在大多数科学研究中，对大量实验数据的统计分析通常是由计算和统计方面的技术专家来完成的。不幸的是，这些专家并不是相应研究领域的专家，这可能会导致分析出现漏洞。如果，研究者自己能够很容易地使用工具和方法对数据进行处理和分析，那么研究成果一定会很丰富。问题许多科学家都面临着一个共同的挑战，尤其是分子生物学领域的科学家，他们的实验会产生大量数据。有了如此海量的数据，人们需要软件工具来有效地解读他们的数据。今天，面对不断增长的大数据，计算机软件仍然主要侧重于数据处理，通过技术专家的用户界面以标准统计方法呈现数据结果。因此，科学家/研究人员很难深入解读这些数据，大量的数据分析工作只能由专业的生物信息学家和生物统计学家来完成。然而，这种模式并不理想，因为科学家通常是最了解研究领域的人。解决方案结合优化的算法，可视化方法可以在一定程度上解决这些挑战，让更多的用户能够探索和分析数据。可视化技术为快速识别重要结构和模式提供了积极有效的方式，反馈信息易于理解。从社区的角度来看，这也是一个重要的途径，因为它可以让更多的科学家分析和讨论实验数据和结果，从而推动创新。当使用可视化来识别数据中的新子组和模式时，我们建议采用五步法来确保可重复且重要的结果。出于多种原因完成此分析步骤。最基本的意图是尝试识别数据中全新的组或模式。另一方面，它是探索数据并仅检测预期的模式。这是一种质量控制。好主意。通过应用这种五步法，科学家无需成为统计专家就可以研究庞大而复杂的数据集。下面将更详细地描述该方法，但这里需要澄清一些基本概念。它可以应用于任何类型的生命科学行业数据，可以是高维数据和样本数据，例如RNA-seq、基因表达阵列、蛋白质组学、DNA甲基化、代谢组学等。步骤1：降低数据维度首先，需要将高维数据降低到较低的维度，以便可以在3D中呈现。为此，我们建议使用主成分分析(PCA)方法。此外，还需要数据着色工具来增强信息，并使用过滤器等工具来筛选部分数据集。在五步过程的初始阶段，研究人员检测并删除实时数据集中是否存在***信号。一旦识别出信号，就可以将其移除以查看是否还有其他模糊但仍可识别的信号。去除强信号通常会导致活动样本和/或变量（特征）的减少。第二步：评估信噪比该过程的第二步是使用PCA、投影分数和随机化来评估数据中的信噪比。投影分数显示检测到的信号或模板的视觉强度。第三步：方差滤波去除噪声第三步是通过方差滤波去除“噪声”。如果研究人员可以在他们的活动数据集中看到显着的信噪比，那么他们应该尝试删除一些最有可能产生噪音的活动变量。为了确定所需的方差过滤量，用户可以使用PCA的可视化和投影分数的方法来获得方差过滤量。通过测试几个不同的方差设置更容易找到清晰的模式。Step4:StatisticaltestingStep4,statisticaltesting是一个可选的执行步骤，可以应用于五步过程的任何/所有其他阶段，即可以在初始分析期间执行，也可以在重复执行一个步骤时执行何时，或在步骤结束时，或根本没有。测试数据集可以在迭代过程中预先定义或确定。（建议为第二个数据集验证找到的数据结构和数组）第五步：搜索子组或集群最后一步，使用图形来细化对子组或集群的搜索。例如，连接网络或图形中的样本，使其可以提升到更高的维度（即大于三个维度，可以用3DPCA图表示），因为样本图中创建的图形是基于所有活动变量的空间距离，因此可以让用户更深入地了解数据结构。重复这五个步骤，直到找不到新的数据结构。以这种方式操作，可视化可以成为研究人员的强大工具。数据可以以清晰的方式可视化，科学家可以轻松识别那些有趣和/或重要的结果，而无需依赖专业的生物信息学家和生物统计学家。相反，科学家可以与生物信息学家合作以获得更有意义的结果。
