Визуализация набора данных по экспрессии генов в раке молочной железы с использованием упругих карт (b) и метода главных компонент (c). Классы точек показаны с использованием размера (ER - статуc эстроген-рецептора), формы (GROUP - группа А - появление метастаз в течение 5 лет после лечения, группа B - нет рецидива) и цвета (TYPE - молекулярный тип опухоли). На панели (a) показана конфигурация узлов двумерной упругой карты в проекции на первые три главные компоненты. Сравнивая (b) и (c), можно заметить, что базальный тип опухоли как кластер лучше отделен на нелинейной проекции (b).
Visualization of breast cancer microarray data[1] using nonlinear pricipal manifolds produced by the elastic maps algorithm[2]. Ab initio classifications are shown using points size (ER), shape (GROUP) and color (TYPE): a) configuration of nodes in the three-dimensional principal linear manifold. One clear feature is that the dataset is curved such that it can not be mapped adequately on a two-dimensional principal plane; b) the distribution of points in the internal non-linear manifold coordinates (ELMap2D) is shown together with an estimation of the two-dimensional density of points; c) the same as b), but for the linear two-dimensional PCA manifold (PCA2D). One can notice that the “basal” breast cancer subtype is visualized more adequately with ELMap2D and some features of the distribution become better resolved in comparison to PCA2D.
self-made, released by the author into Public Domain
Autres versions
Cette image (de type biologie) devrait être recréée dans un format vectoriel, en tant que fichier SVG. Cela offrirait plusieurs avantages : voir Commons:Media for cleanup pour plus d'informations. Si une version SVG de cette image est déjà disponible, merci de bien vouloir l'envoyer. Après cela, remplacez ce modèle par {{vector version available|nouveau nom d'image.svg}}.
Moved from ru.wikipedia
Conditions d’utilisation
Public domainPublic domainfalsefalse
Moi, propriétaire des droits d’auteur sur cette œuvre, la place dans le domaine public. Ceci s'applique dans le monde entier. Dans certains pays, ceci peut ne pas être possible ; dans ce cas : J’accorde à toute personne le droit d’utiliser cette œuvre dans n’importe quel but, sans aucune condition, sauf celles requises par la loi.
↑Wang, Y., Klijn, J.G., Zhang, Y., Sieuwerts, A.M., Look, M.P., Yang, F., Talantov, D., Timmermans, M., Meijer-van Gelder, M.E., Yu, J. et al.: Geneexpression profiles to predict distant metastasis of lymph-node-negative primary breast cancer. Lancet 365, 671-679 (2005); Data online
↑A. N. Gorban, A. Y. Zinovyev, Principal Graphs and Manifolds, In: Handbook of Research on Machine Learning Applications and Trends: Algorithms, Methods and Techniques, Olivas E.S. et al Eds. Information Science Reference, IGI Global: Hershey, PA, USA, 2009. 28-59.
Légendes
Ajoutez en une ligne la description de ce que représente ce fichier
{{Information |Description=Визуализация набора данных по экспрессии генов в раке молочной железы с использованием упругих карт (b) и метода главных ком�