Foresight TMA une application qui permet un pré-traitement facile des données.
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Foresight TMA Classement & Résumé

Foresight TMA Mots clés

Analyse Composant corrélation Analyse des composants analyse de corrélation Classification hiérarchique traitement de l'information

Foresight TMA La description

TMA Foresight est un logiciel d'analyse de données de micropuce de tissu conçu pour explorer la connexité de l'expression de biomarqueurs et des variables clinico-pathologiques avec le résultat. Il identifie des biomarqueurs importants qui influencent le résultat et identifient des grappes de patients importants pronostiquement importants à l'aide de techniques statistiques telles que la régression de Cox, la clustering hiérarchique et l'analyse de survie à l'aide de parcelles de survie de Kaplan-Meier. Sur la base des données fournies, il est utile de décider du groupe de risque d'une cohorte. Dans une étude de micropuce tissulaire typique, chaque noyau est associé à des éléments de données tels que l'image centrale et la démographie des patients. Une telle expérience de réseau de tissus appelle à un outil de gestion de données et d'analyse de la gestion des données de micropuce de tissus étendus pour attirer des inférences valides des données générées. La foresight TMA est un outil d'analyse de données utilisant des techniques statistiques bien établies pour interpréter les résultats d'une expérience TMA. La foresight TMA permet de pré-traitement facile des données. Les données peuvent être classées, remplacées ou ignorées à partir d'un seul écran. Les données manquantes sont facilement remplies en fonction du niveau de mesure choisi, garantissant l'exhaustivité des données pour une analyse plus approfondie. Les données peuvent être filtrées pour une analyse personnalisée à l'aide de opérateurs logiques. Vous pouvez ensuite appliquer des techniques statistiques multivariées telles que le modèle de danger proportionnelle COX pour identifier les marqueurs pronostiques, la clustering hiérarchique et les parcelles de survie de Kaplan Meier pour identifier des grappes et des biomarqueurs importants pronostiques et leur impact sur le résultat. L'analyse de corrélation peut être effectuée pour mesurer l'association entre les variables. Ceci est utile dans la validation des données de microréseau d'ADNc en trouvant la corrélation entre le numéro de copie génétique et l'expression de protéines. L'analyse des composants principaux vous permet d'analyser un ensemble de données multidimensionnel. La réduction de la dimensabilité aide à regrouper les patients en groupes pronostiquement significatifs. Le foresight TMA analyse non seulement les données, mais l'interprète également, ce qui en fait un outil utile pour les pathologistes, les cliniciens et les chercheurs.

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