Method Article

Facilitar a Análise de Dados com Visual imunológicos Técnicas Analíticas

DOI:

10.3791/2397

January 2nd, 2011

In This Article

Summary

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Visual analytics (VA) é uma nova abordagem de análise de dados de forma interativa. Neste vídeo, discutimos o problema de sobrecarga de dados causada por high-throughput experimentos biológicos, e propor VA como uma solução para esse problema. O vídeo demonstra a análise dentro e entre os conjuntos de dados imunológicos usando uma ferramenta chamada Tableau VA.

Abstract

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Visual analytics (VA) tem emergido como uma nova forma de analisar grande volume de dados através de display visual interativo. Demonstramos a utilidade ea flexibilidade de uma abordagem VA na análise de conjuntos de dados biológicos. Exemplos destes conjuntos de dados em imunologia incluem citometria de fluxo, dados Luminex e genotipagem (por exemplo, o polimorfismo de nucleotídeo único) de dados. Contrariamente à abordagem tradicional de visualização de informação, VA restaura o poder de análise nas mãos do analista, permitindo que o analista se engajar em tempo real processo de exploração de dados. Nós selecionamos o software chamado VA Tableau após avaliar várias ferramentas VA. Dois tipos de tarefas de análise de análise dentro e entre os conjuntos de dados foram demonstrados na apresentação de vídeo utilizando uma abordagem chamada análise pareada. Análise pareada, conforme definido no VA, é uma abordagem de análise em que um especialista ferramenta VA trabalha lado a lado com um especialista de domínio durante a análise. O especialista de domínio é aquele que entende o significado dos dados, e faz as perguntas que os dados coletados possam endereço. O especialista ferramenta cria visualizações para ajudar a encontrar padrões nos dados que possam responder a estas perguntas. O curto intervalo de tempo entre a geração de hipóteses ea exibição rápida visual dos dados é a principal vantagem de uma abordagem VA.

Protocol

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1. Exploração baseada em Análise de Tableau

  1. Você tem um conjunto de dados e você deseja explorar as várias relações entre as colunas dentro dos dados.
    1. (Figura 1) Importe o conjunto de dados, clicando em 'Connect aos dados ". Escolha o tipo de fonte de dados e siga as instruções para importar o seu conjunto de dados.
    2. (Figura 1) Certifique-se que a plataforma dimensões contém colunas categóricas, enquanto a prateleira medidas contém colunas do conjunto de dados numéricos. Às vezes, uma coluna de dimensão, tais como identificador de assunto podem ser listados como medir se é numerada. Alterá-lo para dimensões clicando sobre ele e selecione ....

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Discussion

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O advento da tecnologia de alto rendimento na pesquisa biomédica moderna conduziu a uma explosão de dados de pesquisa que requer uma maneira mais eficiente de análise. Visual analytics (VA) é a ciência do raciocínio analítico facilitada pela interativo interfaces visuais (1). A abordagem VA restaura o poder analítico nas mãos do analista humano, ao contrário da abordagem tradicional para detectar padrões por computador. Visual analytics tem sido aplicada à pesquisa em vários campos, tais como a defesa de pesquisa (1) e .......

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Disclosures

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Não há conflitos de interesse declarados.

Acknowledgements

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Gostaríamos de agradecer aos membros do Vancouver Institute of Visual Analytics (VIVA) para oferecer comentários e sugestões para o projeto. Em particular, gostaríamos de agradecer a John Dill, Brian Fisher, e David Darvill. Gostaríamos também de agradecer aos membros do laboratório Kollmann pelo apoio e discussões úteis. Este trabalho foi financiado em parte pelo Instituto Nacional de Alergia e Doenças Infecciosas, Instituto Nacional de Saúde Grant N01 AI50023; Grants Allergen NCE 07-07-A1A e B2B, eo Michael Smith Fundação para a Pesquisa em Saúde. TRK é suportado, em parte, por um Prémio Carreira na Ciência Biomédica da ad Burroughs Wellcome Fund por um Canadian In....

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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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