Tma previsight. Um aplicativo que permite fácil pré-processamento de dados.
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Tma previsight. Classificação e resumo

Tma previsight. Tag

análise Componente correlação Análise de componentes análise de correlação Agrupamento hierárquico processamento de dados

Tma previsight. Descrição

O Tma Foresight é um software de análise de dados de microarray tecidual projetado para explorar a relação de expressão de biomarcer e variates clínico-patológicos com o resultado. Identifica importantes biomarcadores que influenciam o resultado e identifica aglomerados prognósticos de pacientes usando técnicas estatísticas, como a regressão Cox, agrupamento hierárquico e análise de sobrevivência usando parcelas de sobrevivência Kaplan-Meier. Com base nos dados fornecidos, ajuda a decidir o grupo de risco de uma coorte. Em um estudo típico de microarray tecidual, todo núcleo está associado a elementos de dados, como a imagem central e demográfica do paciente. Essa experiência de matriz de tecido exige uma extensa ferramenta de gerenciamento de dados e análise de microarray teciduais para desenhar inferências válidas a partir dos dados gerados. A previsão de tma é uma ferramenta de análise de dados que usa técnicas estatísticas bem estabelecidas para interpretar os resultados de um experimento TMA. A previsão de tma permite o pré-processamento fácil de dados. Os dados podem ser categorizados, substituídos ou ignorados a partir de uma única tela. Os dados perdidos são facilmente preenchidos dependendo do nível de medição escolhido, garantindo a integridade dos dados para análise posterior. Os dados podem ser filtrados para análise personalizada usando operadores lógicos. Você pode então aplicar técnicas estatísticas multivariadas, como o modelo de risco proporcional ao Cox para identificar marcadores prognósticos, agrupamento hierárquico e parcelas de sobrevivência de Kaplan Meier para identificar clusters e biomarcadores prognósticos e seu impacto no resultado. A análise de correlação pode ser realizada para medir a associação entre as variáveis. Isso é útil na validação de dados de microarray de cDNA, encontrando a correlação entre o número de cópia do gene e a expressão da proteína. A análise de componentes principais permite analisar um conjunto de dados multidimensional. A redução da dimensionalidade ajuda a agrupar os pacientes a grupos prognósticos significativos. A previsão de tma não apenas analisa os dados, mas também os interpreta, tornando-se uma ferramenta útil para patologistas, médicos e pesquisadores.

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