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【2h】

Nonlinear dimensionality reduction methods for synthetic biology biobricks’ visualization

机译：用于合成生物学生物砖可视化的非线性降维方法

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BackgroundVisualizing data by dimensionality reduction is an important strategy in Bioinformatics, which could help to discover hidden data properties and detect data quality issues, e.g. data noise, inappropriately labeled data, etc. As crowdsourcing-based synthetic biology databases face similar data quality issues, we propose to visualize biobricks to tackle them. However, existing dimensionality reduction methods could not be directly applied on biobricks datasets. Hereby, we use normalized edit distance to enhance dimensionality reduction methods, including Isomap and Laplacian Eigenmaps.
机译：背景技术通过降维可视化数据是生物信息学中的一项重要策略，可以帮助发现隐藏的数据属性并检测数据质量问题，例如数据噪声，标记不当的数据等。由于基于众包的合成生物学数据库面临类似的数据质量问题，因此我们建议对生物砖进行可视化处理。但是，现有的降维方法无法直接应用于生物砖数据集。因此，我们使用归一化编辑距离来增强降维方法，包括Isomap和Laplacian特征图。

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