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TMA远见是一种组织微阵列数据分析软件，旨在探讨生物标志物的表达及临床病理变数与结果的关联性。它确定了影响结果的重要生物标志物，并确定患者的预后显着集群的使用统计技术，如Cox回归分析，聚类和生存分析采用Kaplan-Meier生存地块。根据提供的神器出山:www.shenqi73.com数据，它可以决定的队列中危组。
在一个典型的组织芯片研究，与每一个核心数据元素为核心的图像和病人的人口统计资料等。
这样的组织微阵列实验需要一个广泛的组织微阵列的数据管理和分析工具，从产生的数据，以得出正确的推论。 TMA远见是一个数据分析工具，使用以及建立的统计技术解释的TMA实验的结果。
TMA远见使简单的数据处理。从一个单一的屏幕上，可以将数据分类，更换或忽略。丢失的数据是很容易充满取决于所选择的测量水平，确保用于进一步分析的数据的完整性。
使用逻辑运算符的自定义分析，数据可以被过滤。然后，您可以运用多元统计技术，如Cox比例风险模型，以确定预后标记，聚类和Kaplan Meier生存图，以确定预后意义重大集群和生物标志物及其影响的结果。
相关性分析，可以进行测量的变量之间的关联。验证cDNA微阵列数据，通过寻找的基因的拷贝数和蛋白的表达之间的相关性，这是非常有用的。主成分分析，可以分析一个多维数据集。减少维数，有助于集群的患者预后显著群体。 TMA的前瞻不仅对数据进行分析，但也解释它，使其成为一个有用的工具，病理学，临床医生和研究人员。
下面是一些主要特点的“TMA前瞻”：
·层次聚类：
组织微阵列软件，可以用来组或生物标志物成比较均匀子组一组变量的基础上。它确定了生物标志物/临床病理变量的基础上患者的预后显着集群。每个群集内的患者的生存的信息被使用，以确定是否形成的簇是彼此显着不同的。 TMA远见使您能够将连杆机构的dendogram更新的Kaplan Meier曲线和相应的日志等级测试的结果。此功能有助于确定预后显著集群和识别高危和低危组患者在队列中。
·相关分析：
这个工具测量任何两个变量之间的紧密联系。您还可以分析两个变量之间的关系，通过控制一个或多个变量的影响的部分。此功能可以帮助了解患者的基因组和蛋白质组水平的改变。
·主成分分析：
此工具可减少的数据的维数，同时保留尽可能多的数据集的变化在设置。 TMA远见提供了一个轴移动在二维散点图，可以快速生成集群。
·Cox回归：
这多元的工具，用于识别预后的重大标志物和临床病理参数有显着影响的结果。生存或复发的功能提供了信息队列的一种疾病，死亡或复发的风险。
·Kaplan-Meier生存剧情：
这个工具是用于可视化的Kaplan Meier生存和复发率的队列。您可以parstition单个变量的基础上的数据与比较的生存功能。可以使用log-rank检验测试队列中的Kaplan Meier生存率的差异的意义。
·独立的测试：
要研究两个分类变量是互相依赖的可能性，TMA的远见使您能够运行Fisher精确检验或卡方检验。这使您可以接受或拒绝零假设任何两个生物标志物之间的关联。
·描述性统计：
TMA前瞻计算平均值，标准偏差，并显示不同的参数范围内。这些信息可以帮助您快速识别数据中的任何异常。
·项目管理：
TMA前瞻组织数据，以便您可以轻松地访问它。的报告和情节生成链接的衍生它们的数据。
·映射：
TMA的数据通常是定量和定性。定性变量可以是字符或字母数字。对于任何一种分析这些变量需要被转化为数字的规模。 TMA前瞻帮助地图的字符数据数值与一个点击一个按钮，这样你就不必理会自己输入数据。你甚至可以定义每个变量的测量级别。
·更换缺失值：
TMA前瞻协助更换缺少的值根据他们的测量水平的生物标志物的临床病理参数。这可确保在作进一步分析的数据的完整性。
·数据过滤：
这个工具允许您筛选的数据集的基础上组特定的条件，帮助你来完成特定的研究目标。
要求：
·CPU：奔腾III
·RAM：256 MB
·硬盘空间：40 MB
·屏幕分辨率：800×600
限制：
·充分体现了每一个功能和功能的产品，但仅限于提供的样本数据