科研绘图工具Graphpad Prism 8升级到Graphpad Prism 9了,了解下?

 

说起Graph Pad Prism相信科研汪们不会陌生,它可能是大家最常使用的统计图制作软件了。Graph Pad Prism是一款高效易用的科研绘图工具,集生物统计、曲线拟合和科技绘图于一体,还可用于Windows和Mac操作系统,在生物学以及社会和物理科学界得到广泛使用。

 

GraphPad

图片来源:GraphPad中国官网

 

然鹅,Graph Pad Prism是有不同版本的哦,可爱的你是用的哪个版本呢?答案可能从Graph Pad Prism 5到Graph Pad Prism 8都有。那么你知道Graph Pad Prism的最新版本长啥样么?答案来了-就在2020年10月30日,Graphpad公司隆重推出了Graphpad Prism的全新版本Graphpad Prism 9(以下简称Prism 9)!

 

GraphPad

图片来源:GraphPad中国官网

 

Graph Pad Prism的优点不用多说,最新的Prism 9与跟它最接近的Prism 8相比又有哪些新的优势和亮点呢?其实,Prism 9与Prism 8很相似,很容易上手,所以广大熟练使用Prism 8的用户可以无缝对接到Prism 9。让我们一起来围观Prism 9的新功能吧!

 

先来个概述——Prism 9 新功能概览:将你的分析和绘图带向新的维度

新的分析:主成分分析(PCA)

新的分析:主成分回归(PCR)

新的图形:从多元变量数据绘制气泡图

新的图形:从t检验生成评估图

扩展的分析:多元t检验选项(配对,非参数,等等)

扩展的分析:从多元线性回归和多元逻辑回归中做插值

提升数据表列数上限

对多变量数据表的大量改进

自动向图形中增加多重比较结果(自动星标)

 

主要亮点:

 

1.更加智能,自动添加多结果统计学差异

在Prism 9中只需鼠标单击一次既可自动连线并将统计结果添加到图形中,工作效率得到极大的提高。

 

2.新的图形,气泡图。可显示多元变量数据,可清晰的呈现多个数据之间的关系。

 

3.新的分析,主成分分析(PCA)和主成分回归(PCR)

PCA是一种用于分析多变量数据的方法,可将多个指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法,即通过降维技术把多个变量化为少数几个主成分的方法。
Prism 9 PCA提供的其他功能包括:

1)通过平行分析选择成分(以及Kaiser方法、总方差阈值法等);

2)生成Scree图、Score图和biplot图;

3)自动准备PCA结果,以便进一步用于多元线性回归。

 

4.更高的数据维度

除上述更新外,Prism 9为适应大数据集的分析要求进行了一系列更新,主要涉及将数据列的上限提高至1024列,可自动识别变量类型,数据表可输入文本信息与自动变量编码等。

 

GraphPad Prism 9 核心新功能详解

 

1.自动将多个比较结果添加到图形中

GraphPad Prism 9 核心新功能详解

图片来源:知乎

 

对多个成对比较执行相应的分析后,点击一个按钮就可以将这些结果自动添加到图形中。要自定义这些线和星号,只需再次点击工具栏的按钮即可。如果对数据或分析进行了调整,图形上显示的结果将自动更新。

 

2.向图表添加多元变量

 

向图表添加多元变量

图片来源:知乎

 

可以从原始数据 – 对符号位置(X和Y坐标)、大小及填充颜色等编码的变量,直接创建气泡图。请注意,可以使用分类(分组)变量或连续变量来定义符号颜色和大小。在此图上,有100多个国家/地区显示为单个圆圈。每个圆圈的X坐标代表该国的GDP(PPP),而Y坐标代表出生时的平均预期寿命。每个符号的大小与其所代表的国家的人口成比例(两个最大的符号分别代表中国和印度)。最后,每个符号的颜色代表该国家所在的大洲。

 

3.主成分分析(PCA)

 

主成分分析(PCA)

图片来源:知乎

 

注:上图以二维形式显示了PCA的图形示例。Prism中的PCA可以对数百个变量进行分析。

 

有时,收集的变量数量远远超过可供研究的受试者数量。比如:基因表达的研究,将受试者分为两组:治疗组和对照组,然后测量成百上千种不同基因的表达水平。可能只是变量太多而无法使模型适配数据。但是,简单的去掉一些变量不去分析,可能会导致丢失有价值的信息。选择一些要从分析中排除的变量只会丢掉可能有用的信息。PCA就是这样一种“降低维度”的技术,可以用它来减少所需变量的数量,但同时从数据中消除尽可能少的信息。很牛吧?

 

Prism 9的PCA还包括以下其他功能:

通过平行分析(以及Kaiser方法,总方差阈值方法等)来选择成分。

生成碎石图(Scree Plots)、分数图(Score Plots)和双标图(Biplots)。

自动准备PCA的结果,以进一步用于多元线性回归(PCR - 主成分回归)。

 

4.更高维度的数据

Prism 9对多变量数据表进行了许多重大改进。使用标准结构可以分析更大的数据集,并执行新的和改进的分析,主要改进如下:

提高了数据列的上限 - 在每个数据表中最多输入1024列数据。

自动识别变量类型 - 将多变量数据表中的变量识别为连续值,分类值或标签值。

数据表可输入文本信息 - 直接以文本形式输入数据。无需将变量编码“0”和“1”,只需直接在数据表中输入例如“Male”和“Female”。

自动变量编码 - 输入您的数据,让Prism负责其余的工作。Prism会自动将分类文本变量编码为数值型哑变量。

 

5.使用估计图更好地可视化T检验结果

添加P值以证明均值差异的95%CI与P值之间的关系。如果95%CI包括零,则P值 将 小于0.05。观察95%CI比单独使用P值更具参考价值。执行t检验时,Prism 9现在会自动创建分析结果的估计图(Estimation Plots )。在此图上,两组的原始数据都将绘制在左侧的Y轴上。在右边的Y轴上,将绘制组均值差异及其95%置信区间。该图比只使用P值会提供更多的信息,因为它不仅显示了95%CI是否包括零,还显示了95%CI的范围(如果95%CI包括零,则P值将大于0.05,如果95%CI不包含零,则P值将小于0.05)。

 

咋样,是不是很腻害?感兴趣的童鞋可以去GraphPad中国官网进行尝试与探索。

每日生物评论
线粒体呼吸链复合体检测试剂盒

发表评论

:?: :razz: :sad: :evil: :!: :smile: :oops: :grin: :eek: :shock: :???: :cool: :lol: :mad: :twisted: :roll: :wink: :idea: :arrow: :neutral: :cry: :mrgreen:

目前评论:1   其中:访客  1   博主  0

  1. avatar 老生 2

    有用