Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Immunology and Infection
Click here for the English version

Immunology and Infection

להקל על ניתוח נתונים החיסוני עם טכניקות Analytic חזותית

Published: January 2, 2011 doi: 10.3791/2397
Automatic Translation
1,2, 1, 3, 2,3, 1, 1
1Department of Paediatrics, Division of Infectious and Immunological Diseases, Child and Family Research Institute, University of British Columbia, 2Department of Computer Science, University of British Columbia, 3Department of Psychology, University of British Columbia

Summary

ניתוח חזותי (VA) היא גישה חדשה לניתוח נתונים באופן אינטראקטיבי. בסרטון הזה, אנו דנים את הבעיה עומס הנתונים שהובאו על ידי תפוקה גבוהה ניסויים ביולוגיים, ולהציע VA כפתרון לבעיה כזו. הסרטון מדגים ניתוח בתוך ובין מערכי נתונים החיסונית באמצעות כלי VA נקרא המחזה.

Abstract

ניתוח חזותי (VA) התפתחה בדרך חדשה לניתוח במערך גדול באמצעות תצוגה ויזואלית אינטראקטיבית. אנחנו הדגימו את התועלת ואת הגמישות של גישה VA בניתוח מערכי נתונים ביולוגיים. דוגמאות של מערכי נתונים אלה כוללים באימונולוגיה cytometry זרימה, נתונים Luminex ו genotyping (למשל, פולימורפיזם נוקלאוטיד בודד) הנתונים. בניגוד לגישה המסורתית מידע חזותי, VA משחזר את כוח ניתוח בידי האנליסט בכך שהוא מאפשר למטפל לעסוק בתהליך נתונים בזמן אמת חקירה. בחרנו את התוכנה VA נקרא המחזה לאחר הערכת הכלים VA ​​מספר. שני סוגים של משימות ניתוח ניתוח בתוך ובין מערכי נתונים היו הפגינו במצגת וידאו באמצעות גישה המכונה ניתוח לזווג. ניתוח מותאמים, כהגדרתו VA, היא גישה לניתוח שבו מומחה כלי VA עובד Side-by-הצד עם מומחה תחום במהלך הניתוח. מומחה תחום הוא זה שמבין את המשמעות של הנתונים, ושואלת את השאלות הנתונים שנאספו אולי הכתובת. מומחה כלי מכן יוצר חזותיים כדי לעזור למצוא דפוסים בנתונים שעשויים לענות על השאלות האלה. זמן קצר בפיגור בין הדור השערה ואת התצוגה החזותית מהירה של נתונים היא היתרון העיקרי של גישה VA.

Protocol

1. חקירה מבוסס על ניתוח בתמונה

  1. יש לך בסיס הנתונים ואתה רוצה לחקור את הקשרים השונים בין העמודות בתוך הנתונים.
    1. (איור 1) ייבא את בסיס הנתונים על ידי לחיצה על "התחבר נתונים". בחר את סוג נתוני המקור ובצע ההוראות כדי לייבא את בסיס הנתונים שלך.
    2. (איור 1) ודא מדף הממדים מכיל עמודות קטגורי בעוד מדף אמצעי מכיל עמודות המספרי של בסיס הנתונים שלך. לפעמים עמודה מימד כגון מזהה הנושא עשוי להיות רשום למדוד אם זה ממוספר. שינוי זה לממדים ידי לחיצה ימנית על אותו ובחר "המרת מידות". באיור 1, עמודות הקטגורי של בסיס הנתונים, כגון רמת הגירוי ריכוז מזהים נושא ממוקמות כראוי מדף ממדים, הריכוז הנצפה של ציטוקינים ממוקמות כראוי מדף אמצעי.
    3. (איור 2) אם במהלך תהליך הניתוח, שדה מחושב יש צורך, פשוט לחץ לחיצה ימנית בשני ממדים או מדף אמצעי, ובחר 'צור שדה מחושב'. קלט את החישוב בתיבה נוסחה עם שדות בשילוב עם פונקציות או פעולות מתמטיות. איור 2 מראה כיצד ליצור שדה חדש בשם PFD> 2 על ידי צבירה PFD2, PFD3 ו PFD4 ערכים.
    4. (איור 3) ליצור עלילה 2-D ב בתמונה, בדרך כלל עם ממד לבין מידה של עניין. מאז ממשק מציעה אינטראקציה פשוטה של ​​גרירה ושחרור, הבחירה של הממד ולמדוד ניתן לשנות בקלות. מידות ממוקמות בדרך כלל על המדף שורות מדף עמודות, ואמצעים. באיור 3, את המדף הממדים מכיל ריכוז רמת הגירוי, ועל מדף אמצעי מכיל רמת הריכוז הנצפה של ציטוקינים.
    5. (איור 3) כדי לבדל את להדמיה של הממד מקום ספציפי, כי מימד תווית למדף, צבע טקסט או גודל, בהתאם לאופי של ממד. טקסט מדף מנסה לבדל נתונים להדמיה באמצעות תיוג אותם עם מידע טקסטואלי מסופק על ידי מימד שנבחר. מדף צבע וגודל באופן אוטומטי להבדיל נתונים לפי צבע וגודל, אשר יכול להיות מותאם עם פס הגלילה ממוקם בתחתית כל מדף. באיור 3, הצבת גנוטיפ על המדף צבע מוביל הפרדה של שלושה גנוטיפים על ידי צבעים שונים.
    6. (איור 3) סינון ראיה על ידי המשתנים עמודה ספציפית במימד אחר. ניתן לעשות זאת על ידי גרירת תווית מימד לתוך המדף הסינון. יופיע חלון עם רשימת ערכים לבחירה. הערך הנבחר יהיה ערכים בלבד שנותרו להדמיה.
    7. (איור 4) ניתן לשלב להדמיה עם מימד אחר או למדוד לייצר מטריצה ​​של ויזואליזציה. ניתן לעשות זאת על ידי הטלת ממדים מרובים מדף עמודות, ואמצעים מרובים מדף שורות. איור 4 מכיל דוגמה של שתי עמודות מטריצה ​​להדמיה ידי הצבת שני ממדים שונים מדף העמודות.
    8. כדי לייצר הדמיית דומה, קליק ימני על הגיליון הנוכחי על הפינה השמאלית התחתונה, נבחרת "סדין כפול".
    9. לחזר את תהליך ניתוח כדי לזהות מגמות מעניינות או חריגים שעשויים לסייע לך ליצור השערה חדשה על הנתונים.
  2. יש לך מרובים במערך שנוצר מאותו מקור, והוא רוצה לחקור את הקשר האפשרי בין מערכי נתונים אלה.
    1. המקום מערכי נתונים מרובים ממקור זהה, כלומר מקום two גליונות לחוברת זאת, כדי לאפשר בתמונה להתחבר מערך נתונים אלה באמצעות אותו חיבור.
    2. (איור 5) חבר את מערכי נתונים דרך להצטרף הלוגי של ערכי המפתח, לוודא את הממדים זהים עבור מערכי נתונים מרובים נבחרו. באיור 5, ישנם חמישה ערכי המפתח להצטרפות: מזהה סוג התא, ריכוז רמת הגירוי, שלב או קבוצה, גירוי, ובכפוף.
    3. ביצוע ניתוח דומה סעיף 1.1.

2. מצגת המבוססת על צרכים

  1. אתה יודע את יחסי הגומלין בין הנתונים, אבל אתה רוצה להיות מסוגל ליצור במהירות רשימה של פריטים חזותיים לשימוש במצגת.
    1. עקבו פרוטוקול המפורטים בסעיף 1.1, ו - ביאורים חזותיים בהתאם.
    2. השתמש בפונקציה היצוא בתמונה כדי להפיק תמונות של חזותיים.
  2. אתה יצרו סט של חזותיים חזקים בחוברת בתמונה ורוצים לחלוק את חוברת העבודה.
    1. שמור את חוברת העבודה כחוברת עבודה בתמונה ארוז לשתף קובץ זה.
    2. עמיתים ללא לשולחן בתמונה יכול להוריד Reader בתמונה כדי לפתוח את חוברת העבודה ארוזים. Reader בתמונה מאפשר עמיתיך אינטראקציה עם חזותיים שיצרת.

3. נציג תוצאות

איור 1
באיור 1. מסךשל המחזה לאחר ייבוא ​​גיליון אלקטרוני בשם NFKBIA מן demo.xls קובץ Excel. מידות ומדפים האמצעים היו מאוכלסים כיאות עם הנתונים קטגורי ו המספרי, בהתאמה.

איור 2
איור 2. החלון שדה מחושב מופעלת כדי ליצור שדה מחושב מיוחד להשתמש בתמונה. הרשימה על התיבה השמאלית התחתונה מסייעת לזהות תחומים אפשריים, ואת הרשימה בצד הימני מכיל קיצור של פונקציות כי ניתן להשתמש בנוסחה. בדוגמה זו, רצינו להוסיף את הערכים עבור PFD4, PFD3 ו PFD2 כדי לקבל את הערך הסופי שאנו מכנים PFD> 2

איור 3
איור 3. ויזואליזציה של רמת הגירוי ריכוז לעומת ריכוז ציטוקינים ציין. הדמיית מראה העלילה של רמות ריכוז שונים של הגירוי 3M-002 נגד הריכוז הנצפה של ציטוקינים TNF-α. הצבעים של הקווים עיין גנוטיפים שונים של פולימורפיזם של נוקלאוטיד יחיד בגן NFKBIA של המשתתפים במחקר החיסון המולדת שלנו.

איור 4
איור 4. צילום מסך של מטריקס שתי עמודות להדמיה. אנחנו שנוצר מטריצה ​​שתי עמודות כדי לאפשר השוואה Side-by-הצד של תגובות לשני גירויים, 3M-003 ו LPS. X-צירים הן רמות ריכוז שונה של שני גירויים, ואת ציר y מגרשים את ערכי השדה מחושב, PFD> 2.

איור 5
איור 5. אלה דיאלוג חלונות בתמונה להמחיש כיצד לחבר את הנתונים שנרשמו אלקטרוניים שונים. חיבור נתונים מגליונות אלקטרוניים שונים ניתן להשיג על ידי שילוב של אלה באמצעות הגיוני להצטרף סעיפים של ערכי המפתח.

ויזואליזציה ו כלי ניתוח
פונקציה תמונה חיה VIS חותמת xmdvtool GGobi Starlight Gapminder Visulab InfoVis Toolkit Geotime לעורר
במקביל לתאם מגרשים כן כן כן כן כן לא כן כן לא לא
העלילה פיזור מטריצות כן לא כן כן כן לא כן לא לא לא
צמצום מימדי לא לא כן כן לא לא לא לא לא לא
Temporal ממדים כן כן לא כן כן כן לא כן כן לא
Geospatial ממדים כן כן לא לא כן כן לא לא כן לא
כריית טקסט לא לא לא לא כן לא לא לא לא כן
מניפולציה ישירה של נתונים כן כן כן כן כן כן כן לא כן לא
סינון כן כן כן כן כן כן כן לא כן כן
הרחבה על פלטפורמות אחרות (למשל, R) כן לא כן כן לא כן לא כן לא לא
CSV תבניות טבלה כן כן כן כן לא לא כן כן כן לא
נתוני XML פורמטים כן לא לא כן כן לא כן כן כן לא
יכול להתמודד עם 10,000 שורות + כן לא לא לא כן לא לא לא לא כן
תיעוד כן כן כן כן כן כן כן כן כן כן
מוצר מסחרי כן לא לא לא כן לא לא לא כן כן

1. טבלת רשימת חזותיים כלים אנליטיקה חלק מהתכונות שלהן.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

הופעת הטכנולוגיה תפוקה גבוהה במחקר ביו המודרנית הובילה לפיצוץ של נתוני מחקר הדורש דרך יעילה יותר של ניתוח. ניתוח חזותי (VA) היא מדע חשיבה אנליטית בהנחייתם של ממשקים ויזואליים אינטראקטיביים (1). הגישה VA משחזר את כוח אנליטי בידי האנליסט אדם, בניגוד לגישה המסורתית כדי לזהות דפוסים על ידי מחשב. ניתוח חזותי הוחל במחקר בתחומים שונים, כגון הגנה המחקר (1) מגמות הוריקן (2). עד כה, יש רק כמה דוגמאות של יישומים VA ​​בביולוגיה (3). הראינו במאמר זה וידאו VA היא גישה שניתן להוסיף לארסנל של הביולוג של כלי ניתוח. תוכנות VA רבים זמינים החל אלה בפיתוח במעבדות אקדמיים אלה, זמין מסחרית. עבור העבודה שלנו על חסינות מולדת בילוד (4), בחרנו בתמונה בגלל התאמתה בניתוח גיליון אלקטרוני בסגנון מערכי נתונים זמינים במעבדה. כלים VA ​​אחרים, שחלקם שהזכרנו במאמר וידאו שלנו, עשוי להיות מתאים יותר עבור סוגים אחרים של נתונים ביולוגיים. העמדנו את פונקציות ומאפיינים של כמה כלים VA ​​פופולרי יותר בטבלה 1. רשימה זו אינה אמורה להיות ממצה כי זה מעבר להיקף של המחקר שלנו, אבל זה צריך להיות נקודת התחלה טובה עבור המדענים לקבוע את כלי VA מתאים מערכי נתונים הספציפיים שלהם.

ישנן שתי נקודות מרכזיות על VA כי ברצוננו להדגיש. אחת, הגישה VA מיועד כתהליך חקירה על ידי עוזר האנליסט במהירות דפוסי נקודה כגון מגמות חריגים בכלל בנתונים. המוקד העיקרי של VA היא לספק טכניקה להדמיה עוצמה עבור מערכי נתונים גדולים. זה לא אלטרנטיבה ניתוח סטטיסטי. למעשה, מרבית הכלים VA ​​מוגבלים מאוד ביכולתם לבצע ניתוח סטטיסטי למרות שאנו צופים זה כדי לשנות בעתיד הקרוב. הנקודה השנייה אנחנו רוצים לדבר על זה כי הנתונים מראש עיבוד לפני לייבא את בסיס הנתונים לכלי VA חיונית להצלחת הניתוח. יש לזכור כי הנתונים המוצגים באופן קריא בגיליונות אלקטרוניים הם לפעמים שונה בפורמט הניתן לקריאה במכונה. נתונים מראש עיבוד יכול להיות צעד זמן רב, לעתים קרובות הדורשים שינוי מאסיבי של הנתונים, אם בעיצוב המקורי של הנתונים אינו מתאים לכלי VA. אנו ממליצים בחום תכנון קפדני של הזנת נתונים קידוד כדי לאפשר שנוספו גמיש ויעיל אל הזרם תוכנה כלי ניתוח כגון אלה זמינים VA.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

אין ניגודי אינטרסים הכריז.

Acknowledgments

ברצוננו להודות לחברי ונקובר המכון חזותית Analytics (VIVA) להנפקה הערות ועצות עבור הפרויקט. בפרט, אנו רוצים להודות ג'ון דיל, בריאן פישר, דוד Darvill. אנו רוצים גם להודות לחברי המעבדה קולמן על תמיכתם דיונים מועילים. עבודה זו נתמכה בחלקה על ידי המכון הלאומי לאלרגיה ומחלות זיהומיות, המכון הלאומי לבריאות גרנט N01 AI50023: NCE אלרגן מענקים 07-A1a ו 07-B2B, ואת מייקל סמית הקרן לחקר בריאות. TRK הוא נתמך בחלקו על ידי פרס קריירה בתחום המדע ביו מן המודעה קרן Wellcome בורוז על ידי מכוני קנדי ​​למענק מחקר בריאות הדרכה בתוכנית הקנדי לבריאות הילד המדען המטפל, בשיתוף עם ילדים חולים, קרן הילד והמשפחה מכון המחקר ( קולומביה הבריטית), נשים בריאות ילדים מחקר של המכון (אלברטה), ו מניטובה המכון לבריאות הילד.

References

  1. Thomas, J., Cook, K. Illuminating the Path: The Research and Development Agenda for Visual Analytics. , IEEE CS Press. (2005).
  2. Steed, C., Swan, J., Jankun-Kelly, T., Fitzpatrick, P. Guided Analysis of Hurricane Trends Using Statistical Processes Integrated with Interactive Parallel Coordinates. IEEE Symposium on Visual Analytics Science and Technology. , IEEE. Atlantic City. 19-26 (2009).
  3. Saraiya, P., North, C., Lam, V., Duca, K. An Insight-Based Longitudinal Study of Visual Analytics. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 12, 1511-1522 (2006).
  4. Kollmann, T. R., Crabtree, J., Rein-Weston, A., Blimkie, D., Thommai, F., Wang, X. Y., Lavoie, P. M., Furlong, J., Fortuno, E. S. 3rd, Hajjar, A. M., Hawkins, N. R., Self, S. G., Wilson, C. B. Neonatal innate TLR-mediated responses are distinct from those of adults. J. Immunol. 183, 7150-7160 (2009).

Tags

אימונולוגיה גיליון 47 ניתוח חזותי cytometry זרימה Luminex תמונת ציטוקינים חסינות מולדת פולימורפיזם של נוקלאוטיד יחיד
להקל על ניתוח נתונים החיסוני עם טכניקות Analytic חזותית
Play Video
PDF DOI

Cite this Article

Shih, D. C., Ho, K. C., Melnick, K.… More

Shih, D. C., Ho, K. C., Melnick, K. M., Rensink, R. A., Kollmann, T. R., Fortuno III, E. S. Facilitating the Analysis of Immunological Data with Visual Analytic Techniques. J. Vis. Exp. (47), e2397, doi:10.3791/2397 (2011).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter