看过大家不同版本的解读，DT君终于按捺不住了，请来了我们的设计师小哥哥，dei，也就是这张图的创作者本人，梓豪童鞋，为大家来一波这张图最原汁原味的数据可视化构思。...这三款软件功能相仿，很多新手会简单地理解为“对应不同的需求使用不同的软件啊”，这就是以“工具”的视角来看待“工具”的特点。...原子设计，顾名思义，就是将设计需求拆解到“原子级别”，相关概念大家可以自己百度，不多赘述。我尝试将这一设计模式引入日常的数据可视化工作中，这里就以这个引发大家讨论的“半圈式玫瑰图”为例来拆解： ?...上面展示的就是原子设计在这张可视化图中的使用，我们把图拆解为颜色模式（colors）、字体标准（fontstyle）、排版标准（margin，padding）、布局模式（layout）和基本图表（chart...这时的图还是很丑的，有点光秃秃的感觉，如何让它更好看，更是DT视觉风格？ 这就是颜色样式和排版样式的套用，这些元素在我们的设计中都已经积累下来了，我这次做图只需要复用即可。
Tcharts 致力于提供高性能，易定制的企业级可视化解决方案。目前支持“统计图表”、“地图”和“图可视化”等组件。本文主要介绍“图可视化”组件部分。...图可视化组件目前已应用到全链路监控“腾讯云应用性能观测 APM”，“腾讯云内容分发网络 CDN”, “腾讯云安全中心”等50多个产品中，提供差异化的图可视化解决方案。 什么是图可视化？...把图通过可视化的方式把这种关系呈现出来，即为图可视化。 可视化终极目标是对事物规律的洞悉。通过可视化表达来增强人们完成某件任务的效率。...Tcharts 的图可视化解决方案 1. Tcharts 的核心架构 [点击查看大图] 场景化组件层: Tcharts 底层是不依赖任何技术栈的，可以单独使用。...在 Tcharts 上封装了 react 组件和 Vue 组件，方便不同的技术栈使用。 组件/接口层： 提供兼容 Echarts 的接口和 API。
Tcharts即Tvision-T1，是基于Canvas的自研可视化组件。 致力于提供高性能，易定制的企业级可视化解决方案。目前支持“统计图表”，“地图”和“图可视化“组件。...本文主要介绍“图可视化”组件部分。目前已应用到“性能观测APM“，“腾讯云CDN“, “腾讯云安全中心“等多个产品中，提供差异化的图可视化解决方案。 1 什么是图可视化？ 图是指图论中的图。...把图通过可视化的方式把这种关系呈现出来，即为图可视化。 可视化终极的目标是对事物规律的洞悉。通过可视化表达来增强人们完成某件任务的效率。...3 Tcharts的图可视化解决方案 3.1 Tcharts的核心架构 [rrf7f1wd2s.png] 在以前的文章中有介绍到Tcharts的架构，为支持图可视化，架构做了一些更新。...场景化组件层：Tcharts底层是不依赖任何技术栈的，可以单独使用。在Tcharts之上封装了react组件和Vue组件，方便不同的技术栈使用。 组件/接口层：提供兼容Echarts的接口和API。
描述 Gephi 是一款网络分析领域的数据可视化处理软件，开发者对它寄予的希望是：成为 “数据可视化领域的Photoshop” ，可运行在Windows，Linux及Mac os系统。...简单易于安装和使用，以可视化为中心的UI，像Photoshop™的图形处理一样。 支持模块化扩展Gephi及插件开发，该架构构建在Netbeans平台之上，可以通过精心编写的API轻松扩展或重用。...FR算法建立在粒子物理理论的基础上，将图中的节点模拟成原子，通过模拟原子间的力场来计算节点间的位置关系。算法通过考虑原子间引力和斥力的互相作用，计算得到节点的速度和加速度。...分割(Partition)： 分割也是一种归类，把值相同的节点或边用不同的颜色标示出来，还可把值相同的节点组合成一个节点。...degree(平均度)： 计算每个节点的度，并统计相同度的节点数量 平均度： 有向图：所有点的度数总和/节点数*2 无向图：所有点的度数总和/节点数 在图上能够，看出每个度所占的百分比，能够看到每种度用不同颜色标示
这一部分来自多年前我在学习山东大学在MOOC网上的生物信息学课程的笔记，对此表示感谢。你可以换成对接结果的文件进行学习。 能够实现蛋白质三维结构可视化的软件非常多。...这种专业级的可视化软件不仅能够做出非常漂亮的图片，它还有强大的插件支持各种各样的蛋白质结构分析，这款软件需要购买，如果你发表的文章里提到某些内容是使用PyMOL制作的，而文章中所有作者和作者单位都没有PyMOL...不同的原子应的细线颜色不同。碳原子是青色的，氮原子是蓝色的，氧原子是红色的，氢原子是白色的，还有少量黄色的硫原子。 ?...第一个元素是用什么样式（Style）显示，当前使用的样式是以细线显示原子（Lines）。第二个元素是用什么颜色（Color）显示，当前使用的颜色是按原子名定义的不同颜色（Name）。...4.18 不同的几种Drawing Method 5、Coloring Method 下拉条（图4.19）：Name 颜色方案是一种原子一种颜色，常见的比如碳原子青色、氧原子红色、氮原子蓝色、硫原子黄色
cell），使用到的加速设备为Nvidia Titan V和Tesla Volta V100显卡，成功将模拟时间压缩到20分钟内。...Spore把一整个细胞作为初始状态，但实际上细胞也分为很多种类，有不同的物理、化学、生物性质，从原子开始模拟细胞，也许更适合「造物者」的身份。...除了在原子级模拟细胞外，GPU还可以帮助研究人员建立各种复杂病毒的可视化模型，例如COVID19，从而更了解病毒的性质，更快地找到攻克病毒解决方案。...研究人员正在使用科学可视化从大型 HPC 数据集收集数据，从而将蛋白质折叠进行可视化、分析化学性质、了解超新星等。...创意艺术家也可以将科学数据转化为逼真的视觉效果，帮助研究人员和普通观众更好地理解其艺术背后的科学。 工程师正在使用科学可视化来分析机器人、制造系统和结构工程等各种使用案例的设计。
该工具包支持多种常见的结构文件格式，并提供多种分子表示方法，以满足不同的可视化需求。 分子可视化对于计算化学家和生物学家至关重要，它使他们能够探索和理解复杂的蛋白质结构，并为药物发现揭示重要见解。...图 1 图 2 提供不同的选择是数据可视化的一个基本方面，它使用户能够创建引人入胜、信息丰富且复杂的可视化效果。...这种交互性增强了用户体验，并简化了对复杂分子数据集的理解和探索。PlayMolecule Viewer 还提供了静态和交互式图表的可视化，允许用户将复杂的数据表示与他们的分子结构整合（图4）。...图3 图 4 结论 PlayMolecule Viewer作为一个功能强大且多功能的网络应用程序，用于交互式分子数据可视化。...保存可视化状态的能力确保了之前工作的容易恢复。值得注意的是，该工具包整合了Python终端，使用户能够使用Moleculekit Python库与加载的分子进行交互。
其中橙色的圆圈代表与控制器的交互点（像鼠标的光标）。 B) 所有原子的渲染从球和棍改为线条和不同的颜色方案。...C) 蛋白质在这里用”卡通”渲染器进行渲染，并使用彩虹颜色，其中红色代表蛋白质的N端，紫色代表C端。 D) 通过使用每个VR控制器抓取药物分子的单个原子，用户可以施加力将药物诱导出活性位点。...Molecular Rift和Peppy为这种类型的相互作用提供了惊人的可视化，将供体和受体原子之间的接触描绘成一个明亮的动态云（图3.3）。...与二维分子可视化软件中经常用来表示氢键的平坦的虚线相比，这使得用户在氢键出现时一目了然，因为它在视觉上与生物大分子的其他部分不同。...虽然对于一个静态结构来说，有可能实现几十万个原子的可视化（不使用MD引擎，只是观察结构，例如使用Narupa将LSD分子结合到膜埋藏的HT2B人类5-羟色胺受体上，见https://vimeo.com/
大家好，我是小F～ Seaborn是一个基于Python语言的数据可视化库，它能够创建高度吸引人的可视化图表。...同时也保持着与Python生态系统的高度兼容性，可以轻松集成到Python数据分析以及机器学习的工作流程中。 今天，小F就给大家介绍如何使用Seaborn制作15种不同类型的可视化图表。...热力图 热力图是数据的二维可视化表示，使用颜色来显示变量的值。 热力图经常用于显示数据集中的各种变量的关联关系，使用corr方法来实现。...特征图 特征图可视化了数据集中变量之间的两两关系。 创建了一个坐标轴网格，将所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。...网格中的每个图都可以定制为不同类型的图，例如散点图、直方图或箱形图，具体取决于要可视化的数据。 在这里，制作了每个物种花瓣长度的图表。
最近，提取特征、原子或片段重要性值的方法也可能为生成简单解释提供起点。 直观的可视化 可视化是模型解释的主要组成部分。特征、原子或片段重要性值最好以直观的图形方式呈现，以理解模型决策。...这些热图可以通过简单的可视化进行补充，例如条形图，其中条形长度与特征重要性成正比。这些条形可以连接在一个单线图中，条形颜色表示特征重要性或权重的符号（图4B）。...这种可视化在 SHAP 分析中很常见，其中所有特征性质和预期值的总和等于预测。条形图也是探索模型特征重要性值和获得全局见解的有用可视化（图4C）。 图4 替代特征重要性可视化。...在 (C) 和 (D) 中，ML 模型的特征重要性值分别用条形图和极坐标系表示。 另一个依赖于极坐标系的可视化方案被引入到使用 SVM 和朴素贝叶斯模型的活动预测中。...因此，虽然可视化很重要，但基于特征重要性值的原子着色方案有时可能会产生误导，因为它们不能捕捉因果关系，并且对所使用的分子表示和 ML 模型不是一成不变的。
只需输入以摩尔或质量为单位的物质的量及单位，以及想要转换的单位（例如，将7摩尔醋酸转化为千克），Wolfram|Alpha 就会计算出答案，并附上其他可能的单位转换和相应的单位数量： 5....： 继续向下翻，还会显示形态、区域位置和身体位置的模型： 以下是物理特征，构成部分和连接方式（动脉作为循环系统的一部分如何工作）： 您还可以对比两种不同结构的更具体方面，例如，"胆囊与肝脏的功能"： 可用信息的范围并不仅限于人类...原子光谱 如果您使用原子光谱，Wolfram|Alpha 是一个很好的资源。如果输入"原子光谱"以及您正在研究的任何元素，Wolfram|Alpha 将显示原子光谱和可见区域的可视化。...特别方便的是，对于原子光谱的可视化，您可以在波长、频率和能量之间切换。切换旁边是显示或隐藏其他视图的选项，例如振荡器强度和颜色。 8....运动学 Wolfram|Alpha 是运动学研究的绝佳工具。如果您要进行两体碰撞问题的研究，例如弹性碰撞。Wolfram|Alpha 可以计算两个物体的最终速度，并生成示意图来可视化碰撞过程。
具体来说，关系感知自注意力机制将原子特性（例如原子类型和中心性）作为Query-Key矩阵的输入特征，同时将节点的空间信息和边的编码作为关系偏置（图1b）。...此研究旨在揭示MPCD表现优异的根本原因，并验证表征中知识的可靠性。 在原子表征方面，我们从hERG测试集中随机选择了1000个不同原子的嵌入用于可视化（图4a）。...接下来，在分子表征方面，我们在hERG和LogD测试集上进行了分子嵌入（图4b和图4c）。具体而言，我们将上述三种设置应用于hERG和LogD测试集，并利用t-SNE可视化分子表征。...为了不失一般性，我们使用了皮肤致敏（SkinSen）和致癌性作为示例，并突出了由注意力权重值定义的重要功能基团（见表1）。颜色突出显示了决定分子属性的功能基团。颜色越深，功能基团的重要性越高。...此外，MPCD的可视化分析表明，模型生成的原子、骨架和图级别的嵌入与现有专家知识高度一致，为化学家提供了重要的参考，并提升了模型的理解能力。
在本文中，作者提出了一个可解释的预测框架，使用图卷积网络(GCN)来进行逆合成反应预测、使用积分梯度(IG)来实现预测的可视化。...为了确认分子的哪些特征影响了预测结果，本文开发了一个使用积分梯度(IG)的可视化系统。在学习了逆合成反应预测模型后，可以将预测结果可视化。作者定量评估了10000个分子的IGs。...本文可视化了一个分子中的原子对逆合成反应预测的贡献。在下图中展示了几个典型的示例。图4a展示了反应中心与对反应预测有贡献原子匹配的例子，图4b展示了反应中心与对反应预测有贡献原子不匹配的例子。...图4c展示了错误预测的示例。红色表示对预测的正贡献，蓝色表示对预测的负贡献。 图4：可视化分子中原子对逆合成反应预测的贡献。分子中浅绿色的原子部分对应于反应模板中的反应中心。颜色条表示IGs的值。...此外，使用IG的GCN预测可视化成功地显示了分子中的各原子对逆合成反应预测的贡献。
由于合成子可能会在不同的反应环境中转化为不同的反应物，因此引入了低维潜变量来处理反应物预测的不确定性。 作者将逆合成任务表述为一对多的图到图转换问题。...具体来说，首先使用图神经网络来估计产物图的所有原子对的反应性分数，并且具有高于阈值的最高反应性分数的原子对将被选择作为反应中心。然后，通过断开反应中心的键，将产物图拆分为合成子。...但该方法排除了对领域知识的需要，并且可以很好地扩展到更大的数据集，这使得它在实践中特别有吸引力。 4 案例可视化 ?...图2 成功案例的可视化 图2展示了G2Gs成功识别反应中心并将产物图转化为一组符合基本事实的反应物图的情况。图2所示的合成路线可分为两组，每组对应于图底部所示的反应模板。...这种特性使其成为解决模板知识有限的实际问题的理想解决方案。 ? 图3 不匹配案例的可视化 在图3中，作者还提出了一种情况，其中没有预测与实际情况相符。
该数据库提供了可编程访问及交互式可视化功能，包括预测的原子坐标、每个残基和成对模型置信度的估计，以及预测的对齐误差。...AlphaFold DB将这些值存储在可供下载的mmCIF和PDB文件的B因子字段中，并使用基于这些值的置信带对结构页面上3D结构查看器中模型的残基进行颜色编码。...科学家可使用这些值来评估模型不同部分（例如两个域）的相对位置和方向的置信度。对于两个不同域中的残基x和y，如果PAE值(x, y)较低，AlphaFold 会预测域具有明确定义的相对位置和方向。...较低的置信区间似乎与骨干灵活性和内在障碍(图2)相关。 图2 AlphaFold结构预测的元信息和3D可视化。...图3 预测对齐误差的可视化 6 总结 自1950年代中期以来，科学界一直在使用越来越先进的实验方法来确定超过180000种蛋白质、核酸和复合物的原子细节结构，并将它们存档在PDB中由wwPDB联盟管理的结构数据
在分子对比学习的背景下，正样本对的选择可以大致分为两种策略：构建增强样本和利用不同的分子数据模式。然而，如何有效地将这两种策略结合起来，目前还存在研究空白。...图2 消融实验 作者还进行了案例分析。作者使用t-SNE降维并可视化由MolMVC生成的BBBP数据集的表征。在图3A和B中，蓝色点和橙色点分别代表阳性和阴性样本。...图3 案例分析 为了研究模型的注意力分数是否能够识别分子的关键部分，作者将分子的三种数据形式的注意力分数可视化。如图4所示，从预训练数据集中随机选择两个分子作为示例。...每个部分或原子的颜色对应于一个色条梯度，最亮的在底部，最暗的在顶部，按比例变化。从可视化结果来看，有以下观察结果。首先，三种数据模式的注意力得分都集中在卤素原子上：图4A中的氯和图4B中的溴。...图4 注意力分数可视化 在本文中，作者引入了一种新的多视图对比学习框架MolMVC用于分子表征。MolMVC同时考虑分子的1D、2D和3D模式数据，利用提出的AMCLoss在对比学习中结合多视图信息。
Liu等人将单步逆合成视为翻译任务，使用LSTM模型将产物的SMILES转化为反应物的SMILES。后来，许多研究者采用了更先进的NLP模型Transformer来预测逆合成。...最后，将符合规则的标签重新标记到输入SMILES中，以获得P2S阶段的结果，并使用这些结果评估P2S阶段。P2S阶段的评估方法和有效预测标准如图4所示。 对于S2R模型，预计将合成子转化为反应物。...图5：（a） 从S-Transformer测试数据集中选择的一组预测结果的可视化。第一行包含数据集中的输入分子和真实反应物，第二行和第三行是前6位的预测结果。...在大多数情况下，预测序列的不同部分往往导致化学上不可信的结果，而不是多样化。 图6：两个预测阶段的模型输出序列可视化。顶部黑框显示了P2S阶段直接预测的两类反应中心的标记结果。...中间的黑框显示了代表两组合成子的序列。（这两个序列显示在不同颜色的框中。）标记为红色的标记是反应中心原子，固定在表示结构的序列的最前端。
CHROMEISTER是一种启发式方法，用于超快速预可视化成对基因组比较。...跨物种比较利器 Chromeister能够处理高达数Gb的大型基因组，通过滑动窗口算法快速生成比对热图。不同于传统线性比对，这种可视化方法能同时展现序列相似性、倒位、重复序列等特征。...颜色映射（Color Scheme）：增强特定区域对比度 实现对微卫星序列等特殊区域的精细分析。...优点 它特别适合用于快速可视化成对基因组比较的结果。由于其独特的种子过滤技术，它在检查噪声多、重复序列多的基因组比较时特别有用。...总结 作为连接生信算法与生物理解的桥梁，Chromeister的价值在于： • 效率革命：分钟级的可视化输出，告别冗长命令行 • 认知升级：将抽象序列转化为直观图形，降低解读门槛 • 研究赋能：从基础科研到临床诊断的全场景覆盖
数据的可视化及预处理 在 2D 情况下，通过使用 Abaqus 可视化工具，研究人员生成了从 FEA 中得到的应变和应力场图像，并使用白色和红色的条块进行表示。...接着，通过 Python 预处理，进行剪切、调整大小和重新着色。预处理后的图像尺寸为 256×256。在复合材料几何图或微观结构中，红色块代表柔软材料，而白色块代表刚性材料。...与 2D 情况类似，使用 Python 代码可视化应变和应力场的等值线。将一系列 field 图像存储在一个 16×32×32×3 的矩阵中，用作训练和测试深度学习模型的数据表示形式。...相应的 3D 复合材料微观结构可视化通过 Matplotlib 库进行体积绘制。...结合结构工程、材料科学和生物学的概念，LAMM 将基本的原子尺度化学结构与功能尺度相连接，通过理解生物材料如何形成层次结构，实现优越的力学性能，将结构和功能的概念融合在一起。
CHROMEISTER是一种启发式方法，用于超快速预可视化成对基因组比较。...跨物种比较利器 Chromeister能够处理高达数Gb的大型基因组，通过滑动窗口算法快速生成比对热图。不同于传统线性比对，这种可视化方法能同时展现序列相似性、倒位、重复序列等特征。...颜色映射（Color Scheme）：增强特定区域对比度 实现对微卫星序列等特殊区域的精细分析。...优点 它特别适合用于快速可视化成对基因组比较的结果。由于其独特的种子过滤技术，它在检查噪声多、重复序列多的基因组比较时特别有用。...总结：基因组时代的视觉化革命 作为连接生信算法与生物理解的桥梁，Chromeister的价值在于： • 效率革命：分钟级的可视化输出，告别冗长命令行 • 认知升级：将抽象序列转化为直观图形，降低解读门槛
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