Summary
दृश्य विश्लेषिकी (VA) के अंतःक्रियात्मक डेटा विश्लेषण के लिए एक नया दृष्टिकोण है. इस वीडियो में, हम डेटा अधिभार उच्च throughput जैविक प्रयोगों के द्वारा पर लाया समस्या पर चर्चा, और ऐसी समस्या के लिए एक समाधान के रूप में वीए प्रस्ताव. वीडियो के भीतर और प्रतिरक्षाविज्ञानी डेटासेट के बीच एक VA झांकी नामक उपकरण का उपयोग विश्लेषण दर्शाता है.
Abstract
दृश्य विश्लेषिकी (VA) के इंटरैक्टिव दृश्य प्रदर्शन के माध्यम से बड़े डेटासेट के विश्लेषण के लिए एक नया तरीका के रूप में उभरा है. हम जैविक डेटासेट के विश्लेषण में एक VA दृष्टिकोण की उपयोगिता और लचीलापन का प्रदर्शन किया. इम्मुनोलोगि में इन डेटासेट के उदाहरण प्रवाह cytometry, Luminex डेटा, और जीनोटाइपिंग (उदाहरण के लिए, एकल nucleotide बहुरूपता) डेटा शामिल हैं. परंपरागत जानकारी के दृश्य दृष्टिकोण के विपरीत, वीए विश्लेषक वास्तविक समय डाटा अन्वेषण की प्रक्रिया में संलग्न करने की अनुमति द्वारा विश्लेषण विश्लेषक के हाथों में सत्ता restores. हम वीए कई वीए उपकरण मूल्यांकन के बाद झांकी नामक सॉफ्टवेयर चयनित. विश्लेषण के भीतर और डेटासेट के बीच विश्लेषण कार्यों के दो प्रकार के वीडियो प्रस्तुति का उपयोग कर एक दृष्टिकोण बुलाया बनती विश्लेषण में प्रदर्शन किया गया. बनती विश्लेषण, वीए में परिभाषित के रूप में, जिसमें एक VA उपकरण विशेषज्ञ विश्लेषण के दौरान एक डोमेन विशेषज्ञ के साथ पक्ष द्वारा साइड काम करता है एक विश्लेषण दृष्टिकोण है. डोमेन विशेषज्ञ जो डेटा के महत्व को समझता है, और सवाल है कि एकत्र आंकड़ों का पता हो सकता है पूछता है. उपकरण विशेषज्ञ तो visualizations मदद करने के लिए डेटा में पैटर्न है कि इन सवालों का जवाब हो सकता है लगता है बनाता है. परिकल्पना पीढ़ी और डेटा की तेजी से दृश्य प्रदर्शन के बीच कम अंतराल के समय एक VA दृष्टिकोण का मुख्य लाभ है.
Protocol
1. अन्वेषण आधारित झांकी पर विश्लेषण
- आप एक डाटासेट है और आप स्तंभों के बीच डेटा के भीतर विभिन्न रिश्तों का पता लगाने चाहते हैं.
- (चित्रा 1) 'डेटा से कनेक्ट करें' पर क्लिक करके डाटासेट आयात करें. डेटा स्रोत का प्रकार चुनें और अपने डाटासेट आयात करने के लिए निर्देशों का पालन करें.
- (चित्रा 1) सुनिश्चित करें कि आयाम शेल्फ स्पष्ट कॉलम शामिल है जबकि उपायों शेल्फ अपने डाटासेट से संख्यात्मक कॉलम शामिल करें. कभी कभी ऐसे विषय पहचानकर्ता के रूप में एक आयाम स्तंभ उपाय के रूप में सूचीबद्ध किया जा सकता है अगर यह numerated है. यह आयाम के लिए उस पर राइट - क्लिक करके और बदलें 'का चयन आयाम करने के लिए कनवर्ट करना'. चित्रा 1 में उत्तेजना एकाग्रता स्तर और विषय पहचानकर्ता जैसे डाटासेट से स्पष्ट कॉलम सही ढंग से आयाम शेल्फ में रखा जाता है, और साइटोकिन्स की एकाग्रता मनाया उपायों शेल्फ में सही ढंग से रखा जाता है.
- (चित्रा 2) यदि विश्लेषण प्रक्रिया के दौरान, एक परिकलित फ़ील्ड की जरूरत है, बस या तो आयाम या शेल्फ उपायों में सही क्लिक करें, और चुनें 'परिकलित फ़ील्ड बनाएँ'. इनपुट के सूत्र बॉक्स में कार्य या गणितीय आपरेशनों के साथ संयुक्त क्षेत्रों के साथ गणना. चित्रा 2 से पता चलता है कि कैसे बनाने के लिए एक नए क्षेत्र कहा जाता PFD2, PFD3, और PFD4 मूल्यों कुल 2> PFD.
- (चित्रा 3) झांकी में एक 2 - डी साजिश उत्पन्न, आम तौर पर एक आयाम और ब्याज की एक उपाय के साथ. चूंकि इंटरफ़ेस सरल खींचें और ड्रॉप बातचीत प्रदान करता है, आयाम और उपाय के चुनाव आसानी से बदला जा सकता है है. आयाम आम तौर पर पंक्तियों में हैं शेल्फ स्तंभों, शेल्फ, और उपायों में रखा. चित्रा 3 में, आयाम शेल्फ उत्तेजना एकाग्रता स्तर होते हैं, और उपायों शेल्फ साइटोकिन्स का मनाया एकाग्रता स्तर शामिल है.
- (चित्रा 3) एक विशिष्ट आयाम, जगह से दृश्य अंतर है कि आयाम लेबल, पाठ रंग, आकार या शेल्फ में आयाम की प्रकृति पर निर्भर करता है. पाठ शेल्फ उन्हें शाब्दिक चयनित आयाम द्वारा उपलब्ध कराई गई जानकारी के साथ लेबल करके दृश्य में डेटा अंतर करने का प्रयास करता है. रंगीन और आकार शेल्फ स्वचालित रूप से रंग और आकार के आधार पर डेटा है, जो प्रत्येक शेल्फ के नीचे स्थित स्क्रॉल पट्टी के साथ समायोजित किया जा सकता है अलग होगा. आंकड़ा 3 में, रंग शेल्फ में जीनोटाइप रखने अलग रंग के तीन जीनोटाइप की जुदाई की ओर जाता है है.
- (चित्रा 3) दूसरे आयाम में विशिष्ट स्तंभ चर द्वारा दृश्य फ़िल्टर. यह फिल्टर शेल्फ में लेबल आयाम खींच द्वारा किया जा सकता है. मानों की सूची से चुनने के साथ एक विंडो दिखाई देगा. चयनित मान ही दृश्य में शेष मान जाएगा.
- (चित्रा 4) आप अन्य आयाम के साथ दृश्य गठबंधन या दृश्य के एक मैट्रिक्स का उत्पादन मापने के. यह शेल्फ स्तंभों में एकाधिक आयाम छोड़ने, और पंक्तियों शेल्फ में कई उपायों द्वारा किया जा सकता है. चित्रा 4 स्तंभों शेल्फ में दो विभिन्न आयामों को रखकर दो - स्तंभ दृश्य मैट्रिक्स का एक उदाहरण है.
- एक समान दृश्य उपज के लिए, सही नीचे बाएँ हाथ कोने पर वर्तमान पत्रक पर क्लिक करें, और चयनित डुप्लिकेट पत्रक '.
- विश्लेषण की प्रक्रिया पुनरावृति रोचक रुझानों या outliers कि मदद मिल सकती है आप डेटा के बारे में नई परिकल्पना उत्पन्न की पहचान.
- आप एकाधिक डेटासेट एक ही स्रोत से उत्पन्न है, और इन डेटासेट के बीच संभव कनेक्शन का पता लगाने चाहते हैं.
- एक ही स्रोत है, यानी एक ही कार्यपुस्तिका में दो स्प्रेडशीट्स में एकाधिक डेटासेट प्लेस, झांकी एक ही कनेक्शन के माध्यम से इन डेटासेट के लिए कनेक्ट करने के लिए अनुमति देते हैं.
- डेटासेट (चित्रा 5) प्रमुख मूल्यों की तार्किक में शामिल होने के माध्यम से कनेक्ट, यह सुनिश्चित करें कि आयाम है कि एकाधिक डेटासेट के लिए वही कर रहे हैं का चयन कर रहे हैं. चित्रा 5 में शामिल होने के लिए पांच कुंजी मान रहे हैं: कोशिका प्रकार, उत्तेजना, एकाग्रता स्तर, मंच, या समूह, उत्तेजना, और विषय के पहचानकर्ता.
- 1.1 अनुभाग के समान विश्लेषण प्रदर्शन करना.
2. प्रस्तुति - आधारित आवश्यकताओं
- आप डेटा के बीच संबंधों को पता है, लेकिन आप जल्दी प्रस्तुति में उपयोग के लिए visualizations के एक सूची उत्पन्न करने में सक्षम होना चाहता हूँ.
- खंड 1.1 में उल्लिखित प्रोटोकॉल का पालन करें, और visualizations तदनुसार एनोटेट.
- झांकी में निर्यात समारोह का उपयोग करने के लिए visualizations के छवियों का उत्पादन.
- आप झांकी कार्यपुस्तिका में शक्तिशाली visualizations के एक सेट उत्पन्न किया है और उस कार्यपुस्तिका को साझा करना चाहते हैं.
- झांकी पैक कार्यपुस्तिका के रूप में कार्यपुस्तिका को सहेजें और इस फ़ाइल साझा.
- झांकी डेस्कटॉप बिना सहकर्मी झांकी रीडर डाउनलोड करने के लिए पैक कार्यपुस्तिका खोल सकते हैं. झांकी रीडर अपने सहयोगियों visualizations कि आपने बनाया है के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है.
3. प्रतिनिधि परिणामों
चित्रा 1 स्क्रीनशॉटExcel फ़ाइल demo.xls से NFKBIA स्प्रैडशीट का नाम आयात करने के बाद झांकी की. आयाम और उपायों अलमारियों स्पष्ट और संख्यात्मक डेटा के साथ ठीक थे क्रमशः आबादी,.
चित्रा 2. परिकलित फ़ील्ड खिड़की करने के लिए एक विशेष परिकलित फ़ील्ड बनाने के लिए झांकी में उपयोग करने के लिए लागू है. नीचे बॉक्स बाएं हाथ पर सूची की पहचान संभव क्षेत्रों में मदद करता है, और दाएँ हाथ की ओर की सूची है कि सूत्र में इस्तेमाल किया जा सकता है कार्यों का संक्षिप्त नाम शामिल है. इस उदाहरण में, हम PFD3 PFD4, और PFD2 के लिए मूल्यों को जोड़ने के लिए अंतिम मूल्य है कि हम PFD> 2 को देखें प्राप्त करना चाहता था
चित्रा 3 उत्तेजना एकाग्रता स्तर बनाम मनाया साइटोकाइन एकाग्रता के विज़ुअलाइज़ेशन. दृश्य उत्तेजना 3M 002 के विभिन्न एकाग्रता स्तर के TNF-α साइटोकाइन के मनाया एकाग्रता के खिलाफ एक साजिश से पता चलता है. लाइनों के रंग हमारे सहज प्रतिरक्षा अध्ययन में व्यक्तियों के NFKBIA जीन में एक एकल nucleotide बहुरूपता के लिए अलग जीनोटाइप देखें.
चित्रा 4 दृश्य दो - स्तंभ आव्यूह का एक स्क्रीनशॉट. हम एक दो - स्तंभ आव्यूह उत्पन्न दो उत्तेजनाओं, 3M-003 और LPS के लिए प्रतिक्रियाओं के एक पक्ष द्वारा साइड तुलना की सुविधा है. x-अक्षों दो उत्तेजनाओं के विभिन्न एकाग्रता स्तर, और y-अक्ष परिकलित फ़ील्ड का मान, PFD 2> भूखंडों हैं.
5 चित्रा ये झांकी वार्ता खिड़कियां. वर्णन विभिन्न स्प्रैडशीट्स में दर्ज आंकड़ों को कैसे कनेक्ट करने के लिए . विभिन्न स्प्रेडशीट्स से कनेक्ट डेटा इन का उपयोग कर महत्वपूर्ण मूल्यों के तार्किक खंड में शामिल होने के संयोजन के द्वारा पूरा किया जा सकता है.
| विज़ुअलाइज़ेशन और विश्लेषण उपकरण | ||||||||||
| समारोह | चित्रमय तसवीर | तुलना - टिकट | xmdvtool | GGobi | तारों का | Gapminder | Visulab | InfoVis टूलकिट | Geotime | प्रेरित |
| समानांतर भूखंडों समन्वय | हां | हां | हां | हां | हां | नहीं | हां | हां | नहीं | नहीं |
| स्कैटर साजिश matrixes | हां | नहीं | हां | हां | हां | नहीं | हां | नहीं | नहीं | नहीं |
| आयाम में कमी | नहीं | नहीं | हां | हां | नहीं | नहीं | नहीं | नहीं | नहीं | नहीं |
| टेम्पोरल आयाम | हां | हां | नहीं | हां | हां | हां | नहीं | हां | हां | नहीं |
| भू - स्थानिक आयाम | हां | हां | नहीं | नहीं | हां | हां | नहीं | नहीं | हां | नहीं |
| पाठ खनन | नहीं | नहीं | नहीं | नहीं | हां | नहीं | नहीं | नहीं | नहीं | हां |
| डेटा की प्रत्यक्ष हेरफेर | हां | हां | हां | हां | हां | हां | हां | नहीं | हां | नहीं |
| छनन | हां | हां | हां | हां | हां | हां | हां | नहीं | हां | हां |
| अन्य प्लेटफार्मों पर तानाना (उदाहरण के लिए, आर) | हां | नहीं | हां | हां | नहीं | हां | नहीं | हां | नहीं | नहीं |
| सीएसवी तालिका स्वरूपों | हां | हां | हां | हां | नहीं | नहीं | हां | हां | हां | नहीं |
| XML डेटा स्वरूप | हां | नहीं | नहीं | हां | हां | नहीं | हां | हां | हां | नहीं |
| 1 के साथ सौदा कर सकते हैं0,000 + पंक्तियाँ | हां | नहीं | नहीं | नहीं | हां | नहीं | नहीं | नहीं | नहीं | हां |
| दस्तावेज़ीकरण | हां | हां | हां | हां | हां | हां | हां | हां | हां | हां |
| वाणिज्यिक उत्पाद | हां | नहीं | नहीं | नहीं | हां | नहीं | नहीं | नहीं | हां | हां |
तालिका दृश्य विश्लेषिकी उपकरण और उनकी विशेषताओं के कुछ की सूची 1.
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Discussion
आधुनिक जैव चिकित्सा अनुसंधान में उच्च throughput प्रौद्योगिकी के आगमन के अनुसंधान डेटा है कि विश्लेषण के एक अधिक कुशल तरीके की आवश्यकता है के एक विस्फोट करने के लिए नेतृत्व. दृश्य विश्लेषिकी (VA) के इंटरैक्टिव दृश्य इंटरफेस (1) द्वारा सुविधा विश्लेषणात्मक तर्क के विज्ञान है. वीए दृष्टिकोण मानव विश्लेषक के हाथों में विश्लेषणात्मक शक्ति, परंपरागत दृष्टिकोण के विपरीत कंप्यूटर द्वारा पैटर्न का पता लगाने restores. दृश्य विश्लेषिकी रक्षा (1) अनुसंधान और तूफान रुझान (2) जैसे विभिन्न क्षेत्रों में अनुसंधान करने के लिए लागू किया गया है. अब तक, वहाँ केवल जीव विज्ञान में वीए अनुप्रयोगों (3) के कुछ उदाहरण हैं. इस वीडियो लेख में हम दिखा दिया है कि वीए एक दृष्टिकोण है कि विश्लेषण उपकरणों के जीवविज्ञानी के शस्त्रागार में जोड़ा जा सकता है. कई वीए सॉफ्टवेयर उपलब्ध हैं जो कि उन है कि वाणिज्यिक उपलब्ध हैं शैक्षणिक प्रयोगशालाओं में विकास में हैं से लेकर है. नवजात सहज रोगक्षमता (4) पर हमारे काम के लिए, हम स्प्रैडशीट शैली प्रयोगशाला में उपलब्ध डेटासेट के विश्लेषण में अपनी उपयुक्तता की वजह से झांकी को चुना. अन्य वीए उपकरण, जिनमें से कुछ हम हमारे वीडियो लेख में उल्लेख किया जैविक डेटा के अन्य प्रकारों के लिए अधिक उपयुक्त हो सकता है. हम तालिका 1 में अधिक लोकप्रिय वीए उपकरणों के कुछ कार्यों और विशेषताओं सूचीबद्ध. इस सूची में व्यापक हो सकता है क्योंकि यह हमारे अध्ययन के दायरे से परे है, लेकिन यह वैज्ञानिकों के लिए एक अच्छा प्रारंभिक बिंदु हो सकता है उनकी विशिष्ट डेटासेट के लिए उपयुक्त वीए उपकरण का निर्धारण करना चाहिए मतलब नहीं है.
वीए के बारे में दो प्रमुख कहते हैं कि हम को उजागर करना चाहते हैं. एक, VA दृष्टिकोण अन्वेषण की प्रक्रिया के रूप में विश्लेषक डेटा में सामान्य प्रवृत्तियों और outliers के रूप में जल्दी हाजिर पैटर्न मदद करने का इरादा है. वीए का मुख्य ध्यान केंद्रित करने के लिए बड़े डेटासेट के लिए एक शक्तिशाली दृश्य तकनीक प्रदान करना है. यह सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए एक विकल्प नहीं है. वास्तव में, VA उपकरणों के अधिकांश उनके सांख्यिकीय विश्लेषण प्रदर्शन हालांकि हम यह निकट भविष्य में बदलने के लिए आशा की क्षमता में बहुत सीमित हैं. दूसरी बात हम उल्लेख करना चाहते है कि पहले एक VA उपकरण डाटासेट आयात करने के लिए पूर्व प्रसंस्करण डेटा विश्लेषण की सफलता के लिए महत्वपूर्ण है. भालू मन में है कि स्प्रैडशीट्स में एक मानव पठनीय फैशन में प्रस्तुत डाटा कभी कभी एक मशीन पठनीय प्रारूप से अलग कर रहे हैं. डेटा पूर्व प्रसंस्करण समय लेने वाली एक कदम हो सकता है, अक्सर डेटा के बड़े पैमाने पर परिवर्तन की आवश्यकता होती है सकते हैं, अगर डेटा के मूल स्वरूप वीए उपकरण के लिए उपयुक्त नहीं है. हम अत्यधिक डेटा प्रविष्टि और एन्कोडिंग सावधान योजना की सिफारिश VA में उपलब्ध उन जैसे बहाव विश्लेषण सॉफ्टवेयर उपकरण करने के लिए लचीला और कुशल अपलोड की अनुमति.
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Disclosures
ब्याज की कोई संघर्ष की घोषणा की.
References
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