Visual विश्लेषणात्मक तकनीकों के साथ रोग प्रतिरक्षण डेटा के विश्लेषण की सुविधा
Summary
दृश्य विश्लेषिकी (VA) के अंतःक्रियात्मक डेटा विश्लेषण के लिए एक नया दृष्टिकोण है. इस वीडियो में, हम डेटा अधिभार उच्च throughput जैविक प्रयोगों के द्वारा पर लाया समस्या पर चर्चा, और ऐसी समस्या के लिए एक समाधान के रूप में वीए प्रस्ताव. वीडियो के भीतर और प्रतिरक्षाविज्ञानी डेटासेट के बीच एक VA झांकी नामक उपकरण का उपयोग विश्लेषण दर्शाता है.
Abstract
दृश्य विश्लेषिकी (VA) के इंटरैक्टिव दृश्य प्रदर्शन के माध्यम से बड़े डेटासेट के विश्लेषण के लिए एक नया तरीका के रूप में उभरा है. हम जैविक डेटासेट के विश्लेषण में एक VA दृष्टिकोण की उपयोगिता और लचीलापन का प्रदर्शन किया. इम्मुनोलोगि में इन डेटासेट के उदाहरण प्रवाह cytometry, Luminex डेटा, और जीनोटाइपिंग (उदाहरण के लिए, एकल nucleotide बहुरूपता) डेटा शामिल हैं. परंपरागत जानकारी के दृश्य दृष्टिकोण के विपरीत, वीए विश्लेषक वास्तविक समय डाटा अन्वेषण की प्रक्रिया में संलग्न करने की अनुमति द्वारा विश्लेषण विश्लेषक के हाथों में सत्ता restores. हम वीए कई वीए उपकरण मूल्यांकन के बाद झांकी नामक सॉफ्टवेयर चयनित. विश्लेषण के भीतर और डेटासेट के बीच विश्लेषण कार्यों के दो प्रकार के वीडियो प्रस्तुति का उपयोग कर एक दृष्टिकोण बुलाया बनती विश्लेषण में प्रदर्शन किया गया. बनती विश्लेषण, वीए में परिभाषित के रूप में, जिसमें एक VA उपकरण विशेषज्ञ विश्लेषण के दौरान एक डोमेन विशेषज्ञ के साथ पक्ष द्वारा साइड काम करता है एक विश्लेषण दृष्टिकोण है. डोमेन विशेषज्ञ जो डेटा के महत्व को समझता है, और सवाल है कि एकत्र आंकड़ों का पता हो सकता है पूछता है. उपकरण विशेषज्ञ तो visualizations मदद करने के लिए डेटा में पैटर्न है कि इन सवालों का जवाब हो सकता है लगता है बनाता है. परिकल्पना पीढ़ी और डेटा की तेजी से दृश्य प्रदर्शन के बीच कम अंतराल के समय एक VA दृष्टिकोण का मुख्य लाभ है.
Protocol
Discussion
आधुनिक जैव चिकित्सा अनुसंधान में उच्च throughput प्रौद्योगिकी के आगमन के अनुसंधान डेटा है कि विश्लेषण के एक अधिक कुशल तरीके की आवश्यकता है के एक विस्फोट करने के लिए नेतृत्व. दृश्य विश्लेषिकी (VA) के इंटरैक्टि?…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
We would like to thank the members of Vancouver Institute of Visual Analytics (VIVA) for offering comments and advice for the project. In particular, we would like to thank John Dill, Brian Fisher, and David Darvill. We would also like to thank the members of the Kollmann lab for their support and helpful discussions. This work was supported in part by National Institute of Allergy and Infectious Diseases, National Institute of Health Grant N01 AI50023; AllerGen NCE Grants 07-A1A and 07-B2B; and the Michael Smith Foundation for Health Research. T.R.K. is supported in part by a Career Award in the Biomedical Science from the Burroughs Wellcome Fund ad by a Canadian Institutes for Health Research Training Grant in Canadian Child Health Clinician Scientist Program, in partnership with Sick-Kids Foundation, Child and Family Research Institute (British Columbia), Women and Children’s Health Research Institute (Alberta), and Manitoba Institute of Child Health.
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