Clustergrammer——基于网络的高维生物数据热图可视化和分析工具

　　生物医学临床研究行业高通量测序实验方法的多元性已经快速提高。虽然数据收集的速率持续加速，大家从这种数据中得到合理结果的实力却有一定的落后。数据可视化是生物数据基本剖析的首要流程，一些较常用的特征提取方式，比如主份量剖析（PCA）和t分布行业置入优化算法（t-SNE），经常被用来将高维空间数据投射至二维或三维空间中，Clustergrammer——根据互联网的高维空间生物数据热图可视化和分析工具生物学习培训必须全背熟吗以完成可视化。殊不知，由高维空间向低维空间变换的成本非常大，常常造成数据的遗失。与之相对性，聚类算法图（clustergram）或是热图技术性可同时将数据开展可视化而不用特征提取。生物学习培训必须全背熟吗聚类算法图便于表述，广泛运用于生物数据可视化的包装印刷出版发行中。

　　创作者运用差异的数据演试了Clustergrammer的作用：肿瘤细胞系百科辞典（CCLE）的基因的表达数据，运用质谱分析法从肝癌细胞系收集的初始汉语翻译后装饰数据，及其质谱分析流式细胞仪测得血夜中单细胞蛋白质组的初始数据。結果证实，Clustergrammer——根据互联网的高维空间生物数据热图可视化和分析工具生物学习培训必须全背熟吗Clustergrammer可剖析多种多样生物数据，并造成根据互联网的互动式可视化数据图表。