从复杂数据到科研判断，Vortex如何支持生物数据可视化

生命科学研究产生的数据类型正在不断增加。从基因组、转录组和蛋白质组数据，到流式细胞术、临床信息和高通量成像结果，科研人员需要同时面对不同来源、不同结构和不同维度的数据。

Dotmatics在原厂文章中指出，数据可视化并不只是对科研结果进行美化展示，而是数据解释和科研协作过程中的组成部分。面对规模较大、关系复杂且彼此关联的数据，仅依靠表格往往难以理解其中的模式。

为什么表格难以覆盖复杂科研数据？

电子表格适合记录和查看结构相对清晰的数据，但生命科学数据通常具有高维度、强关联和多来源等特点。

例如，一项生物医学研究可能同时包含：

• 样本基本信息；
• 实验分组；
• 基因表达数据；
• 蛋白质指标；
• 细胞群体数据；
• 临床表型；
• 时间序列结果；
• 数据处理参数。

当研究人员需要比较多个变量时，逐行查看表格可能难以发现样本分组、异常值和变量之间的关联。通过散点图、热图、分组图或其他交互式视图，研究人员可以从不同角度观察同一批数据。

Dotmatics原厂文章以基因组数据可视化为例，介绍了Circos图和肿 瘤数据地图等方式如何帮助研究人员理解高维数据。文章还提到，癌症基因组图谱项目已经形成超过2.5 PB的基因组、表观基因组、转录组和蛋白质组数据。面对这类数据规模，可视化工具承担了数据解释和模式发现方面的工作。

数据可视化也关系到科研协作

科研分析通常是一个不断循环的过程。研究人员获取原始数据后，需要进行整理、建模、分析、展示和复核，并根据结果提出新的问题。

在这一过程中，如果图表与原始数据之间缺少关联，团队成员可能难以了解图表所使用的数据范围、筛选条件和处理参数。Dotmatics认为，数据管理平台与可视化工具结合后，研究团队可以连接不同数据集、构建符合项目需求的图表，并在需要时返回原始数据。

这种方式有助于团队：

• 查看不同来源的数据；
• 识别数据趋势和异常点；
• 比较不同样本或实验组；
• 保存分析方式；
• 共享图表和分析结果；
• 根据结果继续追踪原始数据。

Vortex在生物数据可视化中的作用

虽然Vortex主要强调化学研发和科学决策支持，但Dotmatics也展示了其在生物数据分析场景中的应用。

在原厂文章介绍的COVID-19免疫表型示例中，研究数据包含流式细胞术结果和临床数据。这些数据经过收集、整理和建模后，被传递到Vortex进行交互式可视化与分析。

研究人员可以通过可视化方式观察趋势和模式，并进一步查看相关原始数据。Dotmatics将Vortex定位为用于科学数据可视化、分析和决策支持的工具。

需要注意的是，该原厂文章主要用于说明数据平台与可视化工具的连接思路，并不是完整的软件实施案例。公开页面没有提供项目数据结构、具体配置参数或实施结果，因此不宜将其写成已经完成临床验证的应用项目。

从“展示数据”转向“探索数据”

传统图表往往用于汇报已经完成的分析结果，而交互式数据可视化更强调数据探索。

研究人员可以根据实际问题调整筛选条件、数据范围和展示维度。例如，在查看细胞群体数据时，可以先按患者分组，再进一步查看不同时间点或临床指标；发现异常样本后，还可以返回相关原始数据进行核查。

这种过程并不会自动得出科研结论，但可以为研究人员发现问题、形成假设和开展后续分析提供支持。

Vortex提供的图表、表格、数据筛选和交互分析能力，可以用于连接数据观察与深度判断。研究人员仍需要结合实验设计、统计方法和学科知识解释结果。

数据可视化工具的评估要点

研发团队在选择数据可视化工具时，可以从以下方面开展评估：

1. 是否支持现有数据类型和文件格式；
2. 是否能够处理项目所需的数据规模；
3. 是否支持交互筛选和多维度查看；
4. 是否能够连接原始数据与分析结果；
5. 是否支持统计分析和深度领域分析；
6. 是否可以保存和共享分析模板；
7. 是否能与现有科研数据系统衔接；
8. 是否便于团队成员理解和复用分析流程。

不同团队的数据结构和科研流程存在差异，软件功能需要结合真实数据进行验证。