La nueva versión de SAS JMP® Genomics 3.2, potencia el descubrimiento en los datos

Esta nueva solución de SAS hace más eficiente los flujos de trabajo y simplifica la integración

Madrid, 05 Agosto 2008 -  JMP Genomics 3.2, hace más eficiente el análisis de los flujos de tareas para los datos de expresión, secuencia de genes y genotipos. Desarrollado sobre  las potentes capacidades analíticas y de visualización de las plataformas SAS®9 y JMP 7, el último lanzamiento de este completo paquete de genomics para escritorio también facilita la integración con las soluciones de terceros.

“Conozco JMP Genomics desde sus inicios y su capacidad de crecimiento no deja de sorprenderme” comenta Luís Méndez, Director General de SAS España. “En un momento en el que los conjuntos de datos son cada vez mayores y más complejos y en el que es imprescindible contar con la máxima flexibilidad al trabajar con algoritmos estadísticos, el equipo de JMP ha creado un producto que es asequible y fidedigno. JMP Genomics se está convirtiendo en una herramienta indispensable.”

JMP Genomics 3.2 incluye muchas características nuevas y mejoras en los procesos existentes. Entre ellos destacan: 

• Los nuevos flujos de trabajo, incorporan interfaces simplificados para realizar análisis genéticos básicos,  y datos de expresión.
• Nuevo soporte para importar archivos CHP de número de copia desde Affymetrix Genotyping Console.
• Una implementación basada en SAS del conocido método de normalización GCRMA para archivos de expresión CEL
• Mejoras significativas en los procesos genéticos que reducen considerablemente el tiempo necesario para filtrar y analizar los datos genotípicos.
• Opciones muy mejoradas para importar datos de expresión desde el software Illumina BeadStudio

JMP Genomics lleva al escritorio las funciones gráficas y analíticas que necesitan los científicos que trabajan con grandes grupos de datos genómicos. La solución proporciona a los biólogos y bioestadísticos una plataforma flexible y guiada por menús, para tener acceso, evaluar, analizar y explorar de forma interactiva los datos que permiten descubrir patrones biológicamente relevantes.

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