利用生命科學數據進行有效溝通與視覺化（2019-US-30MP-187）級別：初級
Kelci Miclaus，SAS旗下JMP生命科學公司資深分析研發經理
進行轉化和臨床研究成本高。考慮到理解健康結果和疾病的研究需要耗費大量成本和時間，研究人員通常會盡可能收集關於各種終點的數據。此外，我們對疾病基因組基礎的了解有限，以及良好的臨床研究規範不僅用於評估新療法的療效，還用於評估其安全性和操作完整性，這些因素也進一步促使研究人員收集盡可能多的數據。在生命科學資料的「生命週期」中，資料量龐大，為結果的分析與交流帶來了挑戰；傳統的產生數百個表格的方法既不高效也不有效。本次演講將重點介紹如何利用視覺化技術，透過幾個典型的生命科學研究案例分析來交流結果。我們將著重介紹資料匯總視覺化技術和圖表，以傳達複雜統計分析的結果。例如，在利用基因組數據進行數千甚至數百萬個統計模型分析時，可以使用火山圖和曼哈頓圖；臨床試驗中安全性和有效性的分佈匯總；實驗室結果趨勢（瀑布圖、偏移圖、義大利麵條圖、千層餅圖、游泳圖）；以及臨床操作完整性異常檢測。所有範例都將使用 Graph Builder 進行展示，以彰顯 JMP 這個關鍵平台的強大功能和靈活性。
