基于沉浸式图探索的基因组数据库视觉数据挖掘
定量方法
2007-05-23 v1
摘要
生物学家正引领着当前的基因组表征研究（测序、比对、转录），提供了关于许多基因组生物的大量原始数据。从这些原始数据中提取知识对生物学家而言是一个重要过程，通常采用数据挖掘方法。然而，由于数据具有异质性、数量庞大且地理分布分散，使用现有的生物信息学数据挖掘工具处理这些基因组信息十分困难。在本文中，我们提出了一种介于数据挖掘与虚拟现实可视化之间的新方法，称为视觉数据挖掘。事实上，随着高效的显示设备和沉浸式环境下的直观交互，虚拟现实技术已趋于成熟。此外，生物学家习惯于在桌面环境下使用其分子的三维表示。我们提出了一种名为 Genome3DExplorer 的软件解决方案，旨在解决基因组数据可视化、场景管理和交互的问题。该解决方案基于一种高度适配的图形与交互范式，使得数据的局部和全局拓扑特征易于观察，这与传统基因组数据库浏览器始终聚焦于缩放和细节层级形成了鲜明对比。
引用
@article{arxiv.0705.1535,
title = {Visual Data Mining of Genomic Databases by Immersive Graph-Based Exploration},
author = {Nicolas Férey and Pierre-Emmanuel Gros and Joan Hérisson and Rachid Gherbi},
journal= {arXiv preprint arXiv:0705.1535},
year = {2007}
}