98、生物数据可视化与蛋白质分类的创新技术

生物数据可视化与蛋白质分类的创新技术

在生物信息学领域，数据的有效展示与分析至关重要。本文将介绍两款工具，一款是用于展示生物数据树结构的 DigitalTree，另一款是用于蛋白质分类的 HiSP 概率数据挖掘技术。

DigitalTree：生物数据树结构展示工具

加权树在生物数据表示中应用广泛，如系统发育树可展示生物物种和基因的关系，生物数据也可通过最小生成树（MST）进行聚类。然而，将高维复杂的生物数据树结构可视化到二维平面存在挑战，现有的展示技术存在边权重比例不保留、缺乏处理标准化生物数据的能力等问题。

算法与方法

• 选择根节点 ：从树 $T = {V, E}$ 中，DigitalTree 会选择一个能平衡树的根节点。定义顶点 $i$ 和 $j$ 之间的路径 $\gamma_{i,j}$，路径长度为其上边权重之和。第 $i$ 个顶点的根质量 $\Delta_i$ 计算如下：
  $\Delta_i = \sum_{j\neq i} \left{ \sum_{e\in\gamma_{i,j}} w(e) \right}$
  根节点的索引 $i_{root}$ 满足：
  $i_{root} = \arg \min_{i} \Delta_i$
• 计算角度 ：确定根节点后，所有后代节点会根据一定角度放置在二维平面上，边长度与对应边权重成比例。对于以顶点 $v$ 为根的子分支，$L(v)$ 表示叶子节点的数量。子节点 $v$ 的角度 $\beta_v$ 计算方式为：
  $\beta_v =
  \begin{case