Bakgrund: Ny teknik möjliggör mätning av många typer av genomisk och epigenomisk information i skalor som sträcker sig från atom till atom. En stor del av dessa nya uppgifter är alltmer strukturella till sin natur och är ofta svåra att samordna med andra datamängder. Det finns ett legitimt behov av att integrera och visualisera dessa olika datauppsättningar för att avslöja strukturella relationer som inte är uppenbara när man tittar på dessa data isolerat. Resultat: Vi har tillämpat objektorienterad teknik för att utveckla ett nedladdningsbart visualiseringsverktyg, Genome3D, för att integrera och visa epigenomiska data inom en förskriven tredimensionell fysisk modell av det mänskliga genomet. För att integrera och visualisera stora datavolymer har nya statistiska och matematiska metoder utvecklats för att minska datastorleken. Enligt vår kunskap är detta det första sådana verktyg som utvecklats som kan visualisera människans genom i tre-dimension. Vi beskriver här huvuddragen i Genome3D och diskuterar vår dataram med hjälp av en representativ grundläggande fysisk modell. Vi visar sedan många av frågorna och fördelarna med multi-upplösning dataintegration. Slutsatser: Genome3D är ett verktyg för programvaruvisualisering som utforskar ett brett spektrum av strukturella genomiska och epigenetiska data. Data från olika källor med olika skalor kan integreras inom en hierarkisk ram som lätt anpassas till ny utveckling när det gäller det fysiska genomets struktur. Dessutom har vårt verktyg en enkel notationsmekanism för att införliva icke-strukturell information. Genome3D är unik är dess förmåga att manipulera stora mängder multi-upplösningsdata från olika källor för att avslöja komplexa och nya strukturella relationer inom genomet.
Asbury m.fl. REF erbjöd en visualisering av det mänskliga genomet på flera skalor med verktyget GENOME.
Genome3D: A viewer-model framework for integrating and visualizing multi-scale epigenomic information within a three-dimensional genome
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}