Identifiering och karakterisering av cancersubtyper är viktiga forskningsområden som bygger på den integrerade analysen av flera heterogena genomiska dataset. Eftersom det inte finns några verktyg som stöder denna process, görs mycket av detta arbete med ad-hoc-skript och statiska diagram, vilket är ineffektivt och begränsar visuell undersökning av data. För att ta itu med detta har vi utvecklat StratomeX, ett integrativt visualiseringsverktyg som gör det möjligt för utredare att utforska relationer av kandidatsubtyper över flera genomiska datatyper såsom genuttryck, DNA-metylering, eller kopiera nummerdata. StratomeX representerar dataset som kolumner och undertyper som tegelstenar i dessa kolumner. Ribbor mellan kolumnerna ansluter tegelstenar för att visa subtypsrelationer mellan datauppsättningar. Borr-down funktioner möjliggör detaljerad utforskning. StratomeX ger insikter i de funktionella och kliniska konsekvenserna av kandidatsubtyper genom att använda små multiplar, vilket gör det möjligt för prövarna att bedöma subtypernas effekt på molekylära vägar eller utfall såsom patientens överlevnad. Eftersom konfigurationen av visningsparametrar i en sådan multi-dataset, multi-view scenario är komplext, föreslår vi en meta visualisering och konfigurationsgränssnitt för dataset beroenden och data-view relationer. StratomeX är utvecklat i nära samarbete med domänexperter. Vi beskriver fallstudier som illustrerar hur utredare använde verktyget för att utforska subtyper i stora datauppsättningar och visar hur de effektivt replikerade fynd från litteraturen och fick nya insikter i datan.
Ett framträdande integrativt visualiseringsverktyg, StratomeX REF, föreslogs mot visualisering och utforskning av subtyper i en population som lider av cancer med hjälp av TCGA-data.
StratomeX: Visual Analysis of Large-Scale Heterogeneous Genomics Data for Cancer Subtype Characterization
{'venue': 'Computer graphics forum : journal of the European Association for Computer Graphics', 'journal': 'Computer graphics forum : journal of the European Association for Computer Graphics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}