こんにちは、 これ は 一人で ガードナー と ジャンプ。
私は a 製品 マネージャー で ジャンプ。
だった ここ に 話す 今日 について 紹介 JMPプロ のために ゲノミクス、
押す その 境界 の JMPプロ に 有効にする データ 科学 の上 その デスクトップ。
I 午前 1つ の その プレゼンター。
病気 なれ やっている その 導入 に これ トピック。
私は S 年上の 製品 マネージャー のために 健康 そして 人生 科学
の中で 製品 管理 チーム で ジャンプ。
共同プレゼンター 今日 は ラス ウルフィンガー、
誰の a 著名な 研究 仲間
そして 私たちの 監督 の 科学的 発見 そして ゲノミクス で ジャンプ。
良い 話す a 少し 少し について その 背景
の 遺伝学 そして ゲノミクス、 機能的 ゲノミクス、
そして それから 話す について 何 だった やっている に 遷移 から 私たちの 前者 製品、
ジャンプ ゲノミクス、 に 使用して ジャンプ プロ のために ゲノミクス。
ラス 意思 示す いくつかの の その 新しい 機能 で その 製品。
A 少し 少し について クラシック 遺伝学。
これ は どこ a 多く の これ 得た 開始しました。
人々 持っている された やっている クラシック 遺伝学 のために a 長さ 時間。
彼らは された 育種 植物 そして 動物
に 得る 希望 特徴 のために それらの 植物 そして 動物。
彼らは 見た それ 彼らは できる する それ に 得る、 より強い 動物、 より良い 植物、
植物 希望 プロパティ そして それで の上。
あなた おそらく 勉強した a 長さ 時間 前、 いつ あなた だった 若い で 学校、
について グレゴール メンデル、 その モンク、 誰が 過ごした 多くの 年 勉強する 庭 エンドウ豆。
彼 実は 測定された セブン 明確な 特徴 の これら エンドウ豆—
彼らの 身長、 彼らの 下 形 そして 色、 シード 形 そして 色、
花 位置 そして 色-
そして 観察された それ として これら エンドウ豆 だった 交雑種 と それぞれ 他の、
それ その 特徴 だった 合格した の上
から その 親 植物 に その 子孫 植物
続く いくつかの それよりも 特定の 数学的な 比率
作った人 それ 確率的に 可能
に 作る 予測 について 何 その 子孫 だろう 見て のように
ベース の上 その 特徴 の 両親。
彼と 後で 仕事 設立 その 原則 の 遺伝的 継承。
何 は ゲノミクス？
ゲノミクスは もっと よりも ただ クラシック 遺伝学。
ゲノミクス 用途 a 組み合わせ の DNA 測定 方法
そして 組み換え DNA 方法
に 順序 そして 組み立てる そして 分析する その 構造 そして 関数 の ゲノム。
それ 異なる から クラシック 遺伝学 その中で それ 見た目
で その 生物の 満杯 補体 の 遺伝的 または 遺伝性の 材料。
それ 焦点を当てる の上 その 相互作用 間 その 遺伝子座 または その 位置
の 違う 遺伝子 の上 その ゲノム、
そして その 対立遺伝子、 その 変化 で その 遺伝子 で その ゲノム、
それで それ あなた できる 理解する もの のように エピスタシス、 多面的 ヘテローシス、
どれの は もの のように、 わかった、 1つ 遺伝子 影響 多くの もの。
それは 多面的発現。
エピスタシスとは それ 時々、
1つ 遺伝子 影響 その 出力 または その 効果 の 別の 遺伝子。
ヘテローシス は 時々 あなた 得る 相乗効果 効果 による 組み合わせる その 遺伝子
から 二 違う 両親 または 二 違う 生物。
これ 全て 頼りになる その上 その 使用 の その 中央 ドグマ の ゲノミクス。
それ ドグマ は それ DNA、 どれの は その コード のために 私たちの 生物学的 システム、
は 転写された の中へ RNA、
どれの は その コード それは 使用済み に 作る もの
そして 作る タンパク質 で その 体。
その タンパク質 は その 少し 化学薬品 エンジン
それ する もの 内部 その 体 そして 与える その 関数。
から それ、 あなた できる 実は それから 測定 もの のように 代謝物、
何 実は 起こる、 何 する それらの タンパク質 実は する
内部 その 細胞 そして 内部 その 体。
その パス は DNA 作成する RNA 作成する タンパク質、
そして その タンパク質 規制する どうやって もの 関数 で その 体、
そして それ 生産する 代謝物。
データ は 本当に 有効化 a ゲノミクス 回転。
モダンな 測定 テクニック は 本当に 助ける 私たち 理解する
その 構造 そして 関数 の その ゲノム
そして どうやって それ 作品 内部 その 細胞 で 生物学的 システム。
私たちは できる 順序 その ゲノムは今。
私たちは 得た 次- 世代 シーケンス。
多くの 年 前、 いつ ジャンプ 最初に移動した の中へ これ エリア、
助ける 顧客が に 分析する これ タイプ の データ、
その 方法 に 測定 それ だった 電子レンジ、
どれの だった 多くの もっと 集中した の上 とても 特定の 部品 の その ゲノム、
そして しばしば a とても 限定 セット の 遺伝子 で その ゲノム。
今、 あなた できる 順序 その 全体 ゲノム の 一つの 生物。
また、 あなた できる 見て で もの のように 表現 そして 規制。
だった 話している について その 代謝物。
何 は 出力 の中へ その 生物学的 システム それ あなた できる 測定？
あなた できる 見て で どうやって その タンパク質 は 生産された
または 何 それらの タンパク質 は やっている。
あなた できる また 見て で どうやって その 構造 の その DNA 自体、
何ですか と呼ばれる エピジェネティクス、
影響 その 関数 どのように DNA 作品 そして どうやって その 遺伝子 仕事 内部 その 体。
そこには は 通常 三つ 主要 ステージ の 分析 それ 起こる
いつ あなたは やっている これ タイプ の 仕事。
1つ は あなた ただ 生成する その 生 データ。
あなた する その シーケンシング 仕事、 生成する その ゲノム- シーケンシング データ、
または 測定 その 代謝物 または その タンパク質 表現
または その RNA 表現。
そして それから それ 生成する かわいい 大きい データ セット
それ 持っている に なれ フィルタリングされ、 多重化された
そして トリミングされた そして 得点した そして 掃除した 上。
これ は 通常 処理された で a 自動化された または 半自動 ワークフロー
の上 コンピューター システム それ できる プロセス とても 大きい データ ファイル。
それから それ 通常 行く の中へ a 2番 ステージ どこ あなた 始める に する 順序 アライメント
そして 基本的に 裏地 もの 上、 そして いる できる に する もの のように カウントします。
どうやって 多くの 回 した I 見る その 表現
の a 特定の RNA 断片 または RNA 順序？
または どうやって 多くの 回 した I 見る a 特定の タンパク質？
または 全て これ 生 データ、 どうやって する それ ライン 上 に 実は 作る a 写真
の 何 その 構造 の その 全体 ゲノム は？
それは a かわいい 大きい 数学的な 計算上の プロセス。
それ 通常 また 取得する 終わり の上 かわいい 大きい 計算上の システム
と a 多く の 計算上の リソース。
そして それから その 第三段階、
どれの は その ステージ どこ ジャンプ 本当に もっている 演奏した で、
そして JMP プロ 意思 続く に 遊ぶ で、
は その 決定する 遺伝子型 協会 そして 遺伝子型から 表現型 関係。
A 表現型 は ただ a 特性 の 生物、
その 関係 間 その 遺伝子 そして その 特徴。
そして また 見ている で 相関関係 そして 協会
の その 違う 遺伝的 マーカー 内部 その ゲノム、
または その 分散 の その 遺伝的 マーカー。
多くの場合、 あなたが したい する は あなた 欲しい に 特徴づける それらの
そして それから 相関関係 彼ら に 物理的な、 生物学的、
または 多分 病気 州 特性。
全て の これ できる 実は なれ 終わり と デスクトップ ソフトウェア。
ジャンプ プロ は 私たちの 解決 に する それ 行く フォワード で その 未来。
私たちは 持っていた a 製品 と呼ばれる ジャンプ ゲノミクス のために 14 年、 上 それまで これ 年、
それ 私たちは だった 提供 その 顧客。
それ だった a 組み合わせ 製品 の ジャンプ そして スエーエス。
SASは 本当に 必要 戻る 早い いつ 私たちは 最初に置く これ 外
に する a 多く の その データ 処理、
なぜなら その サイズ そして その 種類 の データ 私たちは 見た で
だった とても 難しい に する と a デスクトップ ソフトウェア パッケージ のように ジャンプ。
SASは その データ 処理、 いくつかの の その 統計的 方法、
しかし ジャンプ だった 使用済み のために さらに遠く 統計的 分析
そして 視覚化 その 結果 の それらの 分析。
ジャンプ ゲノミクス もっている された 研究に使用 そして 業界
のために a 広い バラエティ の ゲノミクス 問題 のために 多くの 年。
しかし 私たちは 作った a 戦略的 決断 これ 年
に 中止する 販売 製品 それ 含む SASと 彼ら。
それは 一部 の その 決断 それ だった 作った のために ジャンプ に なる 独立した 会社。
だった a 完全所有 子会社 の SAS 今、
そして は 動く 下 それ 道 の 独立。
私たちは は ない 行く に なれ 販売 何でも しかし ジャンプ 製品 行く フォワード。
なぜなら の それ、 私たちは 持っている 見た 今
に 動く その 機能 のために ゲノム データ 分析 の中へ ジャンプ プロ。
で ジャンプ プロ 17, どれの 意思 なれ 利用可能 これ 秋 で 2022年、
もっている された そして 意思 なれ 最適化された のために 大きい そして 広い データ 問題。
その 行く に 持っている 機能 に 会う その ニーズ
の ゲノム データ 科学 そして ゲノム データ 科学者たち。
その 行く に 利用する その 強さ
の JMP Proの 予測的な 分析 そして 相互の作用 視覚化
に ヘルプ 有効にする 発見 で これ エリア の 仕事。
いくつかの の その 機能強化 それ 私たちは 作った に 押す その 境界 の ジャンプ プロ
含む ただ 削除する 障壁 そして ボトルネック で その ソフトウェア。
その 1つ もの に する 分析 の上 10 または 数百 または 平 数千
の 列 で a データ テーブル。
しかし いつ あなた 持っている a データ テーブル
どれの 多分 もっている 多くの 数千 または 数百 の 数千 の 列、
あなた 始める に 明らかにする 制限 時々 で あなたの ソフトウェア。
による やっている これ 仕事、 私たちは 発見された 場所
どこ 私たちは ただ 必要 に 合理化 どうやって 操作 起こる 内部 その プログラム。
私たちは 終わり それ。
アン 例 だろう なれ もし I 望んでいた に する a 変換
の上 数百 の 数千 の 列、 私たちは 大幅 改善された それ プロセス。
それは起こる 多くの もっと早く の上 その データ テーブル。
また いる できる に する とても 速い そして 効率的 多変量 分析 方法
のように 主要 成分 分析 そして クラスタリング、
いつ あなた 持っている これら 本当に 広い ゲノム データ テーブル。
そして それから いる できる に する モデル 以上 そして 以上 また
の上 数千 そして 数千 の 応答 列、
そして に する それ 効率的に そして 効果的に。
その 2番 ゴール それ 私たちは 持っている で これ 遷移
は それ 持ってくる で いくつかの 機能 で その ジャンプ プロ
それ は とても 特定の のために 遺伝的 そして ゲノム 分析。
のために 実例、 いる できる に 輸入 違う フォーマット
それ は 一般的に 使用済み で これ エリア。
また、 いる できる に する 遺伝的 マーカー 分析 そして シミュレーション、
として 良い として もたらす で いくつかの 新しい 人気のある データ 削減 方法
そのような として t-SNE そして ユニマップ。
全体、 何 だった 取得 に は a 製品 それは 行く に なれ 傾く。
インストールする とても 素早く。
あなた できる 使用 それ の上 あなたの デスクトップ、
しかし あなた できる 使用 それ に する これ とても 強力 分析
の上 これら 大きい、 複雑な、 広い データ テーブル。
に 説明する それ、 私は 行く に 振り向く それ 以上 に ラス。
ラス は 行く に 見せる 私たち 実は どうやって あなた できる する いくつかの 現実的 分析
そして いくつかの 本物 勉強 分析 ここ の上 いくつかの ゲノム そして 遺伝的 データ。
良い、 感謝 あなた、 一人で。
その a 本物 エキサイティング 時間 のために 私たち。
I 知る 私は 実は された と その ゲノミクス 分析 回転
内で SAS のために 以上 20 年 今。
私たちは 実は [聞き取れない 00:11:46] で その 早い 2000年代 と呼ばれる 科学的 ソリューション、
どこ 私たちは だった 起動 に 見て で いくつかの の その 早い マイクロ 配列 データ。
その された a 本当に 楽しい 20 年。
今、 I だろう 言う、 ほとんど 1つ の その ほとんど エキサイティング 回 これまで のために 私たち、
どこ だった 今 できる に コード いくつかの の これら ルーチン
直接 で ジャンプ プロ 使用して C++。
A 多く の 彼ら は ランニング 多くの もっと早く よりも 私たちは 持っていた
で その 前の ジャンプ ゲノミクス 製品。
I 欲しい に 与える あなた a 小さなf 洗面器 の それ 今日 と 一つの 例。
これ は a データ セット の上 テーダマツ、
どれの のために それらの の あなた から その 南東
かもしれない 知る それ として おそらく 1つ の その ほとんど 人気のある 種 の 松。
通常、 もし あなた 行く の中へ ホームデポ またはロウズ
そして 買う いくつかの 二- による- 4つ または 合板、 その 行く に なれ 作った の l ひどく。
いつ あなた 飛ぶ の中へ その エリア、 あなた 偶然見る a 多く の 木 カバー。
多くの の それらの、 私は 言う a 良い かたまり の それらの 木々、
特に に向かって その 東部 一部 の 北 カロライナ、 は ロブル オーリー。
その a とても 重要 種、 1つ それ 私たちは 本当に 欲しい に 理解する 良い。
その された 勉強した とても 徹底的に、 そして 平 もっと それで 今
それ 私たちは 得た いくつかの 腹筋運動 行く の上 と 家 建物 そして 何 持っている あなた、
その 致命的 に 理解する それ 内部 そして 外。
ゲノム テクノロジー は 素晴らしい
のために 明らかにする いくつかの もの それ 私たちは ただ 一度もない 知っていた 前に。
これ データ は 実は まだ 10 年 古い。
それ だった から a 紙 で その ジャーナル の 遺伝学 による レゼンデ そして その他
これ は a グループ の 研究者 から その 大学 の フロリダ
そして エンブラパ で ブラジル
そして 大学 の アイオワ州、 I 信じる、 もし私が 想起 正しく。
こちらは その 参照 もし あなた 欲しい に 見て それ 上。
その データ は また 自由に 利用可能。
私は 得た 彼ら。
I 行った 先に そして ダウンロード済み 彼ら から その 補足 情報
そして ロード済み 彼ら の中へ a ジャンプ テーブル それ あなた 見る ここ。
として 一人で だった 言及すると、 フォーマット JMPで プロ
は 何 私たちは 通常 のように に 電話 a 広い 形式、
どこ 私たちは 得た すべて で 1つ テーブル。
ここ、 私たちは 得た いくつかの 遺伝子型 インジケータ 数字 示す その 線
として 良い として その 母親 そして 父親 それ その 木々 来た から。
そして それから これ 特定の データ セット それ 私は 得た ここ、
私たちは 得た 六 特徴 それ 私たちは 測定されました。
I 信じる 実は そこには もっと。
私は思う そこには 17, もし あなた 欲しい に 見る その 参照。
私たちの 鍵 集中 の 興味 は これら 遺伝的 マーカー。
これ データ セットの 小さい による 今日の 標準。
私たちは のみ 得た 4,800。
I 言う "のみ 4,800インチ でもそれは まだ とても a 少し。
として あなた できる 見る、 私は スクロール を通して ここ、
彼らは 全て コード化された として どちらか ゼロ、 1つ、 または 2 つ。
これら は いわゆる SNP マーカー、 シングル ヌクレオチド 多型性、
どこ 良い 持っている どちらか...
その 番号 ここ 示す
その 番号 の その 選考科目 対立遺伝子 それ 私たちは 持っている で その データ。
ゼロ だろう なれ その 小さなA、小さなA、
もしあなたが おなじみ と その 古い 遺伝学 表記法。
その 2つ だろう なれ その 大きい A、大きなAです。
その もの だろう なれ 全て その ヘテロ接合体。
つまり4,500 の これら マーカー。
その 基本的な ゴール で その 終わり、 通常...
で 事実、 それ だった 何 その 紙 それ これ だった から だった について。
彼らは だった 比較する いくつかの の その 人気のある 予測的な 方法。
しかし 前に 私たちは 得る に 予測、
そこには a 多く の 本当に 良い もの それ あなた 欲しい に する
ただ に 作る もちろん その データ は として 期待される、
そして また に 学ぶ そして 発見する 構造 そして 他の 面白い 特性。
さあ ダイビング で そして 見る 私たちにできること と 典型的な ワークフロー ここ で JMPプロ。
I だろう 通常 ただ のように に 見て で その データ で ジャンプ。
私たちは できる 使用 ただ 基本的な プラットフォーム。
のために 例、 ここ、 させて 自分 持ってくる 上 その マルチ エリア プラットフォーム
そして ただ チェック 外 基本的な プロット の その データ に対して 1つ 別の。
あなた できる 見る、 のために 例、 ここ、 ルート番号 そして 根 ナンビン
は かなり 非常に 相関関係 と それぞれ 他の。
その他、 ない それで 多くの。
あなた できる する 配布物。
のために 例:w e できる する それ ここ と その 分布 プラットフォーム。
これら 特徴 持っている 実は すでに された 中央に、 I 考える。
私は信じている 全て の 彼ら 持っている a 平均 の その周り ゼロ。
彼らは 消えた を通して a 少し 少し の 前処理
それ 私たちは しません 行く の中へ 今日。
それが 方法 彼らは 来た から その 紙。
私たちの 基本的な ゴール は に 使用 その 遺伝的 情報 に 予測する これら 特徴。
彼らは 代表する 様々な 特徴 の その ロブロリー 木々。
のために 例、 C WAC、
I 信じる それは 戴冠した と 横切って その 植物 ベッド。
その a 測定 の その 木 サイズ。
私たちは 得た 他の 測定値 の 密度 そして 特性 の その ルーツ、 等
全て 重要 もの に 知る について そして いつ 勉強する これら 木々。
させて 自分 歩く あなた を通して 何 私たちは かもしれない 考慮する a a 基本的な ワークフロー
一度 あなた 持っている あなたの データ セット 上 のように これ。
今、 前に やっている しかし、
I する 欲しい に 言及 あまりにも それ 私たちは 持っている 置く で a 公平 少し の 仕事
に 助ける そして 援助 と 輸入 そのような データ。
これ 特定の データ 来た として ただ 標準 コンマ 分離された 価値 ファイル、
それで いいえ 大きい 取引 に 輸入 それ。
しかし 頻繁、 遺伝的 データ のように これ 来る で いわゆる VCF ファイル。
私たちは今 持っている 新しい ルーチン に なれ できる に 輸入 それらの 直接、
として 良い として 輸入 ファイル から その 人気のある データベース、
そして それから a 少し 他の フォーマット、 書く そして 何 持っている あなた。
試す に 作る それ 本当に 簡単 に 得る あなたの データ の中へ ジャンプ。
あなたが知っているように、 一度 あなたは 得た あなたの データ セット 上 で a ジャンプ テーブル、
そこには ただ 全て 種類 の 素晴らしい もの あなた できる する。
多くの の その もの それ あなた 聞く について...
与える あなた いくつかの もっと アイデア、
として 良い として いくつかの 新しい もの それ 私たちは 置く の中へ 場所。
に 始める 外、 私たちは 得た a ブランド 新しい カップル の プラットフォーム
下 その 分析する メニュー ここ で その 底。
遺伝学。 分析、 遺伝学。
私たちは 得た マーカー 統計 そして マーカー シミュレーション。
さあ 走る その まず、 マーカー 統計。
これ は ただ a 基本的な プラットフォーム のために 見ている で 特徴 の a セット の マーカー。
あなた できる 見る ここ、 私は 読み込み中。
私たちは 得た 4,853 SNP 整頓された で a グループ ここ で その ジャンプ テーブル。
I ただ 動く 彼ら 以上 の中へ その マーカー。
他のすべてが は わかった、 私たちはただ クリック わかりました。
それ 走る とても 素早く。
何 これ 基本的に する は かかる それぞれ マーカー
そして 計算する a バラエティ の 標準 統計的 遺伝的 統計
それ あなた できる 見て 横切って ここ そして 見る 何ですか 行く の上。
A 鍵 もの に チェック のために a いわゆる ハーディ- ワインバーグ 平衡。
あなた できる する a 統計的 テスト の それ そして 得る p- 価値観 から それ、
そして 平 プロット これら 平行 で a グラフ のように これ。
の上 その Y 軸、 私たちは 実は 使用 その ログ 10 p値、
どれの 私たちは また 電話 その ログ 価値。
に 行く 一度 ステップ さらに遠く、 あなた できる 作る a 間違い 発見 レート 調整
に 避ける その 複数 テスト 問題。
あなた できる 見る ここ、 私たちは 実は プロットされた 両方：
その 生 p値、 その 生 ログ 価値、 として 良い として 彼らの フランクリン・ルーズベルト大統領 調整済み p値。
彼らは 傾向がある に なれ とても 似ている、 特に のために その 大きい もの。
これら マーカー 上 ここ は もの それ だろう なれ 外 の 平衡、
とても おそらく 期限 に その クローン の その 木々。
これらは マーカー それ かもしれない 傾向がある に ドリフト または 安定させる
以上 時間 と 未来 十字架。
それは良いことだ に チェック これら 外
そして 作る もちろん その 分布 の その 対立遺伝子 は として 期待される。
アーク放電 全て その 方法 戻る に グレゴール メンデル 日、
もの それ 私たちは 学んだ について どうやって 対立遺伝子 このような すべき 振る舞う。
それは a 良い 場所 に 始める、 ただ に 得る 一つの アイデア のために その マーカー。
さあ 動く 次 そして する いくつかの パターン 発見。
ここ、 そこには いくつかの ニース もの 私たちは できる 試す。
A とても 基本的な 1つ それは また された 人気のある のために 数十年 と 遺伝子 表現 データ
は ただ に する 階層的な クラスタリング。
また、 私は ただ 行く に 置く その SNP で ここ。
あなた 通常 意思 欲しい に 使用 1つ の これら もっと早く 方法。
さあ 使用 速い 区。
私たちは する 持っている いくつかの ない 価値観、 それで さあ する 帰属。
良い 行く 先に そして クラスター化する 二 方法。
さあ クリック わかりました ここ。
私は 行く に どうぞ。 走っています すべて ライブ 今日。
A 少し の これら もの 意思 取る 秒 に 走る。
A 分析 私は 得た それ 実は 意思 取る a 少し 分
それ I しません 走る ライブ ただ のために 酒 の 時間。
しかし あなた できる 見る ここ、 これ 規模 の データ、
ジャンプ プロ 扱える かなり すぐに。
これ 1つ、 あなた できる 見る それ その 進捗 バー ここ
意思 取る おそらく 30秒 に a 分 に 仕上げる。
しかし ない あまりにも 悪い のために a 中くらい- サイズ データ セット のように これ。
また、 だった クラスタリング その周り 926 行 そして 4,800 列。
しかし 前に 実は その パフォーマンス 機能強化、
これ 分析の種類 だろう 取る いくつかの 分。
で 多くの ケース、 私たちは された できる に 成し遂げる の注文 大きさ スピード 上。
私は できる、 基本的に、 に 有効にする あなた に する 分析 のように これ 近い に 本物 時間。
A 少し 少し の 待っている かもしれない なれ 必須 として ここ、 しかし で 一般的な、
きれいですね ニース に なれ できる に 素早く 得る 回答 に かなり 難しい 質問。
のために 例、 ここ、 だった 試して に 見る
どうやって 他の 行 の 私たちの データ クラスタ と それぞれ 他の。
今 ここ、 a とても 面白い もの 発生します。
あなた できる 見る 私は 得た 着色料 それ I した に その データ。
I 色付き その 母親 そして 父親、 または母性 そして 父方の 対立遺伝子。
もし 私たちは 見て で これ 変数 ここ、 そこには その周り 71 個性的 レベル。
そして それから 内で それぞれ クロス、 そこには 上 に 17 または 20 個人。
その データ 持っている とても ニース、 きつい クラスター。
その クラスタリング アルゴリズム 実は 見つかった それらの。
あなたはできる 見る その 色 示す その 着色。
これ 色 テーマ は a 少し 耳障りな。
さあ 動く それ 黒に そして 白。
私たちは できる 見る その 構造 a 少し もっと きれいに。
ここ、 私たちは できる 見る その 地域 の 白
または どこ 私たちは 得た いくつかの の それらの マイナー 対立遺伝子 起動 に クラスタ
そして 識別する その 鍵 場所 で その ゲノム
それ 区別する これら 個性的 十字架。
これ は a ニース プロット ただ に 得る 一つの 全体 感じる のために その 様々な 線
そして どうやって 彼らは 比較する と 1つ 別の。
しかし その 主要 レッスン は これら きつい クラスター
それ は マッピング 上 その通り のように 私たちは だろう 期待する と その イニシャル 十字架、
基本的に のように とても 近い 兄弟 に 1つ 別の
比較すると に いとこ、 または 2番 いとこ、 三従兄弟、 等 .
今、 別の 方法 に 行く について これ
だろう なれ もっと の a 寸法 削減 タイプ アプローチ。
ここ、 その 番号 1つ 分析 は 主要 コンポーネント。
さあ 試す それ の上 私たちの 手順 そして 見る 何 それ 明らかにする。
ここ、 さあ ただ 使用 その デフォルト。
ごめん、 実は、 I 望んでいた に 見せる オフ...
そこには a ブランド 新しい 方法 のために 広い データ それは と呼ばれる 速い 近似。
その a ニース 追加 で ソフトウェア。
それ 実は 用途、 もし あなたは おなじみ と その 方法
と呼ばれる a ランダム化 SVD アプローチ。
あなた できる 見る 少し メッセージ。
さあ 見る 何ですか で その ログ。
それ 回転した 外 これ だった 実は 1つ 場合
どこ 一つの エラー メッセージ だった とても 有益。
その ソフトウェア 実は 示された どれの マーカー...
そこには だった いくつかの マーカー、 彼らは だった 非数値 または 絶え間ない。
それ 回転した 外 それ a 一握り の これら マーカー で その テーブル だった 絶え間ない。
これ だろう なれ a 場合 どこ 私たちは できた 行く 戻る そして 実は クリーン それらの 外、
以来 彼らは ない 本当に 貢献する 多くの に その 分析、 彼らは ただ 絶え間ない。
しかし その PCA プラットフォーム 見つかった 彼ら として a 副産物。
しかし もし あなた 見て で その スコア、 最初の2つ 主要 コンポーネント、
私たちは また 持っている これ ニース クラスタリング の 家族。
として いつもの と JMP、
全て これら プロット は 相互の作用 そして 接続された に 1つ 別の。
私たちは できる、 のために 例、 クリック の上 1つ の その 枝 の その 木 以上 ここ、
そして それ 意思 ハイライト それ クラスタ で その PCA。
私たちは できる 地図 これら 二 グラフ に 1つ 別の。
で 事実、 良い、 さあ する それ。 私たちは できる 追加 a 3つ目。
これ は 別の ブランド 新しい プラットフォーム それは ただ 来る 外 で ジャンプ 17,
と呼ばれる 多変量 埋め込み。
ここ、 だった 行く に 計算する その 人気のある t-SNE アルゴリズム、
どれの 立つ のために T 多変量 埋め込み。
これ もっている 実は された とても 人気のある で その 機械 学ぶ 世界、
そして それは 滴り落ちた その 方法 の中へ その ゲノミクス 分野、
特に と シングル- 細胞 RNA。
それ する a 少し 少し 違う 次元 投影 よりも PCA。
それ 試みる に 識別する 地元 構造、
一方 PCA は 見ている のために 寸法 の 最大 変動性 横切って 全て マーカー。
T-SNEの 試して に 探す きつい 地元 クラスター。
その 実は 完璧 この種のデータについては、
ただ に 明らかにする これら 家族。
あなた できる 見る その ニース 少し グループ の クラスター、 そして 多分 もっと 重要なのは、
どれの クラスター 彼ら自身 は 近く それぞれ 他の。
あなた できる 取る a 写真 ここ。
親切 の 見た目 のように a 蝶、 何か t-SNEは 頻繁 持っている .
私は 奨励する あなた に 試す それ の上 あなたの データ 一度 あなた 得る あなたの 手 の上 ジャンプ 17.0。
それは 明らかにする いくつかの ニース 構造 で その データ。
さあ 動く の上 今 に a いくつか追加 もっと 統計的には 指向性のある モデリング。
のために それ、 その 基本的な もの に いつもの 始める 外 と
は 何 私たちは だろう 電話 a ゲノム- ワイドA 協会 勉強、
どこ w ええと 基本的に 取る 私たちの 特性、 または 私たちの 特徴、 で これ 場合、
そして 画面 彼ら に対して 全て その マーカー。
その 働き者 プラットフォーム ここ は 応答 スクリーニング。
私は 行く に 分析、 スクリーニング、 応答 スクリーニング。
私たちは 終わり とても a 少し の 仕事 の上 これ ありがとう 特に ジョン サウル ,
誰が持っている 実装された いくつかの ニース パフォーマンス 改善。
何 これ する は 基本的に a 大きい Y による X 分析。
私は 行く に 動く 私たちの 六 ターゲットまたは 回答 の中へ その Y 分野、
私たちの SNP の中へ X.
そして それから 全て あなた する は 打つ 行く。
何 これ 意思 する...
I 考える 私たちは する 帰属。
I 考える それ かもしれない する それ 自動的に。 さあ 見る。
うん。
これ 1つ 走る 稲妻 速い。
I 基本的に ただ した 六 回 4,800 素早い 回帰 そして プロットされた 全て。
これ は a プロット の 全て その p値 で 一度。
また、 焦点を合わせる の上 間違い 発見 レート。
その 得た に なれ とても 注意深い について 乱獲 データ のように これ。
あなた 欲しい に 作る もちろん どれでも 鉛 それ あなた 追跡 は 重要な、
平 後 a 間違い 発見 調整。
ここ、 私たちは 見る 今 それ これ クラウン幅 特徴
は その 1つ それは ポップ音 外 と その ほとんど ヒット。
それから そこには 1つ のために 錆びたビン。
これら は ソートされた による 意義、 そして それから いくつかの の その 他の 特徴 始める に ポップ で。
しかし 明らかに、 それ 見た目 のように 私たちは 得た その ほとんど 遺伝的 アクション
と これ クラウン幅 特性。
今、 に 行く a 少し さらに遠く そして 説明する その もの 私たちは できる する。
これ は とても ジャンプ プロっぽい。
さあ 保存 その テーブル 外 の p値。
私たちは 得た すべて 今 で a 新しい ジャンプ テーブル、
どれの は 効果的に 全て その 結果、 そして 彼らは うまく 色付き のために 私たち。
ただ 欲しい に ブラウズ その テーブル。
しかし 私は 行く に 行く 先に そして 使用 グラフB ビルダー 今。
さあ 作る いくつかの 火山 プロット による 手。
のために これら、 私たちは w の上 に 置く その スロープ の上 X- 軸、
そして それから その ログ 価値 の上 その そして。
さあ 行く 先に。
良い 作る a 別 1つ のために それぞれ の 私たちの 特徴。
私は ドラッグ それ 上に その 包む。
あなた できる 見る ここ、 これ は その そういうもの それ ジャンプ は 本当に 面白い で。
I あまり 意思 探す 外れ値 の データ。
こちらは 1つ それは 方法 外 ここ。
私たちは 得た a スロープ 見積もり の ほぼ ネガティブ 2,000。
それ ターン 外 それ これ 変数 は ほぼ 絶え間ない。
その 回帰 ただ 打撃 上 と 一つの ほとんど ほぼ 垂直、
または ほぼ ネガティブ、 非常に ネガティブ スロープ。
それ ターン 外 これ は もっと の 一つの 異常 よりも 一つの 実際の 重要な 打つ。
それ だろう 実は 作る センス ただ に 無視する それ。
しかし その 実は ニース に 探す それ その で その テーブル
そして なれ できる に 識別する それ。
これ は その そういうもの それ ジャンプ は 頻繁 本当に 良い で、
発見 奇妙な パターン。
しかし に 磨く で の上 その 鍵 結果、 さあ 行く 先に そして 狭い 私たちの 軸 下。
I ただ 打つ その 軸 ボタン、 そして だった 行く に ただ ズーム で。
さあ 行く マイナス 10対10。
あなた できる 見る ここ、 あなた 得る これ 特性 V 形、
どこ また、 だった プロット その スロープ の その 回帰
対 その ネガティブ ログ p値。
CWACの場合、 私たちは 実は 得た、
また、 として 私たちは 期待される 前に、 もっと ヒット よりも どこでも それ以外。
A 束 の マーカー のために ポジティブ そして ネガティブ スロープ、
どれの だろう 示す a 添加剤 遺伝的 関係
行く 1つ 方法 に その 他の。
のために その 他の 特徴、 これら は また V 形、
そして 多くの の 彼ら は ただ 本当に a 多く 少ない 重要な
そして 多くの場合、正方形 完了した で と 1つ 別の。
その スロープ また 依存する の上 その 規模 の その 測定。
それは多分 ない とても として 意味がある 私たちは 置く 全て これら の上 その 同じ ちょうど 規模。
しかし I ただ 望んでいた に 見せる これ のために 図、
として a 方法 に 比較する すべて 側 による 側。
それはGWASです。
移動 フォワード、 さあ 得る に おそらく 何 私たちの 主要 客観的 だろう なれ、
どれの だろう なれ に 予測する これら 特徴 として a 関数 の その マーカー。
ここ、 私たちは する 持っている アクセス に 全て その 素晴らしい 予測的な モデリング プラットフォーム
それ は で ジャンプ。
いくつかの の これら、 あなた 持っている に なれ a 少し 注意深い に 使用。
と ない データ、 あなた 5月 必要 に する その 帰属 初め。
いくつかの かもしれない なる とても 遅い 与えられた その サイズ の その 問題。
のために 今日、 I ただ 欲しい に 見せる おそらく 私の お気に入り 1つ、
どれの は XG ブースト、 使用して その XGB 東 プラットフォーム。
これ は a 場合 どこ I 実は 走った これ 予め、
なぜなら、 そして その に 走る.. .
しかし I l ロードされた 全て 六 特徴 の中へ XGB 東 そして した 10- 折り畳み 料金 検証。
I 自動的に 左 外 それぞれ の その 10 折り目。
ここ、 あなた できる 見る その 結果 の それ 走る、
どこ 私たちは 得た その 固体 線 ここ で これら グラフ、
は その 検証 曲線 以上 その 反復
そして その 点在 線 の その トレーニング。
あなた できる 見る と これら 広い 問題、 そこには a 厳しい リスク の 過剰適合、
特に と a 強力 アプローチ のように XG ブースト。
あなた 持っている に なれ とても 注意深い。
あなたが できる 見る、 私は実は [聞き取れない 00:32:18] パラメータ。
I できた 微調整 彼ら 下 のために 1つ、 そして あなた できる 見る その 他の パラメータ ここ。
内で それぞれ モデル フィット、 私たちは 得た 両方 その トレーニング、
観察された 対 予測された、 そして その 検証。
あなた できる 見る ここ のために C WAC 私たちは 得た a 相関 の その周り 0.43。
相関 は a 典型的な 測定 使用済み に 評価 パフォーマンス。
これ は 競争力 と 何 だった 出版された で その 紙 前に、
それなし しそうにない 多くの チューニング で 全て。
しかし それから そこには a 多く の 他の 面白い もの あなた できる ダイビング の中へ、
その ほとんど 重要 特徴、 等
私たちは 平 得た いくつかの 新しい もの のために 実例、 1つ もの と呼ばれる シャプレー 価値観
それ 私は 奨励する あなた に チェック 外。
そこには 行く に なれ 別の 話す の上 これ トピック による ピーター ヒルシュ、
フロリアン ローラ ランカスター そして私自身 の上 それ ここ で その 会議、
I だろう 奨励する あなた に チェック それ 外。
その a 方法 に 壊す 下 予測 の中へ 彼らの コンポーネント。
それ 取得する 別の レベル あなた できる 行く の中へ と 予測する。
それは ただ 1つ 例 の いくつかの ニース 予測的な モデリング あなた できる する。
に 包む 上 その デモ、 I 望んでいた に 戻る 戻る
どこ 私たちは 開始 ここ で これ 遺伝学 メニュー。
私たちは 得た a マーカー、 a ブランド 新しい マーカー シミュレーション プラットフォーム。
これ は いくつかの かわいい 高度な 遺伝的 モデリング
運ばれた 外 による 私たちの 内部 専門家、 ルチアーノ シルバ。
何 これ する は それ 実は 意思 する バーチャル 交差点 による その 遺伝子型。
その アイデア は あなたは 負荷 その マーカー で。
その 本当に 面白い もの は あなた できる 置く a 予測子 式 ここ。
のために 例、 I 保存 その 予測子 式 から その XGBoost モデル の CWAC。
何 これ 意思 する は 両方 シミュレーション その 十字架
そして 予測する 彼らの パフォーマンス。
これ は 何 モダンな バーチャル 育種 そうします。
あなた できる 実は 事実上 クロス 違う ロブロリー 松 木々
そして 予測する 何 意思 起こる と 彼ら
それなし 持つ に 待って 10, 20, 30 年 に 育つ 彼ら で その 分野。
非常に 強力で、 面白い アプローチ それ 革命を起こした その 方法
モダンな 育種 は 終わり、 そして なぜ いわゆる ゲノム 選択、
または 予測的な モデリング と 遺伝的 マーカー は それで 人気のある。
病気 行く 先に そして 結論する そこには。
I 希望 それ 研ぎ澄まされた あなたの 食欲
と いくつかの の その 新しい もの 私たちは 得た 行きます。
A 多く の その もの I 示した 今日 だろう また 仕事 と 遺伝子 表現 データ、
それでも それは a 少し 少し 違う 球技
で 条項 の 何 あなたは 試して に する。
しかし のために 酒 の 時間、 I 考え それ だろう なれ 良い ただ に 見て で これ 1つ 例
そして ダイビング 幾分 深い。
感謝 あなた とても 多くの のために あなたの 注意。
させて 私たち 知る もし あなたは 得た 質問 として あなた 持っている 彼ら。
だった 本当に e 興奮した について その 新しい もの 来る で ジャンプ 17 プロ。
私たちは 得た a 多く もっと もの 来る で その 動作します。
感謝 どうもありがとう。
私たちは 認識する それ 多く の 人々 それ 来る に 発見、
これ 5月 ない なれ 彼らの エリア の 専門知識。
でもあなたは 5月 知る 誰か 誰の やっている これ 仕事、
そして 私たちは だろう 愛 に 得る 彼ら 接続された と 何 だった やっている ここ で ジャンプ プロ、
なぜなら 私たちは は 行く に 続く に 投資する で 追加する 機能
そして 改善中 その ソフトウェア それで それ できる する 仕事 のように これ より良い そして より良い
に 会う その ニーズ の 科学者たち 横切って その 人生 科学
そして これ 業界。
ありがとう のために リスニング で。
