Диаграммы визуализации функциональных зависимостей или статистических показателей: Smart Analytics | Блог | Топ-9 диаграмм для визуализации данных

Smart Analytics | Блог | Топ-9 диаграмм для визуализации данных

Smart Analytics | Блог | Топ-9 диаграмм для визуализации данных

Спасибо!

Ваш запрос был отправлен. Мы ответим вам в ближайшее время. Прежде чем вы уйдете, подпишитесь на наши социальные сети, чтобы оставаться на связи.

Следите за нами в социальных сетях

26 июня 2020 г.

Рассказываем о визуализации данных. Познакомим вас с подборкой аналитических отчетов из наших решений, в которых используются разные инструменты для визуализации данных: от базовых до продвинутых.

Люди лучше воспринимают и запоминают данные в визуальном формате. Информация становится привычнее и понятнее, если подать ее в виде красивых схем, графиков и диаграмм.

Данные визуализируют, чтобы в моменте получить представление о явлении или состоянии процесса, который мы анализируем. Визуализация данных позволяет нам сделать фотографию ситуации «здесь и сейчас», не погружаясь в цифры и таблицы.

Преобразование необработанной информации в графический формат помогает доступно объяснять сложные вещи для решения таких бизнес-задач, как анализ эффективности направлений деятельности, анализ динамики выполнения задач, анализ достижения целей. Успех визуализации напрямую зависит от правильности ее применения, а именно от выбора и грамотного использования типов графиков и диаграмм.

Осталось выяснить, какие методы интерпретаций данных подойдут вам. Для этого сначала перечислим традиционные способы визуализации данных на примере решения UN ESCWA Data Portal, а затем перейдем к более продвинутым, на примере решения
3M™ Benchmark Portal.

Рис. 1. Круговая Диаграмма

Рис. 2. Столбиковая Диаграмма

Рис. 3. Линейный график

    Выше мы привели несколько примеров традиционных способов визуализации данных, взятых с Портала открытых данных, разработанного Smart Analytics для ЭСКЗА ООН. Пользователи данного портала – любые посетители, заинтересованные в изучении социальных и экономических статистических данных 18-ти Арабских государств.

    Рис. 1. Круговая Диаграмма

    Круговая диаграмма – это один из наиболее распространенных и простых способов графического представления количественных данных. Такие диаграммы легко считывать и воспринимать, потому что отношения частей от целого показаны на ней простым и наглядным образом. Круговые диаграммы идеально подходят для того, чтобы быстро сформировать представление о пропорциональном распределении данных. На нашем примере – распределение объемов выбросов CO2 в разрезе секторов экономики.

    Рис. 2. Столбиковая Диаграмма

    Столбиковая диаграмма или гистограмма – еще один популярный способ визуализации данных для быстрого восприятия информации. Гистограммы преобразовывают набор данных в прямоугольные столбцы, высоты или длины которых пропорциональны величинам, которые они отображают. Такие диаграммы значительно упрощают сравнение сопоставимых данных одной категории в рамках ограниченного периода времени. Пример — изменение численности населения страны за конкретный период или на нашем скриншоте – динамика изменения структуры ВВП стран Юго-Западной Азии за последние 18 лет.

    Рис. 3. Линейный график

    Как и столбиковые диаграммы, линейные графики помогают визуализировать данные в компактном и точном формате, что позволяет легко воспринимать информацию, отмечать тренды или соотношения показателей (при использовании нескольких линий). Линейные графики используются для отображения результирующих данных относительно непрерывной переменной – чаще всего времени. В этом типе визуализации необходимо правильное использование разных цветов, чтобы сделать анализ информации еще проще для пользователей. На нашем примере – линейный график, показывающий число прибывших и покинувших Арабские страны пассажиров с 2005 по 2018 гг.


    Наш Портал открытых данных позволяет визуализировать информацию в виде таблиц, диаграмм, графиков и текстов. В ЭСКЗА ООН еще никогда не было настолько удобного и интуитивно-понятного инструмента для распространения данных.


    Statistics Division


    UN ESCWA

    Бывает, что при простой визуализации данных не хватает нужной детализации, и поэтому её недостаточно. Чтобы уточнить информацию, вынести на графики и диаграммы существенные детали, применяются продвинутые способы визуализации данных.

    В качестве примера мы продемонстрировали решение, разработанное для отраслевого подразделения корпорации 3М (Health Information Systems). Это Бенчмаркинг-портал, предоставляющий пользователям эффективные и наглядные инструменты для анализа эффективности работы бельгийских госпиталей, их сравнительного анализа и принятия решений по управлению затратами. Решение также может применяться в разных индустриях.

    Рис. 4. Диаграмма Санкей

    Рис. 5. Лепестковая или Радиальная Диаграмма

    Рис. 6. Лепестковая Диаграмма

    Рис. 7. Диаграмма Рассеяния

    Рис. 8. Тепловая Карта

    Рис. 9. Скрипичная Диаграмма

      Рис. 4. Диаграмма Санкей

      Диаграмма Санкей – это специфический тип визуализации, используемый для отображения потока от одного набора значений к другому. Такой тип диаграмм часто используют для иллюстрации бизнес-процессов или движения потоков. Диаграмма Санкей показывает нагрузку, пропускную способность, эффективность, взаимосвязи, их силы и конкретный вклад в общий поток. Линии диаграммы могут соединяться или разветвляться. Ширина линий напрямую связана с долей потока: чем больше параметр, тем толще линия. Диаграмму часто используют для иллюстрации распределения бюджетных доходов и расходов. На нашем примере диаграмма отображает 2 модели финансирования госпиталей: слева – старый вариант, справа – новый вариант. Она позволяет анализировать изменение структуры финансирования из-за перехода к новому набору правил модели.

      Рис. 5. Лепестковая или Радиальная Диаграмма

      Радиальная диаграмма, которая также известна как паукообразная или лепестковая диаграмма, полезна для проведения сравнения между количественными переменными. Такие диаграммы позволяют легко сравнивать сразу несколько показателей и видеть, есть ли в них существенные отклонения, которые могут потребовать дальнейшего изучения. В нашем примере радиальная диаграмма сравнивает между собой профили ухода в госпитале. Она демонстрирует частоту оказания различных процедур в однотипных отделениях, например, в реанимации. Чем выше частота оказания процедур ухода, тем больше расходов требуется на ту или иную группу эпизодов ухода.

      Pис. 6. Лепестковая Диаграмма

      В следующем примере еще один аналитический отчет с использованием лепестковой диаграммы. Этот пример отображает обобщённую ситуацию в госпитале по ключевым характеристикам качества лечения: уровню повторных обращений пациентов, больничных осложнений, смертности и относительной продолжительности пребывания в госпитале. Красная линия соответствует усреднённым значениям, темно-синяя – текущему состоянию в госпитале, пунктир – ситуации в предыдущем квартале.

      Рис. 7. Диаграмма Рассеяния

      Диаграмма рассеяния или точечная диаграмма является одним из семи основных графических методов, которые наиболее полезны при устранении проблем с качеством. Она представляет собой график, на котором по горизонтальной и вертикальной оси откладываются значения, и каждая пара значений может быть представлена в виде точки. По разбросу точек на данном графике можно оценить точность модели. Если большая часть точек сосредоточена вдоль линии, а значительные отклонения редки или совсем отсутствуют, то модель работает хорошо. Если разброс точек велик, то точность модели низкая.

      На скриншоте каждая линия представляет собой отдельную диаграмму рассеяния. Данный аналитический отчёт показывает распространённость ошибок кодирования по определённым категориям ухода в госпитале, где каждая категория ухода предполагает уход по соответствующей группе патологий, а также показывает качество кодирования в госпиталях. Красные окружности – это усредненные значения, а синие показывают состояние в текущем госпитале.

      Рис. 8. Тепловая Карта

      Тепловая карта служит для отображения больших объемов сравнительных данных с представлением значений в виде маркированных цветовых плиток. Тепловые карты удобны для демонстрации вариативности множества переменных, выявления паттернов, отображения сходств переменных друг с другом и определения наличия взаимосвязей между ними.

      Тепловую карту удобно использовать для сравнения эффективности подразделений компании или для определения приоритетных направлений инвестирования и выявления проблемных областей. На примере карта показывает распространённость диагнозов пациентов по группам патологий.

      Рис. 9. Скрипичная Диаграмма

      И последний тип – скрипичная диаграмма. Эта статистическая диаграмма используется для визуализации распределения данных и их плотности вероятности. Каждая «скрипка» представляет группу или переменную. Форма представляет оценку плотности вероятности переменной: чем больше точек данных в определенном диапазоне, тем больше скрипка для этого диапазона. Несмотря на то, что график кажется необычным, он часто бывает достаточно полезен, особенно, когда нам важно показать форму распределения.

      Скрипичная диаграмма используется для отображения сравнения переменного распределения по разным «категориям». Она помогает пользователю определить, возможна ли замена вероятностной оценки каким-либо средним значением.

      В нашем примере каждая скрипка симметрична слева направо. Однако, в идеальной классификации – скрипки должны быть компактными с очень короткими “хвостами”. В нашем же случае, мы видим, что скрипки вытянутые, медианное значение сильно растянуто. Это значит, что категории были подобраны не самым лучшим образом.


      Мы слышали только хорошие отзывы о нашем Портале.


      Пользователи Портала


      3M Health Information Systems

      Визуализация данных – мощный инструмент демонстрации результатов бизнес-анализа, помогающего наглядно представлять данные и давать рекомендации пользователям.

      Возможность визуализировать информацию разными способами: от круговых диаграмм, гистограмм до радиальных и скрипичных диаграмм, делает данные интерпретируемыми и наглядными для пользователей. А правильно подобранный тип аналитического отчета поможет сделать верные выводы и принять обоснованные решения. При этом важно, чтобы данные были понятны всем категориям пользователей: и аналитикам, и руководителям, и любым заинтересованным внешним пользователям. 

      Решения в области визуализации и распространения данных, разрабатываемые Smart Analytics, позволяют работать с широким набором источников данных и дают возможность пользователям любого уровня – от новичков до продвинутых дата-аналитиков самостоятельно анализировать данные, конструировать интерактивные отчеты любой сложности и делиться информацией с заинтересованными пользователями по всему миру.

      Теги
      • Визуализация данных
      • Дашборды
      • Анализ данных
      • Бизнес-аналитика

      Будем делиться с вами своими знаниями и открытиями. Никакого спама, только польза.

      Диаграммы и другие элементы представления в Power View

      Важно: В Excel для Microsoft 365 Excel 2021 Power View удаляется 12 октября 2021 г. В качестве альтернативы вы можете использовать интерактивный визуальный эффект, предоставляемый Power BI Desktop,который можно скачать бесплатно. Вы также можете легко импортировать книги Excel в Power BI Desktop. 

      В Power View в SharePoint 2013 и Excel 2013 можно быстро создавать различные визуализации данных: от таблиц и матриц до линильных, гограмм и пузырьковых диаграмм, а также наборов из нескольких диаграмм. Для каждой визуализации, которую вы хотите создать, начните с листа Power View, создав таблицу, которую затем легко преобразовать в другие визуализации, чтобы найти наиболее наглядное представление данных.

      Создание визуализации


      1. org/ListItem»>

        Создайте таблицу на листе Power View, проверив таблицу или поле в списке полей или перетащив поле из списка полей на лист. Power View нарисует таблицу на листе, отображая фактические данные и автоматически добавляя заголовки столбцов.

      2. Преобразуем таблицу в визуализацию, выбрав тип визуализации на вкладке Конструктор. В зависимости от данных в таблице доступны разные типы визуализаций, которые будут лучше всего представить данные.

        Совет: Чтобы создать еще одну визуализацию, создайте еще одну таблицу, щелкнув пустой лист перед выбором полей из раздела полей списка полей.

      В этой статье



      • Примеры визуализаций, доступных в Power View


      • Диаграммы


      • Круговые диаграммы


      • Точечные и пузырьковые диаграммы


      • Графики, лини и гограммы


      • Линейчатые диаграммы


      • Гистограммы


      • Графики


      • Карты


      • Множители: набор диаграмм с общими осями


      • Матриц


      • Карточки


      • Мозаика


      • Дополнительные сведения

      Примеры визуализаций, доступных в Power View


        org/ItemList»>

      1. Срез, фильтрующий отчет по ширине

      2. Навигация по потоку плитки для плиток, которые в настоящее время находятся на круассанах

      3. Карточка в контейнере плитки, отфильтрованной по текущей плитке (круассана)

      4. График в контейнере плитки с количеством попотребления и сервером, отфильтрованным по круассанам с января по декабрь

      5. Множа, отфильтрованный по уровням «стол» и отсортованный по убытию по отслужимой

      6. org/ListItem»>

        Гетограмма, отфильтровываемая по ширине, показывающая количество отслужиженных и расходных объемов

      Диаграммы


      Power View предлагает несколько вариантов диаграммы: круговая диаграмма, столбец, линичная диаграмма, график, точечная диаграмма и пузырьковая диаграмма. Диаграммы могут иметь несколько числовых полей и нескольких рядов. На диаграмме есть несколько параметров оформления: отображение и скрытие подписей, легенд и названий.

      Интерактивные диаграммы. При щелчке значений в одной диаграмме вы:

      • Выделим это значение на этой диаграмме.

      • Фильтрация по этому значению во всех таблицах, матрицах и плитках отчета.

      • Выделим это значение на всех остальных диаграммах отчета.

      Диаграммы также являются интерактивными в параметрах презентации— например, в режиме чтения и полноэкранном режиме в Power View в SharePoint или на листе Power View в книге Excel, сохраненной в службы Excel или просматриваемой в Microsoft 365.


      Круговые диаграммы


      Круговые диаграммы в Power View могут быть простыми и сложными. Можно создать круговую диаграмму, которая детализируется при двойном щелчке по сектору, или круговую диаграмму, в которой содержатся вложенные секторы в составе более широкого цветного сектора. Круговую диаграмму можно перекрестно фильтровать с другой диаграммой. Предположим, выбран столбец линейчатой диаграммы. Часть круговой диаграммы, относящаяся к этому столбцу, выделяется, а остальная круговая диаграмма затеняется. Ознакомьтесь с круговой диаграммой в Power View.


      Точечные и пузырьковые диаграммы


      Точечная и пузырьковая диаграммы — это отличный способ отображения большого объема связанных данных в одной диаграмме. На точечная диаграмма на оси X отображается одно числическое поле, а на оси Y — другое, что делает отображение связи между двумя значениями для всех элементов диаграммы.

      На пузырьковой диаграмме третье числическое поле управляет размером точек данных. Вы также можете добавить ось воспроизведения на точею или пузырьковую диаграмму, чтобы просматривать данные по мере их изменения с течением времени.

      Подробнее о пузырьковых и точечная диаграммах в Power View.


      Графики, лини и гограммы


      Графики, линеек и гограммы удобно использовать для сравнения точек данных в одном или более рядах данных. В графиках, линих и гограммах на оси X отображается одно поле, а на оси Y — другое, что делает отображение связи между двумя значениями для всех элементов диаграммы.


      Линейчатые диаграммы


      На лиевой диаграмме категории расположены по вертикальной оси, а значения — по горизонтальной. В любом из указанных ниже случаев можно использовать лини диаграмму.

      • Требуется отобразить один или несколько рядов данных.

      • Ваши данные содержат положительные, отрицательные и нулевые значения (0).

      • Вы хотите сравнить данные по многочисленным категориям.

      • метки осей имеют большую длину;

      В Power View можно выбрать один из трех подтипов линих диаграмм: с стопкой, 100 % в стопке и с кластерией.


      Гистограммы


      Данные, расположенные в столбцах или строках на диаграмме, можно отсортированы в гограмме. Гистограммы полезны для представления изменений данных с течением времени и для наглядного сравнения различных величин. В гограммах категории расположены вдоль горизонтальной оси, а значения — по вертикальной.

      В Power View можно выбрать один из трех подтипов гетограмм: с стопкой, 100 % в столбик и с кластерией.


      Графики


      Графики равномерно распределяют данные категорий по горизонтальной оси (категорий), а все числовых значений — по вертикальной оси (значений).

      На горизонтальной оси можно использовать график с шкалой времени. На графиках даты отображаются в хронологическом порядке с определенными интервалами или базовыми единицами, такими как количество дней, месяцев или лет, даже если даты на этом сайте не упорядочены или находятся в разных единицах.

      Создайте график в Power View.


      К началу страницы


      Карты


      Карты в Power View используют мозаичный фон Bing Map, поэтому их можно масштабировать и сдвигать так же, как любые другие карты Bing. При добавлении мест и полей точки на карте будут добавлены. Чем больше значение, тем больше точка. При добавлении многомерных рядов на карту вы получаете круговую диаграмму с размером круговой диаграммы, показывающую размер итога. Узнайте больше о картах в Power View.


      К началу страницы


      Множители: набор диаграмм с общими осями


      С помощью кратных диаграмм можно создать ряд диаграмм с одинаковыми осями X и Y и расположить их рядом, что упрощает одновременное сравнение множества различных значений. Множители иногда называются решетами.


      К началу страницы


      Матриц


      Матрица похожа на таблицу тем, что состоит из строк и столбцов. Однако матрица имеет следующие возможности, которые не дает таблицам:

      • Отображение данных без повторяюющихся значений.

      • Отображение итогов и итогов по строкам и столбцам

      • С помощью иерархии можно drill up/drill down

      • Свернуть и развернуть дисплей

      Подробнее о работе с матрицей в Power View


      К началу страницы


      Карточки


      Таблицу можно преобразовать в ряд карточек, которые отображают данные из каждой строки таблицы в формате карточек, как в картотеке.


      К началу страницы


      Мозаика


      Таблицу или матрицу можно преобразовать в плитки, чтобы представить табличные данные в интерактивном режиме. Плитки — это контейнеры с динамической полосой навигации. Они работают как фильтры — фильтруют содержимое по значению, выбранному в полосе вкладок. К плитке можно добавить несколько визуализаций, и все из них будут отфильтровыны по одному значению. В качестве вкладок можно использовать текст или изображения. Узнайте больше о плитках в Power View.

      На этом рисунке показано количество медалей, медалей, которые выиграли страны в быстром катании.


      К началу страницы


      Дополнительные сведения



      Power View: исследование, визуализация и представление данных


      10 примеров визуализации данных интерактивной карты

      Карты имеют долгую историю и остаются одним из основных продуктов в нашей повседневной жизни, чтобы ориентироваться в поездках или понимать близость одного места к другому. До недавнего времени карты были статичными и напечатанными, что ограничивало возможности их использования в бизнесе. С развитием технологий контент на картах и ​​сами карты стали цифровыми, интерактивными и более привлекательными, поскольку они включены в анализ данных и отчетность. Наблюдение за данными о местоположении, нанесенными на карту и включенными в визуализацию, улучшило понимание большей аудитории и предложило ценный новый контекст. Существует несколько лучших в своем классе интерактивных карт, но эти десять примечательных примеров охватывают разные темы, охватывают весь земной шар и демонстрируют возможности данных о местоположении в сочетании с бизнес-аналитикой.

      Визуализация: Justin Fung Манхэттен — самый густонаселенный район в США и один из самых густонаселенных в мире. Это связано с наличием двух миллионов жителей, но также зависит от дополнительных двух миллионов человек, которые прибывают в город в рабочие дни. Интерактивная карта, составленная дизайнером данных и исследователем Джастином Фунгом, показывает мини-миграцию в течение одного дня с использованием данных переписи 2010 года, базы данных турникетов MTA и предыдущего исследования Нью-Йоркского университета. Джастин создал поквартальные оценки населения Манхэттена, которые отразились в отображении на карте почасовых изменений в течение недели. Полосы, похожие на небоскребы, показывают население определенного квартала, а темно-красные цвета указывают на более плотное население в Мидтауне, Финансовом районе и других районах.

      Визуализация: Александр Валечек Если вам нужен повод сегодня отпраздновать, эта карта вам поможет. В этом бывшем «Визе недели» из галереи Tableau Public Александр Валечек проанализировал государственные праздники по всему миру и разработал карту, показывающую, где каждый день в течение года проводится тот или иной праздник. Выберите одну из полос, чтобы увидеть, какие страны отмечают этот праздник, или вы можете выбрать страну на карте, чтобы увидеть, какие праздники они отмечают, поскольку она фильтрует полосы, которые распространяются от центра.

      Визуализация: Саймон Эванс и Розамунд Пирс Включая свет, вы не обязательно думаете об источнике питания, стоящем за ним. На этой интерактивной красочной карте подробно показано, откуда поступает электричество в США и сколько энергии вырабатывается. Каждый круг представляет собой отдельный источник питания, который имеет цветовую кодировку по типу, а ключ источника указывает на общую мощность по стране. Размер круга также указывает на выходную мощность, генерируемую источником.

      Визуализация: Джастин Дэвис Используя данные Бюро статистики труда США, еще одна общедоступная табло «Визуализация недели» Джастина Дэвиса демонстрирует процент всех почасовых рабочих в США, которые получают минимальную заработную плату или меньше. Каждая карта в наборе малых кратных представляет собой годовой снимок рабочих с минимальной заработной платой, начиная с 2002 года. -state вы можете увидеть, есть ли восходящая или нисходящая тенденция.

      Попробуйте Tableau бесплатно, чтобы создавать красивые визуализации с вашими данными.

      Попробуйте Tableau бесплатно

      Визуализация: Скотт Тил Не все данные о местоположении должны отображаться на картах. Сравнение этой информации по оси XY и визуализации в другом формате, таком как тепловые карты, становится популярным. Эта визуализация представляет собой смесь команд и игроков на чемпионате мира по футболу 2018 года в сочетании с рейтингами игроков из FIFA 18. Если вы любите футбол, это полезный способ увидеть, как игроки на каждой позиции соотносятся со своими соперниками. Когда необходимо сделать большие объемы сложных статистических данных понятными, тепловые карты могут быть эффективными, и вы часто будете видеть их использование в спортивной аналитике.

      Визуализация: Density Design Lab Знаете ли вы, что в мире существует 2678 живых языков? В проекте «После Вавилона» от Density Design Lab вы можете увидеть языки мира в коллекции интерактивных карт и графиков, которые используют Всемирный атлас языковых структур, чтобы показать, откуда происходит язык, где на нем говорят и какая часть населения мира говорит. Это. Помимо раскрытия других интересных фактов, таких как 10 наиболее распространенных языковых семей, другая визуализация, созданная Лабораторией дизайна плотности, подчеркивает, что существует 14 680 обменных слов — означающих слов, передаваемых и получаемых между языками.

      Визуализация: Max Galka Эта анимированная визуализация показывает расчетную чистую иммиграцию между странами мира с 2010 по 2015 год. Наведите указатель мыши на кружки, чтобы увидеть итоговую чистую иммиграцию — синие кружки показывают положительную чистую миграцию с приезжающими людьми, а красные кружки — отрицательную. с уходящими людьми. Нажав на точки данных, вы отфильтруете иммиграцию в определенную страну или из нее. Если вас интересует анализ, автор даже просматривает данные об иммиграции в отношении текущих новостей.

      Автор визуализации: Jan Willem Tulp Эта карта представляет собой потрясающую визуализацию данных, полученных из каталога Hipparcos Европейского космического агентства. На карте показана 59 921 звезда, и вы можете перемещаться, чтобы исследовать ночное небо. Есть пять разделов, которые изменяют, какие данные вы видите и как отображается визуализация, в зависимости от различных научных значений. Вы можете исследовать звездную карту, перетаскивая и прокручивая ее, а фильтры включают и выключают названия звезд или созвездий. Это было создано из двух изображений, сделанных в 2007 и 2008 годах: одно из северного полушария с Канарских островов, а другое из южного полушария с Чили. Во время записи в поле зрения попали несколько планет, в том числе Юпитер, отмеченный на карте ярко-синей точкой.

      Визуализация: Denise Lu Почти два года назад в Соединенных Штатах произошло первое за почти столетие затмение, прошедшее от побережья к побережью. The Washington Post создала интерактивный глобус, и данные также были визуализированы в Tableau, показывающей путь затмения вместе с путями затмений в следующие 60 лет. Введите год своего рождения, чтобы увидеть, сколько затмений останется в вашей жизни и где приземлится большинство из них, чтобы вы могли собрать чемоданы и проверить некоторые из них.

      Визуализация: Андре Оливейра Искусство — это глобальная среда. Эта фантастическая всемирная дорожная карта граффити Бэнкси позволяет зрителям увидеть его работы в определенных городах, узнать, где они расположены, и предложить картину с историей того, как появилось это конкретное изображение. На информационной панели используется базовая карта с настраиваемой маркировкой и согласованием цветов между картой и данными, что помогает оживить визуализацию.

      Подробнее об интерактивных картах

      Если вы занимаетесь визуализацией данных и обсуждаете возможность использования карт, ознакомьтесь с этим техническим документом, в котором содержатся полезные советы по повышению аналитической и эстетической ценности информационных панелей с картами. Также спросите себя: могли бы вы ответить на свой вопрос быстрее или проще с другим типом визуализации данных? Если ответ «да», то, возможно, представление карты — не лучшая визуализация. Если ответ отрицательный, то примите во внимание следующее: карты повышают ценность, помещая данные в контекст реальной жизни.

      Дополнительные ресурсы

      Задачи, методы и инструменты для визуализации геномных данных

      [ADG11] Альберс Д., Дьюи С. , Глейхер М.: Инспектор последовательностей: использование обзора для масштабируемой визуализации выравнивания генома. IEEE транс. Вис. вычисл. График
      17, 12 (декабря
      2011), 2392–2401. [PubMed] [Google Scholar]

      [AHP18] Amiryousefi A, Hyvönen J, Poczai P: IRscope: онлайн-программа для визуализации мест соединения геномов хлоропластов. Биоинформатика (апрель
      2018). [PubMed] [Академия Google]

      [ALS*15] An J, Lai J, Sajjanhar A, Batra J, Wang C, Nelson CC: J-Circos: интерактивный цирковой плоттер. Биоинформатика
      31, 9 (май
      2015), 1463–1465. [PubMed] [Google Scholar]

      [And09] Андерс С.: Визуализация геномных данных с помощью кривой Гильберта. Биоинформатика
      25, 10 (мая
      2009), 1231–1235. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [ARJ*15] Aurisano J, Reda K, Johnson A, Marai EG, Leigh J: BactoGeNIE: крупномасштабная сравнительная визуализация генома для больших дисплеев. БМК Биоинформатика
      16
      Приложение 11 (август
      2015), С6. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [AVPS*12] Абил Т. , Ван Пэрис Т., Сайс И., Галаган Дж., Ван де Пир И.: GenomeView: браузер генома нового поколения. Нуклеиновые Кислоты Res. 40, 2 (январь
      2012), е12. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [BGM*17] Bryan C, Guterman G, Ma K, Lewin H, Larkin D, Kim J, Ma J, Farré M: Synteny explorer: приложение для интерактивной визуализации для обучения эволюции генома. IEEE транс. Вис. вычисл. График
      23, 1 (январь
      2017), 711–720. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [BKS*16] Blom J, Kreis J, Spänig S, Juhre T, Bertelli C, Ernst C, Goesmann A: EDGAR 2.0: усовершенствованная программная платформа для сравнительного анализа содержания генов. Нуклеиновые Кислоты Res. 44, П1 (июль
      2016), W22–8. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [BM13] Brehmer M, Munzner T: Многоуровневая типология абстрактных задач визуализации. IEEE транс. Вис. вычисл. График
      19, 12 (декабря
      2013), 2376–2385. [PubMed] [Google Scholar]

      [BMB*15] Бутяев А., Мавлютов Р. , Бланшетт М., Кудремору П., Вальдиспюль Дж.: Большая система баз данных с малой задержкой и браузер для хранения, запросов и визуализации трехмерных геномных данных. Нуклеиновые Кислоты Res. 43, 16 (сентябрь
      2015), е103. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [Братан] Институт Броуда и регенты Калифорнийского университета: заговор с сашими. https://software.broadinstitute.org/software/igv/Sashimi.
      Доступ:
      2019-2-1.

      [BWML06] Bailey TL, Williams N, Misleh C, Li WW: цМем: обнаружение и анализ мотивов последовательностей ДНК и белков. Нуклеиновые Кислоты Res. 34, проблема с веб-сервером (июль
      2006), W369–73. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [BYD*16] Buels R, Yao E, Diesh CM, Hayes RD, Munoztorres M, Helt G, Goodstein DM, Elsik CG, Lewis SE, Stein L, Holmes IH: JBrowse: динамическая веб-платформа для визуализации и анализа генома. Геном биол. 17 (апрель
      2016), 66. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [CGD*12] Черами Э. , Гао Дж., Догрусоз У., Гросс Б.Е., Шумер С.О., Аксой Б.А., Якобсен А., Бирн С.Дж., Хойер М.Л., Ларссон Э., Антипин Ю., Рева Б., Гольдберг А.П., Сандер С., Шульц N: Портал геномики рака cbio: открытая платформа для изучения многомерных данных геномики рака. Рак Дисков. 2, 5 (май
      2012), 401–404. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [CHCB04] Crooks GE, Hon G, Chandonia JM, Brenner SE: WebLogo: генератор последовательностей логотипов. Геном Res. 14, 6 (июнь
      2004), 1188–119.0. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [CMMG18] Crisan A, McKee G, Munzner T, Gardy JL: Основанный на доказательствах дизайн и оценка клинического отчета о секвенировании всего генома для эталонной микробиологической лаборатории. PeerJ
      6 (январь
      2018), e4218. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [CSGB14] Chelaru F, Smith L, Goldstein N, Bravo HC: Epiviz: интерактивная визуальная аналитика для данных функциональной геномики. Нац. Методы
      11, 9 (сентябрь
      2014), 938–940. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [CTB*09] Карвер Т., Томсон Н., Близби А., Берриман М., Паркхилл Дж.: DNAPlotter: круговая и линейная интерактивная визуализация генома. Биоинформатика
      25, 1 (январь
      2009), 119–120. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [CTYN15] Cheong WH, Tan YC, Yap SJ, Ng K-P: ClicO FS: интерактивная веб-служба цирков. Биоинформатика
      31, 22 (ноября
      2015), 3685–3687. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [CWC*13] Исследовательская сеть атласа генома рака, Вайнштейн Дж. Н., Коллиссон Э. А., Миллс Г. Б., Шоу К. Р. М., Озенбергер Б. А., Эллротт К., Шмулевич И., Сандер С., Стюарт JM: Проект анализа генома рака Pan-Cancer. Нац. Жене
      45, 10 (октябрь
      2013), 1113–1120. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [CYW*18] Cao X, Yan Z, Wu Q, Zheng A, Zhong S: GIVE: портативные браузеры генома для личных веб-сайтов. Геном биол. 19, 1 (июль
      2018), 92. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [CZ13] Cao X, Zhong S: Включение межвидового эпигеномного сравнения с помощью CEpBrowser. Биоинформатика
      29, 9 (май
      2013), 1223–1225. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [DBG*17] Деккер Дж., Белмонт А.С., Гуттман М., Лешик В.О., Лис Дж.Т., Ломвардас С., Мирный Л.А., О’Ши К.С., Парк П.Дж., Рен Б. , Politz JCR, Shendure J, Zhong S, 4D Nucleome Network: проект 4D nucleome. Природа
      549, 7671 (сентябрь
      2017), 219–226. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [DLS*15] Dhillon BK, Laird MR, Shay JA, Winsor GL, Lo R, Nizam F, Pereira SK, Waglechner N, McArthur AG, Langille MGI, Brinkman FSL: IslandViewer 3: более гибкое интерактивное обнаружение, визуализация и анализ геномных островов. Нуклеиновые Кислоты Res. 43, П1 (июль
      2015), W104–8. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [Don09] Donlin MJ: Использование универсального браузера генома (GBrowse). Курс. протокол Глава биоинформатики
      9(Декабрь
      2009), Блок 9.9. [PubMed] [Google Scholar]

      [DPh21] Down TA, Piipari M, Hubbard TJP: Dalliance: интерактивный просмотр генома в Интернете. Биоинформатика
      27, 6 (марта
      2011), 889–890. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [DRS*16] Durand NC, Robinson JT, Shamim MS, Machol I, Mesirov JP, Lander ES, Aiden EL: Juicebox предоставляет систему визуализации для контакта Hi-C карты с неограниченным увеличением. Сотовая система
      3, 1 (июль
      2016), 99–101. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [DWZG17] Джекидель М.Н., Ван М., Чжан М.К., Гао Дж.: HiC-3DViewer: новый инструмент для визуализации данных Hi-C в трехмерном пространстве. Количественная биология
      5, 2 (июнь
      2017), 183–190. [Google Scholar]

      [ENC12] Консорциум проекта ENCODE: интегрированная энциклопедия элементов ДНК в геноме человека. Природа
      489, 7414 (сентябрь
      2012), 57–74. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [EYB*06] Энгельс Р., Ю. Т., Бердж С., Месиров Дж. П., ДеКаприо Д., Галаган Дж. Э.: Combo: браузер для сравнения всего генома. Биоинформатика
      22, 14 (июля
      2006), 1782–1783 гг. [PubMed] [Академия Google]

      [FBP*05] Fraga MF, Ballestar E, Paz MF, Ropero S, Setien F, Ballestar ML, Heine-suñer D, Cigudosa JC, Urioste M, Benitez J, Boix-Chornet M, Sanchez-Aguilera A, Ling C, Carlsson E, Poulsen P, Vaag A, Stephan Z, Spector TD, Wu Y-Z, Plass C, Esteller M: Эпигенетические различия возникают в течение жизни монозиготных близнецов. проц. Натл. акад. науч. США
      102, 30 (июль
      2005), 10604–10609. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [FGW*95] Fraser CM, Gocayne JD, White O, Adams MD, Clayton RA, Fleischmann RD, Bult CJ, Kerlavage AR, Sutton G, Kelley JM, Fritchman Р.Д., Вайдман Дж.Ф., Смолл К.В., Сандаски М., Фурманн Дж., Нгуен Д., Аттербэк Т.Р., Саудек ​​Д.М., Филлипс К.А., Меррик Дж.М., Томб Дж.Ф., Догерти Б.А., Ботт К.Ф., Ху П.С., Люциер Т.С., Петерсон С.Н., Смит Х.О., Hutchison CA 3rd, Venter JC: минимальный набор генов микоплазмы гениталий. Наука
      270, 5235 (октябрь
      1995), 397–403. [PubMed] [Google Scholar]

      [FNL16] Freese NH, Norris DC, Loraine AE: Встроенный браузер генома: платформа визуальной аналитики для геномики. Биоинформатика
      32, 14 (июль
      2016), 2089–2095 гг. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [FNM13] Ferstay JA, Nielsen CB, Munzner T: Вариантный вид: визуализация вариантов последовательностей в контексте их генов. IEEE транс. Вис. вычисл. График
      19, 12 (декабря
      2013), 2546–2555. [PubMed] [Google Scholar]

      [FPP*04] Frazer KA, Pachter L, Poliakov A, Rubin EM, Dubchak I: VISTA: вычислительные инструменты для сравнительной геномики. Нуклеиновые Кислоты Res. 32, проблема с веб-сервером (июль
      2004), W273–9. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [FSB*12] Fiume M, Smith EJM, Brook A, Strbenac D, Turner B, Mezlini AM, Robinson MD, Wodak SJ, Brudno M: Savant genome browser 2 : визуализация и анализ для популяционной геномики. Нуклеиновые Кислоты Res. 40, проблема с веб-сервером (июль
      2012), W615–21. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [GCB*18] Goldman M, Craft B, Brooks AN, Zhu J, Haussler D: Платформа UCSC xena для визуализации и интерпретации данных геномики рака. Май
      2018.

      [GES16] Gu Z, Eils R, Schlesner M: HilbertCurve: пакет R/Bioconductor для визуализации геномных данных с высоким разрешением. Биоинформатика
      32, 15 (август
      2016), 2372–2374. [PubMed] [Google Scholar]

      [GESI18] Gu Z, Eils R, Schlesner M, Ishaque N: Enriched-Heatmap: пакет R/Bioconductor для комплексной визуализации ассоциаций геномных сигналов. Геномика BMC
      19, 1 (апреля
      2018), 234. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [GKA*11] Гундерсен С., Калаш М., Абул О., Фригесси А., Ховиг Э., Сандве Г.К.: Определение элементарных типов геномных треков и их представление равномерно. БМК Биоинформатика
      12 (декабрь
      2011), 494. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [GMR17] Goodstadt M, Marti-Renom MA: Проблемы визуализации трехмерных данных в геномных браузерах. ФЭБС лат. 591, 17 (сентябрь
      2017), 2505–2519. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [Gol10] Golub T: Контрапункт: сначала данные. Природа
      464, 7289 (апрель
      2010), 679. [PubMed] [Google Scholar]

      [GS08] Grant JR, Stothard P: Сервер CGView: инструмент сравнительной геномики для кольцевых геномов. Нуклеиновые Кислоты Res. 36, проблема с веб-сервером (июль
      2008), W181–4. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [HACB*18] Холм И.А., Агравал П.Б., Джейхан-Бирсой О., Кристенсен К.Д., Файер С., Франкель Л. А., Дженетти К.А., Криер Д.Б., ЛаМей Р.К., Леви Х.Л., Макгуайр А.Л., Парад Р.Б., Парк П.Дж., Перейра С. , Rehm HL, Schwartz TS, Waisbren SE, Yu TW, команда проекта BabySeq, Green RC, Beggs AH: Проект BabySeq: внедрение геномного секвенирования у новорожденных. БМС Педиатр. 18, 1 (июль
      2018), 225. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [HBB*02] Hubbard T, Barker D, Birney E, Cameron G, Chen Y, Clark L, Cox T, Cuff J, Curwen V , Даун Т., Дурбин Р., Эйрас Э., Гилберт Дж., Хаммонд М., Гуминецкий Л., Каспршик А., Лехваслайхо Х., Линзаад П., Мелсопп К., Монгин Э., Петтт Р., Покок М., Поттер С., Раст А., Шмидт Э., Сирл С., Слейтер Г., Смит Дж., Спунер В., Стабенау А., Сталкер Дж., Ступка Э., Урета-Видал А., Вастрик И., Клэмп М.: Проект базы данных генома ансамбля. Нуклеиновые Кислоты Res. 30, 1 (январь
      2002), 38–41. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [HBSD*17] Haug-Baltzel A, Stephens SA, Davey S, Scheidegger CE, Lyons E: SynMap2 и SynMap3D: веб-браузеры для полногеномного синтеза. Биоинформатика
      33, 14 (июль
      2017), 2197–2198. [PubMed] [Google Scholar]

      [HGW09] Haque FN, Gottesman II, Wong AHC: Не совсем идентичны: эпигенетические различия у монозиготных близнецов и значение для исследований близнецов в психиатрии. Являюсь. Дж. Мед. Жене. С Семин. Мед. Жене
      151С, 2 (май
      2009), 136–141. [PubMed] [Google Scholar]

      [Hil35] Hilbert D: Über die stetige abbildung abbildung einer linie auf ein flächenstück In Dritter Band: Analysis – Grundlagen der Mathematik – Physik Verschiedenes: Nebst Einer Lebensgeschichte, Hilbert D (Ed.). Springer Berlin Heidelberg, Берлин, Гейдельберг, 1935, стр. 1–2. [Google Scholar]

      [HJ10] Homann OR, Johnson AD: MochiView: универсальное программное обеспечение для просмотра генома и анализа мотивов ДНК. БМС Биол. 8 (апрель
      2010), 49. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [HJBN12] Herbig A, Jäger G, Battke F, Nieselt K: GenomeRing: визуализация выравнивания на основе координат SuperGenome. Биоинформатика
      28, 12 (июнь
      2012), i7–15. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [HSD*14] Hilker R, Stadermann KB, Doppmeier D, Kali-nowski J, Stoye J, Straube J, Winnebald J, Goesmann A: ReadXplorer — визуализация и анализ отображенных последовательностей. Биоинформатика
      30, 16 (август
      2014), 2247–2254. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [KAL*18] Керпеджиев П., Абденнур Н., Лекшас Ф., Маккаллум С., Динкла К., Стробельт Х., Любер Дж.М., Уэллетт С.Б., Ажир А., Кумар Н., Хванг Дж., Ли С., Алвер Б.Х., Пфистер Х., Мирный LA, Park PJ, Gehlenborg N: HiGlass: визуальное исследование и анализ карт взаимодействия генома в Интернете. Геном биол. 19, 1 (август
      2018), 125. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [KAR07] Krumsiek J, Arnold R, Rattei T: Gepard: быстрый и чувствительный инструмент для создания точечных диаграмм в масштабе генома. Биоинформатика
      23, 8 (апреля
      2007), 1026–1028. [PubMed] [Академия Google]

      [KAS*11] Харченко П.В., Алексеенко А.А., Шварц Ю.Б., Минода А. , Риддл Н.К., Эрнст Дж., Сабо П.Дж., Ларшан Э., Горчаков А.А., Гу Т., Линдер-Бассо Д., Плачетка А., Шановер Г., Толсторуков М.Ю. , Luquette LJ, Xi R, Jung YL, Park RW, Bishop EP, Canfield TK, Sandstrom R, Thurman RE, Macalpine DM, Stamatoyannopoulos JA, Kellis M, Elgin SCR, Kuroda MI, Pirrotta V, Karpen GH, Park PJ: Комплексный анализ ландшафта хроматина у drosophila melanogaster. Природа
      471, 7339 (март
      2011), 480–485. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [KNS*14] Култис М., Николас Л., Шварц Р., Голдман Н., Кинг Дж. Пучки последовательностей: новый метод визуализации, обнаружения и исследования мотивов последовательностей. BMC Proc. 8, Приложение 2
      Материалы 3-го ежегодного симпозиума по Biologica (август
      2014), С8. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [KSB*09] Крживинский М., Шейн Дж., Бироль И., Коннорс Дж., Гаскойн Р., Хорсман Д., Джонс С.Дж., Марра М.А.: Circos: информационная эстетика для сравнения геномика. Геном Res. 19, 9 (сентябрь
      2009 г. ), 1639–1645. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [KSF*02] Kent WJ, Sugnet CW, Furey TS, Roskin KM, Pringle TH, Zahler AM, Haussler D: Браузер генома человека в UCSC. Геном Res. 12, 6 (июнь
      2002), 996–1006. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [KvEB*04] Керховен Р., ван Энкеворт FHJ, Боекхорст Дж., Моленаар Д., Зизен Р.Дж.: Визуализация для геномики: средство просмотра микробного генома. Биоинформатика
      20, 11 (июля
      2004), 1812–1814 гг. [PubMed] [Академия Google]

      [KWS*15] Katz Y, Wang ET, Silterra J, Schwartz S, Wong B, Thorvaldsdóttir H, Robinson JT, Mesirov JP, Airoldi EM, Burge CB: Количественная визуализация экспрессии альтернативных экзонов на основе данных секвенирования РНК. Биоинформатика
      31, 14 (июль
      2015), 2400–2402. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [KWZ*12] Kong L, Wang J, Zhao S, Gu X, Luo J, Gao G: ABrowse — настраиваемая структура браузера генома следующего поколения. БМК Биоинформатика
      13 (январь
      2012), 2. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [Lar14] Ларссон О: AliView: быстрая и легкая программа для просмотра и редактирования выравнивания для больших наборов данных. Биоинформатика
      30, 22 (ноября
      2014), 3276–3278. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [LB11] Lajugie J, Bouhassira EE: GenPlay, многоцелевой анализатор генома и браузер. Биоинформатика
      27, 14 (июля
      2011), 1889–1893 гг. [PubMed] [Google Scholar]

      [LBK*18] Лекшас Ф., Бах Б., Керпеджиев П., Геленборг Н., Пфистер Х.: HiPiler: визуальное исследование матриц взаимодействия больших геномов с интерактивными малыми множителями. IEEE транс. Вис. вычисл. График
      24, 1 (январь
      2018), 522–531. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [LGH*15] Leiserson MDM, Gramazio CC, Hu J, Wu H-T, Laidlaw DH, Raphael BJ: MAGI: визуализация и совместная аннотация геномных аберраций. Нац. Методы
      12, 6 (июнь
      2015), 483–484. [PubMed] [Google Scholar]

      [LJASh26] Lerdrup M, Johansen JV, Agrawal-Singh S, Hansen K: интерактивная среда для гибкого анализа и визуализации данных секвенирования ChIP. Нац. Структура Мол. Биол
      23, 4 (апреля
      2016), 349–357. [PubMed] [Google Scholar]

      [LLL08] Лемуан Ф., Лабедан Б., Леспине О.: SynteBase/SynteView: инструмент для визуализации сохранения порядка генов в геномах прокариот. БМК Биоинформатика
      9(Декабрь
      2008), 536. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [LSWQ17] Lanchantin J, Singh R, Wang B, Qi Y: DEEP MOTIF DASHBOARD: ВИЗУАЛИЗАЦИЯ И ПОНИМАНИЕ ГЕНОМНЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ГЛУБОКИХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ. пакет Симп. Биокомпьютер
      22 (2017), 254–265. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [LvBSD09] Lajoie BR, van Berkum NL, Sanyal A, Dekker J: My5C: веб-инструменты для изучения конформации хромосом. Нац. Методы
      6, 10 (октябрь
      2009), 690–691. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [MBS*00] Mayor C, Brudno M, Schwartz JR, Poliakov A, Rubin EM, Frazer KA, Pachter LS, Dubchak I: VISTA: визуализация глобальных выравниваний последовательностей ДНК произвольной длины. Биоинформатика
      16, 11 (ноября
      2000), 1046–1047. [PubMed] [Google Scholar]

      [MMP09] Meyer M, Munzner T, Pfister H: MizBee: многомасштабный синтетический браузер. IEEE транс. Вис. вычисл. График
      15, 6 (2009), 897–904. [PubMed] [Google Scholar]

      [MVS10] McKay SJ, Vergara IA, Stajich JE: использование универсального синтетического браузера (GBrowse_syn). Курс. протокол Глава биоинформатики
      9(Сентябрь
      2010), Раздел 9.12. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [MXR*17] Martin JS, Xu Z, Reiner AP, Mohlke KL, Sullivan P, Ren B, Hu M, LI Y: HUGIn: Hi-C объединяющий геном следователь. Биоинформатика
      33, 23 (декабрь
      2017), 3793–3795. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [NCB17] Координаторы ресурсов NCBI: ресурсы базы данных национального центра биотехнологической информации. Нуклеиновые Кислоты Res. 45, Д1 (январь
      2017), Д12–Д17. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [NCD*10] Нильсен К.Б., Кантор М., Дубчак И., Гордон Д., Ван Т.: Визуализация геномов: методы и проблемы. Нац. Методы
      7, 3 Доп (март
      2010), С5–С15. [PubMed] [Google Scholar]

      [OBC*18] О’Донохью С.И., Бальди Б.Ф., Кларк С.Дж., Дарлинг А.Э., Хоган Дж.М., Каур С., Майер-Хейн Л., Маккарти Д.Дж., Мур В.Дж., Стенау Э., Сведлоу М.Р. , Vuong J, Procter JB: Визуализация биомедицинских данных. Анну. Преподобный Биомед. наук о данных. 1, 1 (июль
      2018), 275–304. [Google Scholar]

      [OCQ*13] O’Shea JP, Chou MF, Quader SA, Ryan JK, Church GM, Schwartz D: plogo: вероятностный подход к визуализации мотивов последовательности. Нац. Методы
      10 (октябрь
      2013), 1211. [PubMed] [Google Scholar]

      [OKSF13] Overmars L, Kerkhoven R, Siezen RJ, Francke C: MGcV: средство просмотра микробного геномного контекста для сравнительного анализа генома. Геномика BMC
      14 (апрель
      2013), 209. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [ORRL10] O’Brien TM, Ritz AM, Raphael BJ, Laidlaw DH: Gremlin: интерактивная модель визуализации для анализа геномных перестроек. IEEE транс. Вис. вычисл. График
      16, 6 (ноября
      2010), 918–926. [PubMed] [Google Scholar]

      [OvHSF15] Overmars L, van Hijum SAFT, Siezen RJ, Francke C: CiVi: круговая визуализация генома с уникальными функциями для анализа элементов последовательности. Биоинформатика
      31, 17 (сентябрь
      2015), 2867–2869.. [PubMed] [Google Scholar]

      [Per] Persephone Software, LLC: Persephone: мультигеномный браузер, тщательно разработанный с использованием новейших технологий. https://persephonesoft.com/.
      Доступ:
      2019-2-2.

      [PMP*15] Павлопулос Г.А., Маллиаракис Д., Папаниколау Н., Теодосиу Т., Энрайт А.Дж., Илиопулос И.: Визуализация генома и системной биологии: технологии, инструменты, методы реализации и тенденции, прошлое, настоящее и будущее. Гигасайенс
      4 (август
      2015), 38. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [PSESVD10] Петкау А., Стюарт-Эдвардс М., Стотхард П., Ван Домселар Г.: Интерактивная визуализация микробного генома с помощью GView. Биоинформатика
      26, 24 (декабрь
      2010), 3125–3126. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [QLN*19] Qu Z, Lau CW, Nguyen QV, Zhou Y, Catch-poole DR: Визуальная аналитика геномных и онкологических данных: систематический обзор. Рак информ. 18 (март
      2019), 1176935119835546. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [RAS11] Рева Б., Антипин Ю., Сандер С.: Прогнозирование функционального воздействия белковых мутаций: применение к геномике рака. Нуклеиновые Кислоты Res. 39, 17 (июль
      2011), 37–43. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [RCK*12] Ryan MC, Cleland J, Kim R, Wong WC, Weinstein JN: SpliceSeq: ресурс для анализа и визуализации данных RNA-Seq по альтернативному сплайсингу и его функциональные последствия. Биоинформатика
      28, 18 (сентябрь
      2012), 2385–2387. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [RRG*16] Ramírez F, Ryan DP, Grüning B, Bhardwaj V, Kilpert F, Richter AS, Heyne S, Dündar F, Manke T: deeptools2: следующий веб-сервер генерации для глубокого анализа данных. Нуклеиновые Кислоты Res. 44, П1 (июль
      2016), W160–5. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [RTD*18] Robinson JT, Turner D, Durand NC, Thor-valdsdóttir H, Mesirov JP, Aiden EL: Juicebox. js предоставляет облачную систему визуализации данных Hi-C. Сотовая система
      6, 2 (февраль
      2018), 256–258.e1. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [RTRBh22] Роджерс М.Ф., Томас Дж., Редди А.С., Бен-Гур А.: SpliceGrapher: обнаружение паттернов альтернативного сплайсинга на основе данных RNA-Seq в контексте моделей генов и данные ЭСТ. Геном биол. 13, 1 (января
      2012), Р4. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [SAB*16] Стробелт Х., Алсаллах Б., Ботрос Дж., Петерсон Б., Боровски М., Пфистер Х., Лекс А.: Флаконы: Визуализация альтернативного сплайсинга генов. IEEE транс. Вис. вычисл. График
      22, 1 (январь
      2016), 399–408. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [SGPLB13] Schroeder MP, Gonzalez-Perez A, Lopez-Bigas N: Визуализация многомерных данных геномики рака. Геном Мед. 5, 1 (январь
      2013), 9. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [Shn03] Shneiderman B: У глаз есть это: Задача по таксономии типов данных для визуализации информации In The Craft of Information Visualization, Bederson BB, Shneiderman Б, (ред. ). Морган Кауфманн, Сан-Франциско, январь.
      2003, стр. 364–371. [Академия Google]

      [SM07] Sinha AU, Meller J: Cinteny: гибкий анализ и визуализация синтений и перестроек генома у многих организмов. БМК Биоинформатика
      8 (март
      2007), 82. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [SS90] Schneider TD, Stephens RM: Логотипы последовательностей: новый способ отображения согласованных последовательностей. Нуклеиновые Кислоты Res. 18, 20 (октябрь
      1990), 6097–6100. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [STK*16] Schwarz RF, Tamuri AU, Kultys M, King J, Godwin J, Florescu AM, Schultz J, Goldman N: ALVIS: интерактивная неагрегатная визуализация и исследовательский анализ множественных выравниваний последовательностей. Нуклеиновые Кислоты Res. 44, 8 (май
      2016), е77. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [SW05] Stothard P, Wishart DS: круговая визуализация и исследование генома с использованием CGView. Биоинформатика
      21, 4 (февраль
      2005), 537–539. [PubMed] [Google Scholar]

      [TAKL*16] Taberlay PC, Achinger-Kawecka J, Lun ATL, Buske FA, Sabir K, Gould CM, Zotenko E, Bert SA, Giles KA, Bauer DC, Smyth GK, Stirzaker К., О’Донохью С.И., Кларк С.: Трехмерная дезорганизация генома рака происходит одновременно с долгосрочными генетическими и эпигенетическими изменениями. Геном Res. (Апреля
      2016). [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [The10] Международный консорциум генома рака: Международная сеть проектов генома рака. Природа
      464, 7291 (2010), 993–998. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [TRM13] Thorvaldsdóttir H, Robinson JT, Mesirov JP: Средство просмотра интегративной геномики (IGV): высокопроизводительная визуализация и исследование данных геномики. Краткий. Биоинформ
      14, 2 (марта
      2013), 178–192. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [VIR06] Вацич В., Якушева Л.М., Радивояц П.: Два образца логотипа: графическое представление различий между двумя наборами выравниваний последовательностей. Биоинформатика
      22, 12 (июнь
      2006), 1536–1537. [PubMed] [Академия Google]

      [WBN*18] Wolff J, Bhardwaj V, Nothjunge S, Richard G, Renschler G, Gilsbach R, Manke T, Backofen R, Ramírez F, Grüning BA: Galaxy HiCExplorer: веб-сервер для воспроизводимого анализа данных Hi-C , контроль качества и визуализация. Нуклеиновые Кислоты Res. 46, П1 (июль
      2018), Н11–Н16. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [Wei10] Weinberg R: Пункт: Сначала гипотезы. Природа
      464, 7289 (апрель
      2010), 678. [PubMed] [Google Scholar]

      [WKP*17] Ван Е., Кутнецов Л., Партенский А., Фарид Дж., Квакенбуш Дж.: WebMeV: облачная платформа для анализа и визуализации геномных данных рака. Рак Рез. 77, 21 (ноябрь
      2017), e11–e14. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [WNM14] Wu E, Nance T, Montgomery SB: SplicePlot: утилита для визуализации сплайсинга локусов количественных признаков. Биоинформатика
      30, 7 (апреля
      2014), 1025–1026. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [WPM*09] Waterhouse AM, Procter JB, Martin DMA, Clamp M, Barton GJ: Jalview версии 2 — редактор множественного выравнивания последовательностей и инструментальные средства анализа. Биоинформатика
      25, 9 (мая
      2009), 1189–1191. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [WSZ*18] Wang Y, Song F, Zhang B, Zhang L, Xu J, Kuang D, Li D, Choudhary MNK, Li Y, Hu M, Hardison R, Wang T, Yue F: Браузер трехмерного генома: веб-браузер для визуализации организации трехмерного генома и долгосрочных взаимодействий хроматина. Геном биол. 19, 1 (октябрь
      2018), 151. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [XRL04] Xing Y, Resch A, Lee C: Проблема мультисборки: реконструкция нескольких изоформ транскриптов из смесей фрагментов EST. Геном Res. 14, 3 (марта
      2004), 426–441. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [YCL12] Yin T, Cook D, Lawrence M: ggbio: пакет R для расширения грамматики графики для геномных данных. Геном биол. 13, 8 (август
      2012), Р77. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [YN17] Yardimci GG, Noble WS: Программные инструменты для визуализации данных Hi-C. Геном биол. 18, 1 (2017), 26. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]

      [YWR*16] Yachdav G, Wilzbach S, Rauscher B, Sheridan R, Sillitoe I, Procter J, Lewis SE, Rost Б.