Den senaste utvecklingen av metoder för att extrahera exakta mätningar av rumsliga genuttrycksmönster från tredimensionella (3D) bilddata öppnar vägen för nya analyser av de komplexa genregulatoriska nätverk som kontrollerar djurens utveckling. Vi presenterar ett integrerat ramverk för visualisering och analys som stöder användarstyrda datakluster för att underlätta prospektering av dessa nya komplexa datamängder. Samspelet mellan datavisualisering och klusterbaserad dataklassificering leder till förbättrad visualisering och möjliggör en mer detaljerad analys än tidigare möjligt. Vi diskuterar 1) integrering av datakluster och visualisering i ett ramverk, 2) tillämpning av datakluster till 3D-genuttrycksdata, 3) utvärdering av antalet kluster k i samband med 3D-genuttrycksklustring, och 4) förbättring av övergripande analyskvalitet via dedikerad efterbehandling av klusterresultat baserat på visualisering. Vi diskuterar användningen av detta ramverk för att objektivt definiera rumsliga mönstergränser och tidsprofiler av gener och för att analysera hur mRNA-mönster styrs av deras regulatoriska transkriptionsfaktorer.
Rubel m.fl. REF integrerar klusterbildning och visualisering i analysen av 3D-genuttrycksdata.
Integrating Data Clustering and Visualization for the Analysis of 3D Gene Expression Data
{'venue': 'TCBB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}