SequencesViewer : comment rendre accessible des motifs séquentiels de gènes trop nombreux ?
Résumé
Les techniques d'extraction de connaissances appliquées aux gros volumes de données, issus de l'analyse de puces ADN, permettent de découvrir des connaissances jusqu'alors inconnues. Or, ces techniques produisent de très nombreux résultats, difficilement exploitables par les experts. Nous proposons un outil dédié à l'accompagnement de ces experts dans l'appropriation et l'exploitation de ces résultats. Cet outil est basé sur trois techniques de visualisation (nuages, systèmes solaire et treemap) qui permettent aux biologistes d'appréhender de grandes quantités de motifs séquentiels (séquences ordonnées de gènes). / Techniques for extracting knowledge from huge volumes of data, obtained from DNA microarrays analysis, allow the discovery of previously unknown knowledge. However, these techniques produce many results not easily actionable by the experts. We propose a tool dedicated to the support of these experts in the process of appropriation and exploitation of these results. This tool is based on three visualization techniques (clouds, solar and treemap) that allow biologists to capture large amounts of sequential patterns (ordered sequences of genes).
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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