混沌から秩序を生み出す: データの視覚化

明確で理解しやすいインタラクティブな画像

データ視覚化の助けを借りて、研究者は混沌から秩序を生み出すことができます。 「たとえば、コンピュータ グラフィックスは漫画用に生成された画像です。 「私はコンピューター グラフィックスに関連するビジュアライゼーションの分野で働いています」とトーマスは説明します。「しかし、少し違います。」 ビジュアライゼーションの中で、研究者はデータに基づいて画像を生成します。 「視覚化を通じて、このデータからの情報を人間の視覚システムができるだけ簡単に理解できるようにしたいと考えています」とトーマス氏は説明します。

言い換えれば、データ視覚化は、大量の複雑な情報を含むデータセットを表示する、明確で理解しやすいインタラクティブな画像を作成するために使用されます。 Thomas は、これらのビジュアルを効率的にするためのアルゴリズムに取り組んでいます。 「私は通常、高次元のデータを扱っています。 これは、データセット内の各項目を多くの変数または属性で記述できることを意味します」とトーマス氏は説明します。 これは、たとえば生物学的データである可能性があります。 DNA 配列測定のデータセットには、そのようなデータセット内の単一のサンプルまたはアイテムを記述する何千もの遺伝子が含まれる場合があります。 「私たち人間は、そのような高次元のデータがどのようなものかを想像するのが非常に困難です」とトーマス氏は言います。 「そのため、私はこのデータを視覚化して、2D コンピューター画面上で実際に理解できるようにする方法を開発しています。」 しかし、視覚化の作成は 1 つの側面にすぎないとトーマス氏は言います。 「私たちは視覚化とインタラクションを組み合わせます。 ビジュアライゼーションを閲覧している人は、ビジュアライゼーションされたデータをズームインしたり、特定のプロパティでフィルターしたり、複数のビジュアル ビューを組み合わせてデータをさまざまな観点から見ることができるようになります。」

数百万の細胞のための視覚的プラットフォーム

「8 年前、私はデルフト工科大学でポスドクとして働き始めました」とトーマスは振り返ります。 彼はすぐにライデン大学医療センター (LUMC) との協力を開始しました。 「LUMCでは、細胞の特性を測定できる新しい機械、いわゆるマスサイトメーターを受け取ったばかりでした」とトーマス氏は説明する。 この機械を使用すると、研究者はボランティアから採取した血液または組織サンプルを使用して、個々の細胞から情報を抽出できます。

当時、LUMC の研究者は、データセット内の数百万の細胞に関するデータを収集していました。 「私は病院でデータを閲覧するために使用できるソフトウェアの開発に取り組み始めました」とトーマス氏は言います。 「そしてそれが、現在 Cytosplore プラットフォームとして知られているものになりました。 これは、研究者が免疫システムがどのように機能するかを理解できるようにするインタラクティブな視覚分析システムです。 目標は、免疫系の細胞の構成とその特性と機能の明確な画像を提供することです。」 Cytosplore プラットフォームを見ると、細胞、タンパク質、細胞特性がすべて表現されていることがわかります。さまざまな色のドット、さまざまな形状とサイズ、および相互の距離によってさまざまなデータが表示されます。データをズームインして、細胞またはタンパク質のクラスターの特性についてさらに詳しく知ることもできます。これらのクラスター内のパターンは、研究者に多くの洞察を与えます細胞の中へ。

「私たちが最初に研究を始めたとき、研究者はデータセットに数千のセルを持っていました。今では、典型的なデータセットには数百万のセルがあります。私たちが持っていた最大のデータセットには約3,000万のセルが含まれていました。」と彼は付け加えました。 「そして、現在測定できるタンパク質は細胞あたり約 50 個です。技術的には、ソフトウェアはさらに多くのタンパク質を処理できるでしょう。」