癌症研究中多同位素成像質譜 (MIMS) 的數據探索和發現 (2020-EU-30MP-371)Greg McMahon，國家物理實驗室首席研究科學家
多同位素成像質譜 (MIMS) 將生物樣品的穩定同位素標記與高空間分辨率（亞細胞）質譜成像以及所得影像資料的廣泛統計分析相結合。影像資訊豐富，使用 JMP 可以快速、輕鬆地分析數據，以獲取影像中巧妙包含的資訊或可能位於第一「明顯」資訊層之下的其他資訊。將圖形產生器與簡單的資料分佈和本機資料過濾器結合可提供豐富的資訊。該方法可以透過應用聚類分析和多元統計來擴展。在本演示中，我們將使用一個示例來追蹤13C 和18O 穩定同位素標記的葡萄糖在小鼠乳腺癌腫瘤中的代謝命運，這些腫瘤經過工程改造，含有具有高水平Myc 癌基因的細胞，該基因是侵襲性乳癌生長的驅動因素，或Myc 癌基因水平低。最後，我們將對這些結果對非專家的癌症研究的意義進行一些評論。
進階統計建模自動化和腳本編寫基礎資料分析與建模消費者與市場研究內容組織數據探索和視覺化預測建模和機器學習品質和工藝工程可靠度分析分享和交流成果
