Method Article

Facilitare l'analisi dei dati immunologici con Visual tecniche analitiche

DOI:

10.3791/2397

January 2nd, 2011

In This Article

Summary

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Visual analytics (VA) è un nuovo approccio di analisi dei dati in modo interattivo. In questo video si discute il problema di sovraccarico di dati causata da esperimenti biologici high-throughput, VA e proporre come soluzione a tale problema. Il video mostra l'analisi all'interno e tra le serie di dati immunologici usando uno strumento chiamato Tableau VA.

Abstract

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Visual analytics (VA) è emerso come un nuovo modo di analizzare insieme di dati di grandi dimensioni attraverso interattivo di visualizzazione. Abbiamo dimostrato l'utilità e la flessibilità di un approccio VA nell'analisi dei set di dati biologici. Esempi di questi set di dati in immunologia comprendono citometria a flusso, i dati di Luminex, e la genotipizzazione (ad esempio, singolo polimorfismo del nucleotide) di dati. Contrariamente all'approccio tradizionale visualizzazione delle informazioni, VA ripristina la potenza di analisi nelle mani di analista, consentendo l'analista di impegnarsi in tempo reale processo di esplorazione dei dati. Abbiamo scelto il software VA chiamato Tableau dopo aver valutato diversi strumenti VA. Due tipi di attività di analisi di analisi all'interno e tra i set di dati sono state dimostrate nel video di presentazione con un approccio chiamato analisi associati. Analisi appaiati, come definito in VA, è un approccio di analisi in cui un esperto strumento VA lavora fianco a fianco con un esperto di dominio durante l'analisi. L'esperto di dominio è colui che capisce il significato dei dati, e pone le domande che i dati raccolti potrebbero affrontare. L'esperto strumento crea poi visualizzazioni per aiutare a trovare modelli nei dati che potrebbero rispondere a queste domande. Il breve intervallo di tempo tra la generazione di ipotesi e la visualizzazione rapida visiva dei dati è il principale vantaggio di un approccio VA.

Protocol

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1. Esplorazione a base di analisi su Tableau

  1. Hai un set di dati e si desidera esplorare le varie relazioni tra le colonne all'interno dei dati.
    1. (Figura 1) Importare il set di dati cliccando su 'Connect ai dati'. Scegliere il tipo di origine dati e seguire le istruzioni per importare i set di dati.
    2. (Figura 1) Verificare che la mensola dimensioni contiene colonne categorico, mentre la mensola misure contiene colonne numeriche dal set di dati. A volte una colonna dimensione come identificatore del soggetto possono essere elencati come misura se è numerata. Modificarlo in dimensioni facendo clic destro su di esso e scegliere 'Converti in Dim....

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Discussion

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L'avvento della tecnologia high-throughput nella moderna ricerca biomedica portato a un'esplosione dei dati di ricerca che richiede un modo più efficiente di analisi. Visual analytics (VA) è la scienza del ragionamento analitico facilitato da interfacce visuali interattivi (1). L'approccio VA ripristina la potenza analitica nelle mani di analista umano, in contrasto con l'approccio tradizionale di individuare modelli di computer. Analisi visiva è stata applicata alla ricerca in vari campi, come la difesa.......

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Disclosures

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Nessun conflitto di interessi dichiarati.

Acknowledgements

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Vorremmo ringraziare i membri di Vancouver Istituto di Visual Analytics (VIVA) per offrire commenti e consigli per il progetto. In particolare, vorremmo ringraziare John Dill, Brian Fisher e David Darvill. Vorremmo anche ringraziare i membri del laboratorio Kollmann per il sostegno e utili discussioni. Questo lavoro è stato sostenuto in parte dal National Institute of Allergy and Infectious Diseases, Istituto Superiore di Sanità di Grant N01 AI50023; Borse di NCE Allergen 07-07-A1A e B2B, e il Michael Smith Fondazione per la Ricerca Sanitaria. TRK è sostenuto in parte da un Premio alla carriera nella scienza biomedica dal annuncio Burroughs Wellcome Fondo da un Istit....

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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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