[發明專利]一種基因大數據前端可視化交互分析方法

在審

• 申請號: 202011154123.2
• 申請日: 2020-10-26
• 公開（公告）號: CN112015513A
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發明（設計）人: 高川;周煌凱;夏昊強;艾鵬;陳建周;張秋雪
• 申請（專利權）人: 廣州基迪奧生物科技有限公司
• 主分類號: G06F9/451
• 分類號: G06F9/451;G16B45/00
• 代理公司: 廣州容大知識產權代理事務所(普通合伙) 44326
• 代理人: 潘素云

本發明公開了一種基因大數據前端可視化交互分析方法，包括如下步驟：JavaScript腳本加載：前端交互技術使用JavaScript；服務器接收請求后，向用戶瀏覽器發送JavaScript腳本包；數據加載：服務器接收請求后，將對應數據發送給用戶瀏覽器；圖形初步渲染：使用Canvas繪圖代碼實現高效動態視圖渲染；圖形參數調整與重新渲染：被讀入JavaScript腳本，繼續使用Canvas繪圖代碼重新完成圖形渲染；圖形導出：瀏覽器將基于JavaScript腳本包中的Canvas轉碼腳本，轉化為SVG或者PNG圖形代碼，并另存SVG或者PNG圖形到電腦本地文件夾。本發明操作簡單，用戶友好。

技術領域

本發明涉及生物信息學技術領域，具體涉及一種基因大數據前端可視化交互分析方法。

背景技術

隨著基因測序技術的快速進步、檢測成本呈現超摩爾定律的趨勢下降、高通量測序設備的廣泛應用，使得基因檢測變的普及，在更廣的研究領域上發揮作用，如臨床診斷、遺傳檢測、個人基因組、藥物基因組等眾多研究領域。

基因檢測變普及的同時也帶來新的機遇和問題，通過基因組學、轉錄組學、蛋白組學、代謝組學等基因組學檢測技術形成基因數據量也呈倍數增長，對海量數據的篩選和挖掘變為下一個重點和難點。組學大數據分析一般需要由大型服務器完成，然后以圖表的形式將結果呈現。組學數據數據量大，信息抽象復雜，數據以可視化圖形的方式呈現是協助數據解讀人員進行數據解析的關鍵方法。在數據解析過程中，解讀人員需要根據自己的初步判斷不斷調整可視化繪圖參數，例如調整豐度過濾的閾值，刪減樣本等，然后依據參數調整后圖形的變化進一步調整判斷。應對可視化圖形實時調整的需求，目前最高效的方式是通過云端web界面的方式，呈現動態交互式圖形。該策略的實現方式為：

1）通過云端連接服務器，將服務器內的相關數據和繪圖指令加載進入瀏覽器，并以動態web界面的形式向解讀人員呈現圖形。

2）數據解讀人員可以通過web界面內的頁面菜單調整參數，瀏覽器將根據參數變化，將調整后的圖形實時反饋給解讀人員。

web界面動態圖形常用的圖形渲染方式為采用SVG格式的圖形。SVG格式圖形是最常用的不依賴分辨率的矢量圖圖形格式之一，但在進行組學大數據圖形可視化過程中會面臨效率太低的問題。組學大數據可視化經常要呈現大量樣本的信息，例如數萬個基因，數十萬個細胞，數百萬個SNP。這意味著這些信息對應的可視化圖形，將是由大量的點、線等元素構成的高復雜度圖形。常規的SVG格式渲染此類由海量元素構成的高復雜度圖形效率非常緩慢，加載一副圖形可能需要耗費數十秒時間。這意味著數據解讀者每次修改參數都需要長時間等待才能看到修改后的圖形變化，而不是得到實時的圖形反饋。這將嚴重降低數據解析的效率，帶來極差的用戶體驗。

如果直接換用Canvas等依賴分辨率的交互式繪圖技術，雖然可以提高圖形刷新速度，但卻會由于分辨率的限制丟失了一部分圖形信息。對于科研領域的用戶，由于發表文章的要求，需要結果圖形可輸出為矢量圖，以滿足后續各類圖形調整的需求。

為了解決這一生物大數據圖形可視化的難點，需要開發能同時滿足以下兩點需求的可視化渲染技術：

1）能快速渲染大數據復雜元素，在瀏覽器端的圖形能夠實時響應用戶的參數調整結果；

2）結果可以輸出為矢量圖，以滿足后續科研論文圖形調整的需求。

發明內容

有鑒于此，為了解決現有技術中的上述問題，本發明提出一種基因大數據前端可視化交互分析方法，前端交互使用JavaScript的技術，使用Canvas繪圖代碼實現生物大數據的前端高效交互可視化，并且網頁端圖形可以通過轉碼轉化為SVG、PNG等用戶熟悉的格式輸出，從而可以兼顧圖形，可以高效交互，同時結果可以輸出為SVG矢量圖。