Method Article

Faciliter l'analyse des données immunologiques avec Visual techniques analytiques

DOI:

10.3791/2397

January 2nd, 2011

In This Article

Summary

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Visuel Analytics (VA) est une nouvelle approche d'analyse des données de manière interactive. Dans cette vidéo, nous abordons le problème de surcharge de données provoquée par haut-débit les expériences biologiques, et de proposer VA comme une solution à ces problèmes. La vidéo démontre l'analyse au sein et entre les ensembles de données immunologiques utilisant un outil appelé VA Tableau.

Abstract

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Visuel Analytics (VA) a émergé comme une nouvelle manière d'analyser grande base de données grâce à l'affichage visuel interactif. Nous avons démontré l'utilité et la souplesse d'une approche de VA dans l'analyse des ensembles de données biologiques. Des exemples de ces ensembles de données en immunologie incluent la cytométrie de flux, les données Luminex, et le génotypage (par exemple, single nucleotide polymorphism) des données. Contrairement à l'approche de visualisation d'information traditionnels, VA restaure la puissance d'analyse dans les mains de l'analyste, en permettant à l'analyste de se livrer en temps réel processus d'exploration de données. Nous avons choisi le logiciel VA appelé Tableau après avoir évalué plusieurs outils VA. Deux types de tâches d'analyse d'analyse au sein et entre les ensembles de données ont été démontrées dans la vidéo de présentation en utilisant une approche appelée analyse appariés. L'analyse par paires, comme défini dans VA, est une approche d'analyse dans lequel un expert outil de VA travaille côte à côte avec un expert du domaine lors de l'analyse. L'expert du domaine est celui qui comprend la signification des données, et pose les questions que les données recueillies pourraient adresse. L'expert outil crée ensuite des visualisations pour aider à trouver des modèles dans les données qui pourraient répondre à ces questions. Le court temps de latence entre la génération d'hypothèses et de l'affichage visuel rapide des données est le principal avantage d'une approche VA.

Protocol

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1. Exploration de l'analyse comparative sur le Tableau

  1. Vous disposez d'un ensemble de données et que vous voulez explorer les différentes relations entre les colonnes dans les données.
    1. (Figure 1) Importer les données en cliquant sur «Se connecter aux données». Choisissez le type de source de données et suivez les instructions pour importer vos données.
    2. (Figure 1) Assurez-vous que le plateau des dimensions contient des colonnes catégorielles tout le plateau de mesures contient des colonnes numériques de votre dataset. Parfois, une colonne de dimension tels que le code objet peut être répertorié comme mesure, si elle est numérotée. Changez....

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Discussion

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L'avènement de la technologie à haut débit dans la recherche biomédicale moderne, conduit à une explosion des données de recherche qui nécessite un moyen plus efficace de l'analyse. Visuel Analytics (VA) est la science du raisonnement analytique facilité par les interfaces visuelles interactives (1). L'approche VA restaure la puissance analytique dans les mains de l'analyste humains, contrairement à l'approche traditionnelle de détecter des modèles par ordinateur. Visuel d'analyse a été appliquée.......

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Disclosures

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Aucun conflit d'intérêt déclaré.

Acknowledgements

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Nous tenons à remercier les membres du Vancouver Institute of Visual Analytics (VIVA) pour offrir des commentaires et des conseils pour le projet. En particulier, nous tenons à remercier John Dill, Brian Fisher et David Darvill. Nous tenons également à remercier les membres du laboratoire de Kollmann pour leur soutien et des discussions utiles. Ce travail a été soutenu en partie par l'Institut national des allergies et des maladies infectieuses, Institut national de santé Grant AI50023 N01; subventions des RCE AllerGen 07-07-A1A et B2B, et la Fondation Michael Smith pour la recherche en santé. TRK est soutenu en partie par une bourse de carrière dans les sciences....

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References

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  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.

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