Создание порядка из хаоса: визуализация данных

Четкие, понятные и интерактивные изображения

С помощью визуализации данных исследователи могут создать порядок из хаоса. «Например, компьютерной графикой могут быть изображения, созданные для анимации, — объясняет Томас. — Я работаю в области визуализации, которая связана с компьютерной графикой, но немного отличается». В рамках визуализации исследователи создают изображения на основе данных. «С помощью визуализации мы хотим, чтобы информация из этих данных была максимально простой для понимания нашей зрительной системой человека», — объясняет Томас.

Другими словами, визуализация данных используется для создания четких, понятных и интерактивных изображений, отображающих наборы данных, содержащие большой объем сложной информации. Томас работает над алгоритмами, которые сделают эти визуальные эффекты эффективными. «Обычно я работаю с многомерными данными, — объясняет Томас. — Это означает, что каждый элемент набора данных может быть описан множеством переменных или атрибутов». Это могут быть, например, биологические данные. Набор данных измерений последовательностей ДНК может содержать тысячи генов, которые описывают один образец или элемент в этом наборе данных. «Нам, людям, очень сложно представить, как выглядят эти многомерные данные», — говорит Томас. «Вот почему я разрабатываю способы визуализации этих данных, чтобы мы могли понять их на 2D-экране компьютера». Создание визуализаций — это только один аспект, — говорит Томас. «Мы сочетаем визуализацию и интерактивность. Мы даем возможность человеку, просматривающему визуализацию, увеличивать визуальные данные, фильтровать их по конкретным характеристикам или комбинировать несколько визуальных представлений, чтобы получить разные точки зрения на данные».

Видимая платформа для миллионов клеток

«Восемь лет назад я начал работать постдокторантом в Делфтском техническом университете», — говорит Томас. Он сразу же начал сотрудничество с Медицинским центром Лейденского университета (LUMC). «В LUMC только что приобрели новую машину, с помощью которой можно характеризовать клетки, так называемый масс-цитометр», — объясняет Томас. Эта машина позволяет исследователям использовать образцы крови или тканей добровольцев для извлечения информации из отдельных клеток.

В то время исследователи из LUMC собрали данные о миллионах клеток в наборе данных. «Я начал работать над программой, которую они могли бы использовать в больнице для отображения данных», — говорит Томас. «Это стало тем, что сейчас известно как платформа Cytosplore. Это интерактивная система визуального анализа, которая позволяет исследователям понять, как работает иммунная система. Цель — предоставить четкое представление о составе клеток иммунной системы, их свойствах и функциях. ». Если вы посмотрите на платформу Cytosplore, вы увидите, что клетки, белки и свойства клеток представлены точками разного цвета, разных форм и размеров и на разных расстояниях друг от друга. Вы также можете увеличить данные и узнать больше о свойствах группы клеток или белков. Паттерны внутри этих групп дают исследователям много нового о клетках.

«Когда мы только начинали, у исследователей были тысячи ячеек в наборе данных. Теперь в типичном наборе данных миллионы ячеек. Наш самый большой набор данных содержит почти 30 миллионов», — добавляет он. «Белки, которые мы можем измерить в настоящее время, составляют около 50 белков на клетку. Технически программное обеспечение может обрабатывать гораздо больше».