促进免疫学数据分析与视觉分析技术

Summary

可视化分析（VA）是一种新的交互方式分析数据的方法。在这段视频中，我们讨论的高通量生物实验所带来的数据超载的问题，并提出为解决这样的问题的弗吉尼亚州。视频演示和分析使用的是弗吉尼亚州的工具，称为抽穗的免疫学数据集之间的。

Abstract

可视化分析（VA）已成为一种新的方式来分析大型数据集通过交互式可视化显示。我们证明了在弗吉尼亚州的生物数据集的分析方法的实用性和灵活性。在免疫学的这些数据集的例子包括流式细胞仪，Luminex公司的数据，和基因分型（如单核苷酸多态性）的数据。相反，传统的信息可视化方法，VA恢复在手中的分析师的分析权力，让分析师进行实时数据探索的过程。我们选择了在弗吉尼亚州的软件称为抽穗后评估了几个弗吉尼亚州的工具。在视频演示，使用的方法称为配对分析，两种类型的分析任务分析和数据集之间进行了论证。配对分析，在弗吉尼亚州的定义，是一个分析的方法，其中一个VA工具专家一个领域的专家在分析端侧。该领域的专家是谁理解数据的意义，并要求所收集的数据可能解决的问题之一。然后创建工具专家，以帮助寻找可能回答这些问题的数据模式的可视化。之间的假设生成和数据的快速可视化显示滞后时间短是一个VA方式的主要优势。

Protocol

1。探索为基础的分析，对抽穗

1. 你有一个数据集，你想探索在数据列之间的各种关系。
   1. （图1）点击"连接到数据"导入数据集。选择数据源类型，并按照说明导入您的数据集。
   2. （图1）确保尺寸货架包含断然措施货架包含的列，而从您的数据集的数值列。有时一个主题标识符，如维列可能被列为衡量，如果它是numerated。右键单击它，改变它的尺寸，并选择"转换尺寸"。在图1中，从分类数据集，如刺激的浓度水平和主题标识符列是正确摆在货架尺寸，并正确措施货架上观察细胞因子的浓度。
   3. （图2）如果在分析过程中，需要计算的字段，只需右键单击在任一尺寸或措施货架，并选择"创建计算字段"。输入计算公式中结合函数或数学运算领域。图2显示了如何创建一个新的领域称为PFD功能，通过聚合PFD2，PFD3，和PFD4值> 2。
   4. （图3）生成的2 - D在抽穗的情节，通常与维和利益的措施。由于界面提供了简单的拖动和拖放互动，维和度量的选择可以很容易地改变。行货架的尺寸通常是放置在列货架，并采取措施。在图3中，尺寸的货架包含刺激的浓度水平，措施货架包含观察到的细胞因子的浓度水平。
   5. （图3）为了区分由一个特定的层面，地方的可视化，文字，颜色或大小货架的尺寸标签，维度的性质而定。文本货架企图分化与所选维度提供的文本信息的标签，在可视化的数据。颜色和大小的货架会自动分辨颜色和大小的数据，在每个货架底部的滚动条可以调整。在图3中，放置在架子颜色的基因型，导致由不同颜色的....

Discussion

现代生物医学研究的高通量技术的问世，LED需要一个更有效的方法，分析研究数据的爆炸。可视化分析（VA）是通过交互式可视化界面（1​​）便利的分析推理的科学。在弗吉尼亚州的做法，恢复在分析人类的分析师手中的权力，违背传统的方法来检测电脑图案。可视化分析已在各个领域，如国防科研（1）和飓风的趋势（2），用于研究。到目前为止，有VA在生物学上的应用（3）只有几个例子。我们证明了在这个视频文章中，VA是一个可以添加到生物学家的分析工具库的方法。弗吉尼亚州的许多软件都可以从那些市售的学术实验室正在开发的。新生儿先天免疫（4）对于我们的工作中，我们选择，因为其适宜性分析在实验室中可用的电子表格形式的数据集的场景。其他VA的工具，其中一些我们在我们的视频文章中提到，可能会为其他类型的生物数据更合适。我们列出了一些比较流行的VA工具表1的功能和特点。这一清单是不巨细无遗，因为它是我们研究的范围之外，但它应该是一个很好的起点科学家点，以确定适合他们的特定数据集的VA工具。

主要有两个关于弗吉尼亚州的点，我们想强调。其中，在弗吉尼亚州的做法是旨在帮助分析师迅速，如现场一般趋势和数据离群模式作为一个探索.......