초록 NCBI 분류학 식별자와 관련된 데이터를 시각화하려는 필요성이 비교 유전체학에서 메타유전체학, 메타바코딩, 그리고 심지어 홍보에 이르는 다양한 생물학적 분야에서 증가하고 있다. 현재 이러한 데이터를 전체 분류학의 전체적 비전을 유지하면서 시각화할 수 있는 도구는 없으며, 이는 데이터에 대한 편향된 관점을 초래할 수 있다. 여기에서 우리는 사용자가 Lifemap에서 제안한 인터랙티브 분류학 트리에 자신의 데이터를 직접 맵핑할 수 있도록 하는 Python 패키지인 pylifemap을 소개한다. 간단한 구문을 통해 어떤 유형의 데이터를 나타내는 레이어(포인트, 선, 아이콘, 열지도 등)를 Lifemap 기본 지도 위에 중첩시켜 생물학적 데이터 세트를 검사할 수 있는 인터랙티브 맵을 생성한다. 생성된 시각화는 노트북이나 독립형 HTML 파일을 통해 쉽게 공유할 수 있으며, 정적 이미지로 내보낼 수도 있다. 우리는 IUCN 위협 종 적색 목록과 대규모 환경 메타유전체학 실험의 산출물이라는 두 가지 대조적 데이터 세트를 탐색하는 데 있어 pylifemap의 유용성을 설명한다.
Barnier et al. (수요일) 이 질문을 연구했다.