7、人类疾病地图与安全相似性查询：医学研究新视角

人类疾病地图与安全相似性查询：医学研究新视角

人类疾病地图的构建与应用

在医学研究中，对疾病共病关系的可视化探索是一项重要工作。通过构建人类疾病地图，可以直观地展示疾病之间的关系以及相关临床信息。

地图生成

人类疾病地图的生成涉及多个模块，包括共病图生成、基础地图生成、热力图生成和地图渲染。系统采用 Django Web 应用框架，在 Ubuntu 12.04 环境下以模块化设计实现。
- 基础地图 ：使用 SFDP 绘图算法，具有良好的大规模数据集处理能力，能为研究人员提供临床意义和美观的可视化效果。例如，在绘制前 800 种人类疾病地图时，设置负载因子为 1，启用边和着色功能。
- 热力图 ：用于展示临床信息（医院、年龄、性别）的分布情况。热力图强度代表特定节点上信息的重要性，通过计算归一化患者数量密度的对数尺度来确定每个热点的直径。为解决信息选项高亮区域可能出现的重叠问题，会将热点中心向不同方向稍微偏移。

案例研究

通过两个案例研究，进一步展示了疾病地图在医学研究中的应用价值。
- 基础地图案例 ：以绘制前 100 种常见疾病的彩色地图为例，为突出疾病间的重要关系，设置每个节点的负载因子为 1，即每个节点仅发出一条边，并选择 SFDP 算法进行图绘制。结果显示，这 100 种疾病呈现出分层结构，被分为 11 个簇。例如，“混合性高脂血症”是排名第一的人类疾病，也是 9 种次常见疾病的中心，且混合性高脂血症、高血压和糖尿病之间存在高度相关性。
- 热力图案例