作者:王育彬/有勁生物科技

 

資料圖形化(data visualization)是資料統計過程的重要元素,資料要經過適當的圖形化處理,大家才容易找出及理解資料背後所蘊藏的秘密;科學的研究領域中,資料圖形化更是呈現實驗數據的重要工具。論文內容裡,從簡單的長條圖、折線圖,到複雜的樹狀圖及網路圖,各種圖的應用都扮演重要的角色,再加上清楚的圖說,讀者就能簡單地消化研究數據所要傳達的概念。heatmap (熱圖)便是基因研究領域中大量被採用的一種資料圖形化工具。

 

 

圖一、heatmap應用在基因分析時需具備的元素

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範例為不同細胞株(cell line)的基因表現。主體為數值色塊,可呈現出基因表現數值的高低;橫縱兩軸則分別代表樣品細胞株與基因依據數值所計算出的分類樹狀圖。(圖片來源:王育彬/有勁生物科技)

 

 

自次世代定序發展以來,生命科學研究資料的產出越來越容易也越來越多。這些資料的數值計算出後,接踵而來的問題就是分析;基本的數值圖形化功能已無法將這類大量型資料的概況呈現出來。縱使PCA(主成分分析)這類演算法可以簡化資料,將資料相似度的間距轉換至人眼能夠辨析的程度,但許多情況下,仍然需要一個可供呈現資料全貌的圖形化工具,而heatmap便是其中的佼佼者。如圖一所示,heatmap有兩個主要元素─數值色塊,以及樣品或基因的分類樹狀圖。從數值色塊可以輕易察覺出大量數據中表現有異常的項目,而樹狀圖則可提供根據基因或樣本細胞株等不同角度觀點所做的分組歸類結果;雖然是把大量數值全都擺進一張圖裡,卻依然能夠歸納出數據所表現的趨勢。因此之故,heatmap常被應用在大量基因資料的解析或是基因調控關係的分析上。

 

雖然heatmap提供的資訊能夠讓學者解析資料概況,但在資料爆增的今日,實驗資料的複雜度已經不是一般heatmap所能承擔,許多資料科學家因此都在想辦法改進這類圖形工具,以便其能擔起現代大數據資料的解析任務。於是,改良自heatmap的工具陸陸續續被發表,最近發表在Nature期刊系列中的Clustergrammer就是其中一個功能相當強大的heatmap圖形化工具。

 

 

圖二、Clustergrammer 的基本介面

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Clustergrammer除了heatmap原有的基本元素外,還加上自訂的分類項目,並且具有許多資料過濾的工具。(圖片來源:Fernandez, N. F., et al. Scientific Data 2017 4, 170151.)

 

 

Clustergrammer是一個在網頁環境模式下操作的圖形化工具,其在原本heatmap的基礎上,另加入了可讓使用者自訂分類方式的功能,且由於建構在HTML環境下,互動性元素也因此變成了重要特色;除此之外,Clustergrammer還可以選擇排序方式,並提供簡單基本的資料篩選功能。分類方面,則會自動切出合適的分類組數,並可直接切換至單一類組下,以便仔細檢視該類別中有異常表現的基因,還可以用滑鼠滾輪來放大局部區域;也就是說,上至完整全貌、下至細部基因間的表現與比較,都可以從同一張圖去切換分析,相當方便。

 

 

圖三、單分類呈現方式

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在按下下方或右側的類別三角按鈕後,即可切換至單一類別的呈現模式。(圖片來源:Fernandez, N. F., et al. Scientific Data 2017 4, 170151.)

 

 

另外,Clustergrammer在2017年正式發表之前一年的年中,就已經在GIT開放原始碼資料庫中先行發布,當時即獲得了許多基因分析平台的注意與採用。因此Clustergrammer除了是被高度承認的資料圖形化工具,更可說是一個資料解析工具,開發者還提供一般使用者可輸入自訂資料的網頁服務[clustergrammer web app]。推薦讀者在看完本文後,也能進入上述服務網頁試用看看,體驗資料圖形化的魅力。

 

 

參考資料

  1. 1. Fernandez, N. F., Gundersen, G. W., Rahman, A., Grimes, M. L., Rikova, K., Hornbeck, P., & Ma’ayan, A. (2017). Clustergrammer, a web-based heatmap visualization and analysis tool for high-dimensional biological data. Scientific Data, 4, 170151. DOI:10.1038/sdata.2017.151

 

 

 

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