Tma preventiva Una aplicación que permite el preprocesamiento de datos fácil.
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Tma preventiva Clasificación y resumen

Tma preventiva Etiquetas

análisis Componente correlación Análisis de componentes Análisis de correlación Agrupación jerárquica procesamiento de datos

Tma preventiva Descripción

TMA PORSIGHT es un software de análisis de datos de microarrays de tejido diseñado para explorar la relación con la expresión biomarcadora y las variables clínico-patológicas con el resultado. Identifica los biomarcadores importantes que influyen en el resultado e identifican grupos pronósticos significativos de pacientes que utilizan técnicas estadísticas, como la regresión de Cox, la agrupación jerárquica y el análisis de supervivencia utilizando las parcelas de supervivencia de Kaplan-Meier. Sobre la base de los datos siempre que ayude a decidir el grupo de riesgo de una cohorte. En un estudio típico de microarrays de tejido, cada núcleo está asociado con elementos de datos, como la imagen central y la demografía del paciente. Dicho experimento de matriz de tejidos requiere una herramienta de análisis y gestión de datos de microarrays de tejido extenso para dibujar inferencias válidas de los datos generados. TMA PORSIGHT es una herramienta de análisis de datos que utiliza técnicas estadísticas bien establecidas para interpretar los resultados de un experimento TMA. TMA PORSIGHT permite el preprocesamiento de datos fáciles. Los datos se pueden clasificar, reemplazar o ignorar desde una sola pantalla. Los datos faltantes se llenan fácilmente, dependiendo del nivel de medición elegido, lo que garantiza la integridad de los datos para un análisis adicional. Los datos se pueden filtrar para un análisis personalizado utilizando operadores lógicos. Luego, puede aplicar técnicas estadísticas multivariadas, como el modelo de riesgo proporcional de Cox para identificar marcadores pronósticos, agrupaciones jerárquicas y parcelas de supervivencia de Kaplan Meier para identificar clústeres y biomarcadores pronósticos significativos y su impacto en el resultado. Se puede realizar análisis de correlación para medir la asociación entre las variables. Esto es útil para validar los datos de microarrays de ADNc al encontrar la correlación entre el número de copia del gén y la expresión de proteínas. El análisis de componentes principales le permite analizar un conjunto de datos multidimensional. Reducir la dimensionalidad ayuda a agrupar a los pacientes a grupos pronósticos significativos. La previsión de TMA no solo analiza los datos sino que también lo interpreta, por lo que es una herramienta útil para los patólogos, los clínicos e investigadores.

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