最近，馬薩諸塞州洛厄爾大學生物信息學項目負責人兼可視化和感知研究所聯合主任喬治·格林斯坦在我們的工作室主持網絡直播並推廣他即將舉辦的生命科學研究數據可視化研討會。我有機會和格林斯坦博士坐下來，問他不斷變化的性質生命科學數據 ，分析和新技術，使我們可以想像我們的數據告訴我們的新見解。
為什麼您認為將生命科學數據和分析結果可視化很重要？
沒有可視化 ，我們依賴於數字，這些數字通常代表摘要或聚合，統計或其他計算結果。這些可以暗示數據中的結構，但通常太精確而無法顯示相關結構。我經常認為這些數字不僅代表數據，還代表數據的別名。
什麼時候應該可視化生命科學數據？
這取決於任務，但我的直覺幾乎總是說。
雖然這種數據的可視化可以帶來新的見解，但依賴視覺效果是否有任何危險？
是的，如果沒有在分析或視覺上驗證“洞察力”而得出結論就會有危險。我認為這些見解是假設，所以必須對它們進行驗證。但是，可視化確實帶來了新的見解（並且有許多不同的可視化）。
數據集非常大。在開始創建數據的可視化表示之前，您是否需要對數據執行任何操作？
這也取決於任務。某些算法和一些可視化無法處理大數據，或者它們需要花費太多時間來生成結果。在這種情況下，數據減少必須通過諸如子集化，降維和採樣等技術來進行，僅舉幾例。如果想要與大型數據集進行交互，這可能會非常棘手。
可視化格式和趨勢的下一步是什麼？
以下是您應該注意的四種趨勢：
1。分析和可視化之間的聯繫更緊密。
2。與更大數據的可視化進行更多交互。
3。許多算法和可視化的並行化。
4。預先計算大型數據集以節省後續發現步驟中的時間。
Grinstein博士將於4月24日在馬薩諸塞州劍橋的Broad研究所和4月25日在新澤西州普林斯頓的Chauncey會議中心參加生命科學研究數據可視化研討會。訪問我們的網站了解更多信息 - 包括如何註冊 - 劍橋要么普林斯頓研討會。
