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收集現(xiàn)場數(shù)據(jù)的高通量技術使得在生命科學的幾個分支進行大規(guī)模觀測成為可能。收集的數(shù)據(jù)范圍可以從分子水平(基因型)到生理(表型特征)和環(huán)境觀察(例如天氣、土壤條件)。這些大量的數(shù)據(jù)被統(tǒng)稱為表型學數(shù)據(jù)，代表了潛在生物系統(tǒng)動力學的關鍵科學知識的寶庫。然而，由于這些復雜數(shù)據(jù)集的多維性和對其復雜結構的先驗知識的缺乏，從這些復雜的數(shù)據(jù)集中提取信息和見解仍然是一項重大挑戰(zhàn)。

比較Hippo-X（HX）與Pheno Mapper的特征。藍色表示“是”（Y），粉紅色表示“不”（N）。

在本文中，作者介紹了Pheno-Mapper，一個用于探索性分析和可視化大規(guī)模現(xiàn)象數(shù)據(jù)的交互式工具箱。作者的方法是使用mapper框架對數(shù)據(jù)進行拓撲分析，然后使用內(nèi)置的數(shù)據(jù)分析和機器學習功能呈現(xiàn)可視化表示。作者在真實的植物(如玉米)現(xiàn)象數(shù)據(jù)集上演示了這一新工具的實用性。

Pheno-Mapper 的用戶界面

與現(xiàn)有方法相比，Pheno-Mapper的主要優(yōu)勢在于它提供了豐富的、交互式的對物候數(shù)據(jù)進行探索性分析的能力，并且它以一種易于擴展的方式將可視化分析與數(shù)據(jù)分析和機器學習相結合。特別是，Pheno-Mapper允許在數(shù)據(jù)拓撲總結的指導下進行子種群的交互選擇，并將數(shù)據(jù)挖掘和機器學習應用于這些選定的子種群進行深入探索。

來源：Pheno-Mapper: An Interactive Toolbox for the Visual Explorationof Phenomics Data.
Youjia Zhou,Methun Kamruzzaman,Patrick Schnable,Bala Krishnamoorthy,Ananth Kalyanaraman,Bei Wang
https://arxiv.org/pdf/2106.13397.pdf