用户在虚拟现实环境中探索具有罕见疾病病灶的网络地图的绿屏构图。Credi t: Christiane V.R. Hütter，发表于《自然计算科学》2022年。使用网络可视化数据时，表示类型对于提取隐藏信息和关系至关重要。rg Menche的研究小组是奥地利科学院CeMM分子医学研究中心的兼职首席研究员，也是维也纳大学的教授和Max Perutz Labs的小组负责人，他们开发了一种新的方法来生成网络布局，允许在二维和三维虚拟空间中可视化网络的不同信息，并探索不同的视角。该结果还可以通过提供复杂蛋白质相互作用的更通用、更容易理解的表示来促进未来对罕见疾病的研究。网络可视化允许探索各个数据点之间的联系。然而，网络越复杂、越庞大，就越难找到你要找的信息。由于缺乏合适的布局，出现了所谓的“毛球”可视化，这通常模糊了网络结构，而不是阐明它。rg Menche在CeMM的研究小组和Max Perutz Labs(维也纳大学和维也纳医科大学的合资企业)的科学家开发了一种方法，该方法可以预先指定哪些网络属性和信息应该以可视方式呈现，以便交互式地对它们进行探索。这些结果已经发表在《自然计算科学》上。
降低复杂性
在这项研究中，第一作者Christiane V. R. Hütter是Joerg Menche研究小组的博士生，他使用了最新的降维技术，允许在标准笔记本电脑上在很短的时间内计算具有数千个点的网络的可视化。“我们研究背后的关键思想是为大型网络开发不同的视图，以捕捉复杂性，获得更全面的视图，并以直观易懂的方式呈现出来，类似于查看具有不同信息内容、详细视图和视角的同一地区的地图。”Menche实验室的科学家开发了四种不同的网络布局，他们称之为图表，以及二维和三维可视化，每种都遵循不同的规则，以打开给定数据集的新观点。任何网络信息都可以以这种方式编码和可视化，例如，特定点的结构意义，以及功能特征。用户可以在不同的布局之间切换，以获得全面的画面。研究负责人rg Menche解释说:“使用新的布局，我们现在可以预先指定我们想要查看的内容，例如，网络中某个点的连接数，或特定的功能特征。例如，在生物网络中，我可以探索与特定疾病相关的基因之间的联系，以及它们之间可能存在的共同点。”
基因的相互作用
科学家们在简单的模型网络和复杂的相互作用网络上进行了概念验证，这些网络绘制了人体的所有蛋白质及其相互作用。这包括超过16，000个点和超过300，000个连接。Christiane V.R. Hütter解释说，“使用我们的新布局，我们现在能够直观地表示蛋白质的不同特征及其连接，例如蛋白质的生物学重要性与其在网络中的中心地位之间的密切关系。我们还可以可视化与同一种疾病相关的一组蛋白质之间的连接模式，这种模式很难用传统方法破译。”
量身定制的解决方案
新框架的灵活性允许用户为特定应用定制网络可视化。例如，研究作者能够开发三维相互作用组布局，专门用于研究某些基因的生物功能，这些基因的突变被怀疑会导致罕见疾病。rg Menche补充说:“为了便于可视化表示以及对inter actome等大型网络的分析，我们的布局也可以集成到虚拟现实平台中。”
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