Biological system is very complex because various biomolecules and a lot of interactions are involved in the system. There are various types of biological interactions in our human body system. To understand whole biological systems properly, many types of biological interactions must be integrated and analyzed comprehensively. In this situation, it is important that effective visualization of the biological interaction data to handle and analyze it easily.
For effective visualize various types of biological interactions, the visualization system have to achieve four important goals. First, various types of biological interactions must be integrated and visualized in a single screen as a network without complexity. Second, system should enable user to observe and analyze features of biological system. Third, system should enable user to navigate the large network and find certain nodes. Finally, the visualization system have to show the changes of a biological system. Unfortunately previous biological network visualization systems did not satisfy these requirements. So we suggested a design and algorithm for novel systems which effectively visualize various types of biological interactions.
Consequently to achieve design goals for effective visualization of biological interaction, our visualization system satisfied important requirements with four key ideas. First, we introduced the multi-layer to a single screen to visualize interactions between various types of biological entities without complexity. User can obtain an information of networks and its context from individual layer each. Second, we fixed positions of entities automatically with the biological similarity between nodes. Entities which really consist of human body were arranged into 11 organ system areas hierarchically. User can navigate toward a certain anatomical term nodes with his knowledge about anatomy, and can observe a sub network which is related to specific biological property. To handle a huge scale of integrated network, we give the visibility score to each entities which means the influence to the biological network. Then implemented a zoom function to our system by selective representing nodes preferentially which has high visibility score. By selectively visualizing from nodes which have high visibility score to low scored nodes, our system maintain the suitable number of nodes at all the time. User can observe the summarized network when it is zoomed out, and observe the detail of sub network as zooming in. Finally, to show changes of biological system, we made dynamic edges of which shape and color is changed as time flow.
생물학적 시스템에는 매우 다양한 종류의 물질들과 수 많은 상호작용들이 섞여 있어 매우 복잡하다. 특히 인간의 생체 시스템에는 다양한 종류의 상호작용들이 포함되어 있다. 이러한 거대한 시스템을 전체적으로 이해하기 위해서는 다양한 종류의 생물학적 상호작용들이 한데 통합되어 전체적으로 분석되어야 한다. 이러한 점에서 수 많은 생물학적 상호작용들을 용이하게 다루고 분석하기 위해 이를 효과적으로 시각화 하는 것은 매우 중요하다.
다양한 생물학적 상호작용들을 효과적으로 시각화하기 위해 시각화 시스템은 다음의 4가지 조건을 만족시켜야 한다. 첫 째, 다양한 종류의 생물학적 상호 작용들이 한 화면에서 통합되어 시각화 되되 복잡하지 않아야 한다. 둘 째, 시각화 시스템 안에서 생물학적 시스템의 특징들을 관찰하고 분석 할 수 있어야 한다. 셋 째, 사용자로 하여금 매우 커다란 네트워크를 어려움 없이 탐색 가능하게 하고 특정한 위치를 찾아 갈수 있도록 해야 한다. 넷 째, 생물학적인 변화를 관찰 할 수 있어야 한다. 하지만 현재까지의 생물학적 네트워크를 시각화하는 시스템들은 이러한 조건들을 만족시키지 못한다. 그래서 우리는 다양한 종류의 생물학적 상호작용들을 효과적으로 시각화 할 수 있는 새로운 방법론과 시스템을 제안하였다.
결과적으로 우리의 시각화 시스템은 4가지 아이디어를 바탕으로, 효과적인 시각화 시스템에 필요한 조건들을 만족 시켰다. 이 연구에서는 4가지 핵심 아이디어가 있다. 먼저 하나의 화면을 두 개의 독립적인 레이어로 분할하여 다양한 종류의 상호작용이 포함되어도 복잡하지 않도록 시각화 하였다. 사용자들은 각각의 구별되는 레이어로부터 생물학적인 상황에 대한 정보를 얻을 수 있다. 그리고 수 많은 생물학적 요소들의 위치를 이들 간의 생물학적 유사성을 바탕으로 자동적으로 계산하여 고정하였다. 실제 우리 몸을 구성하는 요소들은 11개의 인체 장기의 영역에 계층적으로 배치 되었다. 사용자들은 해부학적 지식을 바탕으로 특정 요소들을 찾아 갈 수 있으며, 특정 생물학적 특징들을 가진 요소들의 부분적인 네트워크를 관찰 할 수 있다. 그리고 각각의 생물학적 요소들에 생물학적 시스템에 미치는 영향력을 바탕으로 시각화 점수를 부여하였다. 그리고 이 시각화 점수를 활용하여 시각화 점수가 높은 요소부터 선택적으로 보여주는 방식을 통해 확대 축소 기능을 도입하였다. 이를 통해 사용자는 커다란 전체적인 네트워크의 모습부터 자세한 모습까지 모두를 편리하게 관찰 할 수 있다. 또한 마지막으로 요소 사이의 에지의 모양과 색깔을 시간에 따라 변화시킴으로써 시스템의 변화를 표현하였다.
