The Journal of Visualized Experiments (JoVE) is a peer reviewed, PubMed-indexed video journal. Our mission is to increase the productivity of scientific research.
This translation into Arabic was automatically generated through Google Translate.
English Version | Other Languages
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
This article is a part of JoVE Immunology and Infection. If you think this article would be useful for your research, please recommend JoVE to your institution's librarian.
Recommend JoVE to Your LibrarianCurrent Access Through Your IP Address
Current Access Through Your Registered Email Address
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).
وقد ظهرت تحليلات بصرية (VA) بوصفه وسيلة جديدة لتحليل بيانات كبيرة من خلال العرض المرئي التفاعلي. أثبتنا فائدة ومرونة نهج VA في تحليل قواعد البيانات البيولوجية. أمثلة من هذه المجموعات في علم المناعة وتشمل التدفق الخلوي ، والبيانات Luminex ، والتنميط الجيني (على سبيل المثال ، تعدد الأشكال النوكليوتيدات واحد) البيانات. خلافا لنهج المعلومات التصور التقليدي ، VA استعادة السلطة في أيدي تحليل المحلل المحلل بالسماح للانخراط في الوقت الحقيقي عملية التنقيب عن البيانات. اخترنا البرنامج VA دعا تابلوه بعد تقييم VA أدوات عدة. وقد برهنت على نوعين من التحليل تحليل المهام داخل وبين قواعد البيانات في عرض الفيديو باستخدام هذا النهج دعا تحليل المقترنة. تحليل مقترن ، على النحو المحدد في فرجينيا ، هو نهج التحليل الذي خبير VA أداة تعمل جنبا إلى جنب مع خبراء المجال أثناء التحليل. الخبير المجال هو ذاك الذي يدرك أهمية البيانات ، ويطلب من الأسئلة التي قد تعالج البيانات التي تم جمعها. الخبير أداة ثم يخلق تصورات للمساعدة على إيجاد أنماط في البيانات التي قد تجيب على هذه الأسئلة. على المدى القصير الفجوة الزمنية بين الجيل فرضية وعرض سريع للبيانات البصرية هي الميزة الرئيسية للنهج فرجينيا.
1. استكشاف يستند التحليل على تابلوه
2. العرض القائم على الاحتياجات
3. الممثل النتائج

الشكل 1. لقطةلوحة بعد استيراد جدول اسمه NFKBIA من demo.xls ملف Excel. وكانت مأهولة بالسكان بشكل صحيح أبعاد والرفوف التدابير مع البيانات الفئوية والعددية ، على التوالي.

الشكل 2. تم استدعاء إطار حقل محتسب لإنشاء حقل محسوب خاصة لاستخدامها في اللوحة. القائمة على المربع الأيسر السفلي يساعد على تحديد المجالات الممكنة ، والقائمة على الجانب الأيمن يحتوي على الاختصار من الوظائف التي يمكن استخدامها في الصيغة. في هذا المثال ، أردنا إضافة قيم PFD3 ، وPFD4 PFD2 للحصول على القيمة النهائية التي نشير إليها ك 2> PFD

الشكل 3. التصور من مستوى تركيز الحوافز مقابل وحظ تركيز خلوى. التصور يبين مؤامرة من مستويات تركيز مختلفة من التحفيز 3M - 002 ضد لوحظ من تركيز خلوى TNF - α. ألوان خطوط الرجوع إلى المورثات مختلفة لتعدد الأشكال النوكليوتيدات واحد في الجين NFKBIA من الأفراد في دراستنا المناعة الفطرية.

الشكل 4. لقطة لمصفوفة التصور عمودين. ولدت لدينا مصفوفة عمودين لتسهيل المقارنة جنبا إلى جنب من الاستجابات لاثنين من المحفزات ، 3M - 003 وLPS. في العاشر من محاور هي مستويات تركيز مختلفة من المحفزات اثنين ، والمؤامرات محور y قيم الحقل المحسوب ، PFD> 2.

الشكل 5. هذه النوافذ الحوار وحة توضح كيفية توصيل البيانات المسجلة في جداول مختلفة. ويمكن تحقيق ربط البيانات من جداول مختلفة عن طريق الجمع بين هذه البنود باستخدام المنطقي الانضمام للقيم الأساسية.
| التصور والتحليل أداة | ||||||||||
| وظيفة | اللوح | VIS - STAMP | xmdvtool | GGobi | مضاء بالنجوم | Gapminder | Visulab | أدوات InfoVis | Geotime | إلهام |
| تنسيق موازية المؤامرات | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | لا | نعم | نعم | لا | لا |
| مصفوفات مؤامرة مبعثر | نعم | لا | نعم | نعم | نعم | لا | نعم | لا | لا | لا |
| تخفيض الأبعاد | لا | لا | نعم | نعم | لا | لا | لا | لا | لا | لا |
| الأبعاد الزمانية | نعم | نعم | لا | نعم | نعم | نعم | لا | نعم | نعم | لا |
| الأبعاد الجغرافية المكانية | نعم | نعم | لا | لا | نعم | نعم | لا | لا | نعم | لا |
| النص التعدين | لا | لا | لا | لا | نعم | لا | لا | لا | لا | نعم |
| المباشرة ومعالجة البيانات | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | لا | نعم | لا |
| تصفية | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | لا | نعم | نعم |
| التمدد إلى منصات أخرى (على سبيل المثال ، R) | نعم | لا | نعم | نعم | لا | نعم | لا | نعم | لا | لا |
| تنسيقات CSV الجدول | نعم | نعم | نعم | نعم | لا | لا | نعم | نعم | نعم | لا |
| XML نماذج البيانات | نعم | لا | لا | نعم | نعم | لا | نعم | نعم | نعم | لا |
| تستطيع أن تتعامل مع 10000 + الصفوف | نعم | لا | لا | لا | نعم | لا | لا | لا | لا | نعم |
| توثيق | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم | نعم |
| المنتجات التجارية | نعم | لا | لا | لا | نعم | لا | لا | لا | نعم | نعم |
الجدول 1. قائمة من الأدوات التحليلية والبصرية وبعض خصائصها.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
أدى ظهور الإنتاجية العالية التكنولوجيا في البحوث الطبية الحيوية الحديثة في انفجار بيانات البحوث التي تتطلب طريقة أكثر فعالية من التحليل. تحليلات بصرية (VA) هو علم المنطق التحليلي ييسرها واجهات البصرية التفاعلية (1). نهج VA يستعيد السلطة التحليلية في يد المحلل الإنسان ، على العكس من النهج التقليدي للكشف عن أنماط بواسطة الكمبيوتر. وقد تم تطبيق التحليل البصري للبحث في مختلف المجالات ، مثل مجال الدفاع (1) والاتجاهات الإعصار (2). حتى الآن ، لا يوجد سوى بضعة أمثلة من التطبيقات في مجال البيولوجيا VA (3). أثبتنا في هذه المقالة الفيديو التي VA هو النهج الذي يمكن أن تضاف إلى ترسانة من الأحياء أدوات التحليل. VA برامج كثيرة متوفرة بدءا من تلك التي هي في طور التنمية في المختبرات الأكاديمية لتلك التي هي متوفرة تجاريا. لعملنا على مناعة الفطرية الوليد (4) ، اخترنا تابلوه بسبب صلاحيتها في تحليل البيانات على غرار قواعد البيانات المتوفرة في المختبر. أدوات أخرى قد VA ، وبعضها ذكرنا في المادة لدينا شريط فيديو ، أن يكون أكثر ملائمة لأنواع أخرى من البيانات البيولوجية. سرد لنا وظائف وخصائص بعض الأدوات VA أكثر شعبية في الجدول 1. وليس المقصود من هذه القائمة أن تكون شاملة ، لأنها خارجة عن نطاق دراستنا ، لكن يجب أن يكون نقطة انطلاق جيدة للعلماء لتحديد الأداة المناسبة VA لمجموعات البيانات الخاصة بهم.
هناك نقطتين رئيسيتين حول VA التي نود تسليط الضوء عليها. واحد ، والمقصود نهج VA باعتبارها عملية الاستكشاف عن طريق مساعدة المحلل بسرعة أنماط بقعة مثل الاتجاهات العامة والقيم المتطرفة في البيانات. المحور الرئيسي لVA هو توفير تقنية التصور قوية لمجموعات البيانات الكبيرة. انها ليست بديلا عن التحليل الإحصائي. في الواقع ، هي محدودة جدا معظم الأدوات VA في قدرتها على أداء والتحليل الإحصائي على الرغم من أننا نتوقع أن يتغير ذلك في المستقبل القريب. النقطة الثانية أننا نريد أن نذكر أن البيانات السابقة للتجهيز مسبق لاستيراد مجموعة البيانات إلى أداة VA أمر حاسم لنجاح التحليل. نضع في اعتبارنا أن البيانات الواردة في الشكل البشري قابل للقراءة في جداول مختلفة في بعض الأحيان من شكل مقروء آليا. ويمكن تجهيز البيانات قبل أن تكون خطوة تستغرق وقتا طويلا ، وتتطلب في كثير من الأحيان تحول هائلة من البيانات ، إذا كان الشكل الأصلي للبيانات ليست مناسبة إلى أداة مساعدة الضحايا. نحن نوصي بشدة على التخطيط الدقيق لإدخال البيانات وترميز للسماح للتحميل مرنة وفعالة لتحليل المصب أدوات البرمجيات مثل تلك المتوفرة في فرجينيا.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
الإعلان عن أي تضارب في المصالح.
نود أن نشكر أعضاء معهد فانكوفر التحليلات البصرية (فيفا) لتقديم التعليقات والمشورة للمشروع. على وجه الخصوص ، نود أن نشكر جون الشبت ، برايان فيشر ، وDarvill ديفيد. نود أيضا أن نشكر أعضاء المختبر Kollmann لما قدموه من دعم ومناقشات مفيدة. وأيد هذا العمل في جزء من المعهد الوطني للحساسية والأمراض المعدية ، المعهد الوطني للصحة منح N01 AI50023 ؛ المنح NCE حساسية A1A 07 - 07 وB2B ؛ ومايكل سميث مؤسسة للبحوث الصحية. ويدعم TRK جزئيا على جائزة شهادة في العلوم الطبية الحيوية من إعلان صندوق بوروز ويلكوم من قبل المعاهد الكندية لأبحاث الصحة الكندية منح تدريبية في برنامج الصحة عالم الطفل الطبيب ، في شراكة مع أطفال المرضى ، مؤسسة الطفل والأسرة معهد بحوث ( كولومبيا البريطانية) ، والمرأة والطفل الصحة معهد بحوث (البرتا) ، ومانيتوبا معهد صحة الطفل.