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[实际应用] 聚焦基因组学研究,JMP参加第七届国际统计遗传学与基因组学高峰论坛 [推广有奖]

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JMPer 发表于 2021-7-14 16:02:55 |AI写论文

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7月10日-7月11日,由重庆医科大学和陆军军医大学共同主办的第七届国际统计遗传学与基因组学高峰论坛在重庆隆重举办。JMP软件参加了大会并发表专题演讲。


JMP中国区数据分析顾问周暘女士在大会上发表了题为《基于JMP Genomics的交互式集成单细胞RNA测序工作流(An Integrated and Interactive Single-Cell RNA Sequencing Workflow in JMP Genomics)》的专题演讲。在她的演讲中,周暘女士详细地介绍了JMP产品解决方案——JMP Genomics在单细胞RNA测序方面的强大功能及其一站式解决方案。


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由于单细胞RNA测序(scRNA-seq)能够帮助基因学者更好地探索单细胞水平的基因表达谱,了解在不同组织微环境下细胞表达及功能差异。为发现罕有细胞,细胞谱系分化轨迹提供了前所未有的机会。目前,单细胞RNA测序已成为研究细胞异质性的关键生物学问题(尤其是在肿瘤学和免疫学研究中)的首选。


在过去十年中,单细胞RNA测序技术从2009年首次手动分离,到2017年原位条形码,数据采集技术有了长足进步。技术的飞速进步带来的大量基因数据的同时,也给基因数据分析工作者和研究家提出了新的挑战。单细胞RNA测序数据分析的难点在于它的高维、稀疏性、跨细胞群体的异质性、技术噪音以及缺乏可重复性。


为了更好地帮助全球基因分析工作者,解决上述单细胞RNA测序数据分析痛点,JMP Genomics 10中推出了全新的标准化、交互式且可重现的单细胞RNA测序工作流程,可以帮助科学家们更加自如地探索单细胞RNA测序数据。


通过数据质量控制(QC),可变基因选择,稀疏SVD分析,聚类分析,基因重要性筛选,动态的可视化以及差异基因表达分析一站式工作流,可帮助用户通过充分地探索复杂和稀有细胞群体,并检测跨细胞类型及其基因差异化表达。


同时,借助于JMP Pro中强大的预测建模功能,以及软件与R和Python开源软件包友好的集成,JMP Genomics 10让分析人员能够以更加快捷、高效的方式进行基因及组学的重要研究。


JMP Genomics 数据库中含有200多套基因数据,其数据分析的流程及数据解读也可供给基因数据爱好者及研究者参考和借鉴。不断创新的JMP Genomics,还相继引入了预测建模,模型评估,模式学习等功能。


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针对分析研究人员面临的现有软件操作复杂难以上手、功能缺乏不能满足需求、处理高通量数据速度过慢、不同格式数据读取难度大、分析结果不直观等一系列棘手问题, JMP Genomics也恰好可以满足分析人员的需求。


作为JMP产品家族的一员,JMP Genomics秉承了JMP独特的交互式的可视化分析,无需编程,通过菜单式的“拖拉拽”等简单操作,就可以在集成的工作流中轻松展开分析,并直接生成清晰直观、一目了然的分析结果。


对于高通量的基因组学数据,JMP Genomics强大的引擎可以迅速读取和处理目前市面上众多主流的基因组学数据文件,并在全基因组关联分析(GWAS)、差异化基因表达的检测、药物靶点的分析和检测、动植物育种等领域为研究者和科学家提供了轻松高效的工作流程。


除专题演讲外,JMP展台上JMP Genomics基因组学解决方案的现场演示也引起了与会嘉宾们的兴趣和注意。对于这样一款低调而强大的软件,大家纷纷驻足观看、讨论,不少与会嘉宾则表示希望进一步体验JMP Genomics的核心功能,尝试开启日常基因组学研究与遗传学研究的新天地。

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两天的会期内, JMP与学术界其他知名专家学者做了精彩的学术报告,聚焦多组学数据(融合)分析、高维生物医学大数据分析等主题,系统地探讨了多组学数据和高维数据分析的统计方法、机器学习方法以及国际前沿热点问题,对促进专家学者间的交流合作和推动本领域前沿知识的传播等发挥了积极作用。


想体验JMP Genomics 10中全新的单细胞RNA测序(scRNA-seq)功能,可点击这里申请JMP Genomics 10试用评估。



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关键词:高峰论坛 基因组 JMP 遗传学 Interactive

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