| 脑影像与基因组数据关联的交互可视化方法研究 |
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| 引用本文： | 李金,刘文杰,孟祥莲,边晨源,梁洪.脑影像与基因组数据关联的交互可视化方法研究[J].北京理工大学学报,2019,39(S1):12-18. |
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| 作者姓名： | 李金 刘文杰 孟祥莲 边晨源 梁洪 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工程大学 自动化学院, 黑龙江, 哈尔滨 150001,哈尔滨工程大学 自动化学院, 黑龙江, 哈尔滨 150001,哈尔滨工程大学 自动化学院, 黑龙江, 哈尔滨 150001,哈尔滨工程大学 自动化学院, 黑龙江, 哈尔滨 150001,哈尔滨工程大学 自动化学院, 黑龙江, 哈尔滨 150001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（61773134、61803117），中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（HEUCFG201824）； 国家重大科学仪器设备开发专项基金资助项目（2012YQ04014010） |
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| 摘 要： | 可视化是基因组数据分析的一个重要部分，而下一代测序技术和基于阵列的分析方法产生的数据集的数量和多样性对现有的可视化工具提出了重大挑战.针对于这些问题，通过比对已有的可视化工具，总结其优势与不足，设计了一个可视化系统，从全基因组关联研究的数据中挖掘出显著的基因组数据信息，并且将此信息与脑影像结合起来.将研究者关注的信息生成热图（Heatmap Plot），在Heatmap图中的数据信息可以显示相应表型对应的曼哈顿图，以及相应单核苷酸多态性对应的脑影像中的表型信息（不同区域使用不同p-value进行颜色绘制），给予研究者更加直接的可视化表现.
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| 关 键 词： | 基因数据 脑影像 可视化 交互 全基因组关联研究 单核苷酸多态性 |
| 收稿时间： | 2018/10/20 0:00:00 |
Research on Interactive Visualization Method of Brain Image and Genomic Data Association |
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| LI Jin,LIU Wen-jie,MENG Xiang-lian,BIAN Chen-yuan and LIANG Hong.Research on Interactive Visualization Method of Brain Image and Genomic Data Association[J].Journal of Beijing Institute of Technology(Natural Science Edition),2019,39(S1):12-18. |
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| Authors: | LI Jin LIU Wen-jie MENG Xiang-lian BIAN Chen-yuan and LIANG Hong |
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| Institution: | College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, Heilongjiang 150001, China,College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, Heilongjiang 150001, China,College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, Heilongjiang 150001, China,College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, Heilongjiang 150001, China and College of Automation, Harbin Engineering University, Harbin, Heilongjiang 150001, China |
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| Abstract: | Visualization is an important part of genome data analysis. However, the size and diversity of data sets generated by today''s sorting and array based analysis methods pose major challenges to current visualization tools. For this reason, comparing the advantages and deficiencies with existing visualization tools, a visualization system was designed to extract the significant information from the data of Genome-wide association study (GWAS) and combine this information with the brain image. It can generate a Heatmap Plot of information that the researcher is interested in. The data in the Heatmap Plot can display the Manhattan Plot for the corresponding phenotype and the phenotype information (different regions use different p-value for color rendering) in the Brain Image to the corresponding Single nucleotide polymorphism (SNP). This visualization system would provide the researcher more intuitive visualization. |
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| Keywords: | gene data brain imaging visualization interaction genome-wide association study(GWAS) single nucleotide polymorphism(SNP) |
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