Genomica di JMP 5 fornisce strumenti per aiutare a collegare i set di dati genomici ad alta dimensione alle informazioni funzionali in modo da poter identificare rapidamente percorsi, gruppi genici o loci che sono significativamente influenzati negli esperimenti o nelle popolazioni di pazienti. L'esame di modelli di livello superiore può migliorare il rilevamento del segnale quando i geni o gli SNP interessati variano da individuo a individuo.
Nelle versioni precedenti di JMP Genomics, abbiamo offerto analisi di arricchimento utilizzando i test Fisher e PAGE. Abbiamo ora aggiunto il supporto per i test di tendenza di Cochran-Armitage nel nostro processo di Gene Set Enrichment, e ora il software consente di impostare il numero di contenitori per separare le variabili di significatività continua in categorie durante l'esecuzione dei test. Abbiamo anche aggiunto un'opzione per specificare la direzione delle variabili di significatività per meglio adattarsi a varie statistiche di test, dalla statistica t bidirezionale ai valori p grezzi e trasformati.
Il nostro nuovo processo Gene Set Scoring implementa un approccio alternativo all'analisi dello stile di arricchimento, riassumendo i dati continui grezzi o normalizzati per ciascun campione a livello di percorso. Questo processo consente di confrontare singoli campioni con una media globale o con una media di gruppo e produce un set di dati riepilogati che è possibile utilizzare per cercare percorsi che mostrano differenze significative (ad es. Tramite ANOVA) o aiutare a prevedere i risultati ( ad esempio, la modellazione predittiva).
Questa nuova versione consente inoltre di integrare le informazioni sull'appartenenza al percorso da nuove fonti. Abbiamo aggiunto il supporto per l'incorporazione delle informazioni sul percorso dall'applicazione Ingenuity Pathways Analysis del partner. Puoi contattare Supporto tecnico ingegnosità per ottenere i dati di appartenenza di Ingenuity Canonical Pathway per l'importazione in JMP Genomics. Questo file contiene informazioni sull'appartenenza al percorso che è possibile utilizzare nel nostro nuovo processo Get IPA Pathways per incorporare le informazioni sul percorso dell'Ingenuity direttamente nel set di dati da utilizzare in Gene Set Enrichment e Gene Set Scoring. Il nostro processo di caricamento IPA è in JMP Genomics da parecchie versioni e consente agli utenti di Ingenuity e JMP Genomics di caricare gruppi di geni interessanti direttamente sui loro account IPA per l'esplorazione dei percorsi. So che i nostri utenti reciproci saranno lieti di avere un'opzione aggiuntiva per integrare le informazioni sull'appartenenza del percorso IPA direttamente nei test di arricchimento in JMP Genomics 5.
Ci hai anche chiesto un modo semplice per esportare un set di dati e informazioni sul fenotipo di JMP Genomics da utilizzare nello strumento GSEA di Broad e, in risposta, abbiamo aggiunto un programma di esportazione in formato GSEA. Se preferisci utilizzare i set genici di MSigDB direttamente all'interno dei processi di arricchimento genomico o di set genetici di JMP, puoi anche visitare il Sito Web MSigDB per scaricare i file gmt e quindi aggiungere queste informazioni al set di dati utilizzando l'utilità Unisci set di geni MSigDB.
Un nuovo strumento che è complementare ai nostri strumenti di arricchimento nuovi e avanzati è il diagramma di Venn. JMP Genomics ha caratterizzato Venns dalla versione 3, suggerendo almeno un caso in cui un concorrente con Venns inferiore ha rinnovato la sua piattaforma con requisiti direttamente influenzati dalle nostre caratteristiche. Tu sai chi sei, e con questa liberazione ci prendiamo la nostra rivincita. (Scusa, non ho potuto resistere.)
Abbiamo aggiunto un nuovo processo Venn Diagram a più tabelle che è possibile utilizzare per visualizzare la sovrapposizione in un massimo di cinque elenchi di geni, specificando una variabile identificatore comune per ogni elenco. Questo integra la nostra implementazione di diagrammi Venn esistente, che utilizza un singolo elenco e fino a cinque colonne di variabili di appartenenza al gruppo binario (come gli indicatori di significatività che creiamo automaticamente nell'output ANOVA) per determinare la sovrapposizione dei membri della lista.
In entrambe le piattaforme Venn, i settori sono selezionabili per un facile recupero di set genetici interessanti con la funzione sottoinsieme in JMP. È possibile modificare le etichette e spostare le etichette, cambiare i colori e selezionare l'area proporzionale Venns per un massimo di tre gruppi. I diagrammi di Venn sono una caratteristica che i nostri prodotti di scienze biologiche di JMP hanno che non sono in JMP . Li abbiamo creati con script JMP mantenuti e supportati dal nostro gruppo di scienze della vita. Oltre ad essere abbastanza belli, sono un complemento eccellente ai potenti strumenti di selezione delle righe di JMP, incluso il filtro dati JMP.
Un ultimo strumento correlato che volevo menzionare qui è l'utility Variable Create Group Analysis. Trovato sotto la sezione Genetics Utilities, questo processo può essere utilizzato per aggiungere una nuova colonna di raggruppamento a un data set di annotazioni SNP per consentire l'analisi a livello di gruppo. È possibile raggruppare le caratteristiche per posizione genomica utilizzando bin di una larghezza o numero specificato di marcatori o specificare un set di dati del gene separato con informazioni di avvio e arresto per raggruppare le caratteristiche per gene, con inclusione opzionale delle regioni a monte ea valle. È possibile utilizzare la nuova variabile di raggruppamento per analizzare insieme un gruppo di SNP nella nostra nuova Multiple SNP-Trait Association o per riepilogare i p-value nel nostro nuovo processo P-Value Combination.
Tutto sommato, ci sono molte nuove funzionalità da amare in JMP Genomics 5 quando si tratta di incorporare informazioni su percorsi e annotazioni!
