薬理ゲノミクスと薬理プロテオミクスのジャーナル

概要

高スループット分析のためのヒートマップデータ表示の定量化

ポール・ジュノー

ヒートマップは、天文学、ビジネス分析、気象学など、さまざまな設定で高密度情報を視覚化する手段として使用されてきました。発見生物学研究チームもヒートマップを使用して、ゲノミクス調査で遺伝子クラスターを視覚化したり、タンパク質配列分析でアミノ酸分布を調べたりしてきました。Spotfire® や SAS JMP® などの市販のソフトウェア パッケージは、科学研究者がヒートマップを作成し、研究からの情報を視覚化する機能を提供しますが、大量のデータ視覚化の結果を同時に比較したり、表示の変化を縦断的 (経時的) に確認したりする高スループット調査に役立つ要約統計を提供していません。

以前、Juneau は、2 色または 2 色調の 2 次元ヒート マップデータ表示に Plotnick のラキュナリティ特性 (1996) の使用を提案しました。c (c>2) の離散的な色調 (単色マップ) または色相 (フルカラー表示) の場合、著者は、Allain と Cloitre によって開発された基礎となるグライディング ボックス アプローチを使用して Plotnick のアプローチを修正することを提案しますが、特徴をカウントする方法は変更します。