利用生命科學數據進行有效溝通與視覺化Kelci Miclaus，JMP Life Sciences 資深分析研發經理，SAS Institute Inc.
進行轉化研究（涵蓋基礎研究和應用研究）和臨床研究成本高。為了解健康結果和疾病，研究人員通常會在考慮成本和時間的前提下，盡可能收集盡可能多的終點數據。這主要是由於我們對疾病基因組基礎的了解有限，以及需要製定完善的臨床研究實踐方案來評估新療法的療效、安全性和操作完整性。在生命科學資料的「生命週期」中，龐大的資料量會為結果分析和交流帶來沉重負擔（傳統的創建數百個表格的方法既不高效也不有效）。本次會議將重點討論視覺化，特別是如何在生命科學研究的典型案例研究分析中運用視覺化來溝通結果。我們將探討資料彙總、視覺化和圖表繪製等技術，以清楚傳達複雜統計分析的結果。
我將詳細解釋。例如，使用基因組數據運行數千至數百萬個統計模型時繪製火山圖和曼哈頓圖；臨床試驗中安全性和有效性的分佈匯總；實驗室診斷趨勢（瀑布圖、偏移圖、意大利麵條圖、千層餅圖、游泳圖）；以及檢測臨床試驗中的完整性異常。所有範例均使用 JMP 的圖形產生器創建，我也會重點介紹它的優勢和靈活性。
