利用生命科学数据进行有效沟通和可视化Kelci Miclaus，JMP Life Sciences 高级分析研发经理，SAS Institute Inc.
开展转化研究（涵盖基础研究和应用研究）和临床研究成本高昂。为了解健康结果和疾病，研究人员通常会在考虑成本和时间的前提下，尽可能收集尽可能多的终点数据。这主要是由于我们对疾病基因组基础的了解有限，以及需要制定完善的临床研究实践方案来评估新疗法的疗效、安全性和操作完整性。在生命科学数据的“生命周期”中，庞大的数据量会给结果分析和交流带来沉重负担（传统的创建数百个表格的方法既不高效也不有效）。本次会议将重点讨论可视化，特别是如何在生命科学研究的典型案例研究分析中运用可视化来交流结果。我们将探讨数据汇总、可视化和图表绘制等技术，以清晰地传达复杂统计分析的结果。
我将详细解释。例如，使用基因组数据运行数千至数百万条统计模型时绘制火山图和曼哈顿图；临床试验中安全性和有效性的分布汇总；实验室诊断趋势（瀑布图、偏移图、意大利面条图、千层饼图、游泳图）；以及检测临床试验中的完整性异常。所有示例均使用 JMP 的图形生成器创建，我还会重点介绍它的优势和灵活性。
