例、 1つ もの と呼ばれる シャプレー 価値観

それ 私は 奨励する あなた に チェック 外。

そこには 行く に なれ 別の 話す の上 これ トピック による ピーター ヒルシュ、

フロリアン ローラ ランカスター そして私自身 の上 それ ここ で の 会議、

I だろう 奨励する あなた に チェック それ 外。

その a 方法 に 壊す 下 予測 の中へ 彼らの コンポーネント。

それ 取得する 別の レベル あなた できる 行く の中へ と 予測する。

それは ただ 1つ 例 の いくつかの ニース 予測的な モデリング あなた できる する。

に 包む 上 の デモ、 I 望んだ に 戻る 戻る

どこ 私たちは 開始 ここ で これ 遺伝学 メニュー。

私たちは 得た a マーカー、 a ブランド 新しい マーカー シミュレーション プラットフォーム。

これ は いくつかの かわいい 高度な 遺伝的 モデリング

運ばれた 外 による 私たちの 内部 専門家、 ルチアーノ シルバ。

何 これ する は それ 実は 意思 する バーチャル 交差点 による の 遺伝子型。

の アイデア は あなたは 負荷 の マーカー で。

の 本当に 面白い もの は あなた できる 置く a 予測者 式 ここ。

のために 例、 I 保存 の 予測者 式 から の XGBoost モデル の CWAC。

何 これ 意思 する は 両方 シミュレートする の 十字架

そして 予測する 彼らの パフォーマンス。

これ は 何 モダンな バーチャル 育種 そうします。

あなた できる 実は 事実上 クロス 違う ロブロリー 松 木々

そして 予測する 何 意思 起こる と 彼ら

それなし 持つ に 待って 10、 20, 30 年 に 育つ 彼ら で の 分野。

非常に 強力、 面白い アプローチ それ 革命を起こした の 方法

モダンな 育種 は 終わり、 そして なぜ いわゆる ゲノム 選択、

または 予測的な モデリング と 遺伝的 マーカー は それで 人気のある。

病気 行く 先に そして 結論する そこには。

I 希望 それ 研ぎ澄まされた あなたの 食欲

と いくつかの の の 新しい もの 私たちは 得た 行きます。

A 多く の の もの I 示した 今日 だろう また 仕事 と 遺伝子 表現 データ、

それでも それは a 少し 少し 違う 野球の試合

で 条項 の 何 あなたは 試みる に する。

しかし のために 酒 の 時間、 I 考え それ だろう なれ 良い ただ に 見て で これ 1つ 例

そして ダイビング 幾分 深い。

感謝 あなた とても 多くの のために あなたの 注意。

させて 私たち 知る もし あなたは 得た 質問 として あなた 持っている 彼ら。

だった 本当に e 興奮した について の 新しい もの 来る で ジャンプ 17 プロ。

私たちは 得た a 多く もっと もの 来る で の 動作します。

感謝 どうもありがとう。

私たちは 認識する それ 多く の 人々 それ 来る に 発見、

これ 5月 ない なれ 彼らの エリア の 専門知識。

でもあなたは 5月 知る 誰か 誰の やっている これ 仕事、

そして 私たちは だろう 愛 に 得る 彼ら 接続された と 何 だった やっている ここ で ジャンプ プロ、

なぜなら 私たちは は 行く に 続く に 投資する で 追加する 機能

そして 改善中 の ソフトウェア それで それ できる する 仕事 のように これ より良い そして より良い

に 会う の ニーズ の 科学者 横切って の 人生 科学

そして これ 業界。

ありがとう のために リスニング で。

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