Previdenza TMA. Un'applicazione che consente una facile pre-elaborazione dei dati.
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Previdenza TMA. Classifica e riepilogo

Previdenza TMA. Tag

analisi Componente correlazione Analisi dei componenti Analisi di correlazione Clustering gerarchico. elaborazione dati

Previdenza TMA. Descrizione

TMA Foresight è un software di analisi dei dati microarray tessuto progettato per esplorare la relazione dell'espressione biomarcatore e le variazioni cliniche-patologiche con il risultato. Identifica importanti biomarcatori che influenzano il risultato e identifica i cluster prognosticamente significativi dei pazienti che utilizzano tecniche statistiche come la regressione di Cox, l'analisi gerarchica e l'analisi di sopravvivenza utilizzando i grafici di sopravvivenza Kaplan-Meier. Sulla base dei dati forniti aiuta a decidere il gruppo di rischi di una coorte. In uno studio tipico del microarray del tessuto, ogni nucleo è associato a elementi di dati come l'immagine principale e i demografici del paziente. Tale esperimento di array del tessuto richiede un ampio strumento di gestione dei dati e analisi dei dati microarray ampio per disegnare inferenze valide dai dati generati. TMA Foresight è uno strumento di analisi dei dati che utilizza tecniche statistiche ben consolidate per interpretare i risultati di un esperimento TMA. TMA Foresight consente una facile pre-elaborazione dei dati. I dati possono essere categorizzati, sostituiti o ignorati da un singolo schermo. I dati mancanti sono facilmente riempiti a seconda del livello di misurazione scelto, garantendo la completezza dei dati per ulteriori analisi. I dati possono essere filtrati per analisi personalizzate utilizzando operatori logici. È quindi possibile applicare tecniche statistiche multivariate come il modello di pericolo proporzionale di COX per identificare i marcatori prognostici, il clustering gerarchico e i grafici Kaplan Meier Survival per identificare cluster e biomarcatori prognosticamente significativi e il loro impatto sul risultato. L'analisi della correlazione può essere eseguita per misurare l'associazione tra le variabili. Questo è utile per convalidare i dati di microarray di CDNA trovando la correlazione tra il numero di copia del gene e l'espressione delle proteine. L'analisi dei componenti principali consente di analizzare un set di dati multidimensionale. La riduzione della dimensionalità aiuta a raggruppare i pazienti in gruppi prognosticamente significativi. La lungimiranza di TMA non solo analizza i dati ma lo interpreta anche, rendendolo uno strumento utile per patologi, clinici e ricercatori.

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