Datenvisualisierung
Ein wesentlicher Bestandteil der Analyse von Hochdurchsatz-Daten ist ihre Visualisierung, um die Datenqualität zu bewerten und diese großen Datensätze für die Interpretation und Hypothesenbildung leicht zugänglich zu machen. Die Datenvisualisierung kann außerdem dabei helfen, verborgene Muster und Trends aufzudecken, die in Tabellenansichten nicht erkennbar sind.
Was wir anbieten
Diagramm zur Qualitätsbewertung
Die Visualisierung des erhaltenen Datensatzes kann dabei helfen, die Qualität der Daten zu bewerten, Ausreißer und potenzielle Probenvertauschungen zu identifizieren und die Leistung von Datenvorverarbeitungs- und Normalisierungsverfahren zu beurteilen. Wir bieten eine breite Palette an Diagrammen, wie Korrelationsdiagramme, Streudiagramme und den weit verbreiteten Boxplot.
Explorative Datenvisualisierung
Aufgrund der hohen Dimensionalität von Hochdurchsatz-Daten werden nicht-überwachte (unsupervised) explorative Analysetechniken eingesetzt, um einen ersten Einblick in den Datensatz zu erhalten. Wenn Sie mehr über Ihre Daten erfahren möchten, können wir Ihnen dabei helfen, indem wir Ihnen eine Hauptkomponentenanalyse (PCA, principal component analysis), t-verteilte stochastische Nachbarschaftseinbettung (t-SNE, t-distributed stochastic neighbor embedding) oder Clustering-Ergebnisse liefern.
Integrative Datenvisualisierung
Genomische Daten enthalten eine Fülle von Informationen. Aufgrund ihrer hohen Komplexität besteht ein Bedarf an ausgefeilten Visualisierungsmethoden und -werkzeugen, um neue Hypothesen aufzustellen und Schlussfolgerungen zu ziehen. Solche Datensätze lassen sich leicht mit Circos-Plots und in der allgemeineren Form eines Chord-Diagramms darstellen. Dieses kann auch verwendet werden, um Genexpressionsdaten mit den Ergebnissen einer Anreicherungsanalyse von Signalwegen zu integrieren. Wenn Sie mehrere Datenebenen visuell kombinieren möchten, sind der Circos-Plot und Abwandlungen davon genau die richtige Darstellung für Sie. Teilen Sie uns mit, welche Art von Daten Sie zeigen möchten, und wir werden die Darstellung anpassen.