Livello: Principiante
Kelci Miclaus, Senior Manager Ricerca e Sviluppo Analisi Avanzate, JMP Life Sciences, SAS
Condurre ricerche traslazionali e cliniche ha un costo elevato. Considerati i costi e i tempi degli studi per comprendere gli esiti di salute e le patologie, i ricercatori raccolgono comunemente quanti più dati possibile sul maggior numero possibile di endpoint. Questo è ulteriormente motivato dalla nostra limitata comprensione delle basi genomiche delle malattie e dei protocolli di buona pratica della ricerca clinica per valutare non solo l'efficacia di nuove terapie, ma anche la sicurezza e l'integrità operativa. Nel "ciclo di vita" dei dati delle scienze della vita, il volume di dati pone sfide per l'analisi e la comunicazione dei risultati; le pratiche tradizionali che producono centinaia di tabelle non sono né efficienti né efficaci. Questa presentazione si concentrerà sulla visualizzazione per comunicare i risultati in diverse analisi di casi di studio tipici della ricerca nelle scienze della vita. Evidenziamo sia le tecniche di visualizzazione del riepilogo dei dati sia i grafici per comunicare i risultati di analisi statistiche complesse. Tra gli esempi figurano i diagrammi a vulcano e i diagrammi di Manhattan quando si eseguono da migliaia a milioni di modelli statistici con dati genomici, i riepiloghi distributivi di sicurezza ed efficacia negli studi clinici, le tendenze dei risultati di laboratorio (grafici a cascata, grafici a spostamento, grafici a spaghetti, grafici a lasagna, grafici a nuotatore) e il rilevamento di anomalie nell'integrità operativa clinica. Tutti gli esempi saranno presentati con Graph Builder, evidenziando la forza e la flessibilità di questa piattaforma JMP fondamentale.
