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Abstrakt
Quantifizierung von Heatmap-Datenanzeigen für Hochdurchsatzanalysen
Paul Juneau
Heatmaps werden als Mittel zur Visualisierung hochdichter Informationen in so unterschiedlichen Bereichen wie Astronomie, Geschäftsanalyse und Meteorologie verwendet . Forschungsteams im Bereich der Entdeckungsbiologie haben Heatmaps auch verwendet, um Gencluster in genomischen Untersuchungen zu visualisieren oder die Aminosäureverteilung in der Protein-Sequenzanalyse zu untersuchen. Handelsübliche Softwarepakete wie Spotfire® oder SAS JMP® bieten wissenschaftlichen Forschern die Möglichkeit, Heatmaps zu erstellen und Informationen aus Studien zu visualisieren, bieten jedoch keine Form von zusammenfassenden Statistiken, die bei Hochdurchsatzuntersuchungen nützlich wären, bei denen die Ergebnisse einer großen Anzahl von Datenvisualisierungen gleichzeitig verglichen oder Änderungen in der Anzeige longitudinal (über die Zeit) betrachtet werden.
Zuvor hatte Juneau die Verwendung von Plotnicks Charakterisierung der Lakunarität (1996) für zweidimensionale Heatmap- Datenanzeigen in zwei Farben oder Schattierungen vorgeschlagen. Für c (c>2) diskrete Schattierungen (in einer monochromatischen Karte) oder Farbtöne (in einer Vollfarbanzeige) schlägt der Autor eine Modifikation von Plotnicks Ansatz unter Verwendung des zugrunde liegenden Gleitbox-Ansatzes vor, der von Allain und Cloitre entwickelt wurde, jedoch mit einer Änderung der Art und Weise der Zählung der Merkmale.