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Clustergrammer——基于网络的高维生物数据热图可视化和分析工具

发布时间:2019-05-14 05:19 来源:未知 编辑:admin

  生物医学研究领域高通量实验方法的多样性正在迅速增长。尽管数据采集的速度不断加快,我们从这些数据中得出有效结论的能力却有所滞后。数据可视化是生物数据初步分析的主要步骤,一些常用的降维方法,例如主分量分析(PCA)和t分布领域嵌入算法(t-SNE),常常被用于将高维数据映射至二维或三维空间中,以实现可视化。然而,由高维空间向低维空间转换的代价很大,经常导致信息的丢失。与之相对,聚类图(clustergram)或者热图技术可直接将数据进行可视化而无需降维。聚类图易于解释,广泛应用于生物数据可视化的印刷出版物中。

  作者利用不同的数据演示了Clustergrammer的功能:癌细胞系百科全书(CCLE)的基因表达数据,利用质谱分析法从肺癌细胞系采集的原始翻译后修饰数据,以及质谱流式细胞仪测得血液中单细胞蛋白质组的原始数据。结果证明,Clustergrammer可分析多种生物数据,并产生基于网络的交互式可视化图表。

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