Title: Visualisation dinformation et applications la biologie
1Visualisation dinformation et applications à la
biologie
- Fabien Jourdan
- fjourdan_at_lirmm.fr
2- Allocataire moniteur en 3eme année
- Equipes VAG et MAB
- La thèse
- Directeurs
- Jacques Marti (équipe transcriptome de lUM2)
- Guy Melançon (équipe VAG)
3(No Transcript)
4Data Extraction
Visualization
5Processus de visualisation
- Organiser les données
- Clairement séparer données et représentation
- Organiser les données en fonction de la
représentation - Dessin
- Suivre les conventions graphiques du domaine
- Proposer de nouveaux algorithmes de dessin
- Lier données et représentations
- Lutilisater doit pourvoir accéder à la donnée
via le dessin - Navigation
- Donner une vue synthétique des données
(clustering) - Proposer des méthodes dinteraction pour aider la
navigation
6Lexemple des voies métaboliques
KEGG
7Processus de visualisation
- Organiser les données
- Clairement séparer données et représentation
- Organiser les données en fonction de la
représentation - Dessin
- Suivre les conventions graphiques du domaine
- Proposer de nouveaux algorithmes de dessin
- Lier données et représentations
- Lutilisater doit pourvoir accéder à la donnée
via le dessin - Navigation
- Donner une vue synthétique des données
(clustering) - Proposer des méthodes dinteraction pour aider la
navigation
8DB2
DB3
DB4
DB1
Query engine
9Processus de visualisation
- Organiser les données
- Clairement séparer données et représentation
- Organiser les données en fonction de la
représentation - Dessin
- Suivre les conventions graphiques du domaine
- Proposer de nouveaux algorithmes de dessin
- Lier données et représentations
- Lutilisater doit pourvoir accéder à la donnée
via le dessin - Navigation
- Donner une vue synthétique des données
(clustering) - Proposer des méthodes dinteraction pour aider la
navigation
10BIOTAG
KEGG
11Dessin par forces
12Processus de visualisation
- Organiser les données
- Clairement séparer données et représentation
- Organiser les données en fonction de la
représentation - Dessin
- Suivre les conventions graphiques du domaine
- Proposer de nouveaux algorithmes de dessin
- Lier données et représentations
- Lutilisateur doit pourvoir accéder à la donnée
via le dessin - Navigation
- Donner une vue synthétique des données
(clustering) - Proposer des méthodes dinteraction pour aider la
navigation
13Lier données et représentations
DATA
Visualization
BIOTAG
User
14Lier données et représentations
DATA
Visualization
BIOTAG
User
15Processus de visualisation
- Organiser les données
- Clairement séparer données et représentation
- Organiser les données en fonction de la
représentation - Dessin
- Suivre les conventions graphiques du domaine
- Proposer de nouveaux algorithmes de dessin
- Lier données et représentations
- Lutilisater doit pourvoir accéder à la donnée
via le dessin - Navigation
- Donner une vue synthétique des données
(clustering) - Proposer des méthodes dinteraction pour aider la
navigation
16Navigation Clustering
A. J. Enright PNAS 2002
17ResynAssistant (access graph)
18Navigation Clustering
- Giving a synthetical view of data
- According to their values
- Acdording to their organisation (structure)
- Grouping elements
- Manualy
- Automaticaly
Multiscale Visualization of Small World
Networks InfoVis 03.
19Navigation Clustering
- Giving a synthetical view of data
- According to their values
- Acdording to their organisation (structure)
- Grouping elements
- Manualy
- Automaticaly
Multiscale Visualization of Small World
Networks InfoVis 03.
20Navigation keeping context
- When looking closer at an element, keeping the
contextual information - An overview frame
- A Fisheye Semantic Zooming
21Navigation keeping context
- When looking closer at an element, keeping the
contextual information - An overview frame
- A Fisheye Semantic Zooming
22Navigation keeping context
- When looking closer at an element, keeping the
contextual information - An overview frame
- A Fisheye Semantic Zooming
23(No Transcript)