利用生命科学数据进行有效沟通和可视化（2019-US-30MP-187）级别：初级
Kelci Miclaus，SAS旗下JMP生命科学公司高级分析研发经理
开展转化和临床研究成本高昂。考虑到理解健康结果和疾病的研究需要耗费大量成本和时间，研究人员通常会尽可能多地收集关于各种终点的数据。此外，我们对疾病基因组基础的了解有限，以及良好的临床研究规范不仅用于评估新疗法的疗效，还用于评估其安全性和操作完整性，这些因素也进一步促使研究人员收集尽可能多的数据。在生命科学数据的“生命周期”中，数据量庞大，给结果的分析和交流带来了挑战；传统的生成数百个表格的方法既不高效也不有效。本次演讲将重点介绍如何利用可视化技术，通过几个典型的生命科学研究案例分析来交流结果。我们将着重介绍数据汇总可视化技术和图表，以传达复杂统计分析的结果。例如，在利用基因组数据进行数千甚至数百万个统计模型分析时，可以使用火山图和曼哈顿图；临床试验中安全性和有效性的分布汇总；实验室结果趋势（瀑布图、偏移图、意大利面条图、千层饼图、游泳图）；以及临床操作完整性异常检测。所有示例都将使用 Graph Builder 进行展示，以彰显 JMP 这一关键平台的强大功能和灵活性。
