成为博士:耶鲁大学的研究人员使大数据成型

科学家们现在有能力收集大量关于生命最基本过程的数据,比如少数胚胎干细胞在人体中产生数万亿个特化细胞的复杂舞蹈。但数据并不总是转化为知识,除非记录的数据点之间的关系能够以准确、有意义和可见的方式表达出来。

耶鲁大学遗传学和计算机科学副教授Smita Krishnaswamy的实验室开发了一种名为PHATE的新算法,克服了现有数据可视化工具的许多缺点,这些工具更容易受到数据点之间关系的干扰和扭曲。

与PCA、tSNE和扩散映射技术相比,PHATE visualizations compared to those created by PCA, tSNE, and Diffusion Mapping的可视化效果更好

上面的面板显示了PHATE是如何将人类胚胎干细胞可视化为神经元细胞、神经干细胞、心脏细胞和内皮细胞的,而不是其他三种技术的可视化。例如,更清晰、更详细的表述有助于产生有希望的新假设。

研究人员的工作发表在12月3日的《自然生物技术》杂志上。

新闻旨在传播有益信息,英文原版地址:https://news.yale.edu/2019/12/05/phated-be-yale-researchers-give-shape-big-data

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