生物学的データの可視化

生物学的データの視覚化は、生命科学のさまざまな分野へのコンピュータ グラフィックス、科学的視覚化、および情報視覚化の応用に関するバイオインフォマティクスの分野です。これには、配列、ゲノム、アラインメント、系統発生、高分子構造、システム生物学、顕微鏡検査、および磁気共鳴イメージングデータの視覚化が含まれます。生物学的データの視覚化に使用されるソフトウェア ツールは、単純なスタンドアロン プログラムから複雑な統合システムまで多岐にわたります。

新たな傾向として、原子分解能での3D構造の可視化、クライオ電子顕微鏡によるより大きな複合体の可視化、細胞全体や組織内のタンパク質や複合体の位置の可視化の間の境界が曖昧になっている。^{[1] [2]また、}システム生物学、電子顕微鏡、細胞および組織のイメージングからの時間分解データの可用性と重要性も高まっている。^{[3] [4]}

配列アライメントの視覚化は、研究者が複雑な遺伝子データを効果的に解釈および分析できるようにすることで、バイオインフォマティクスとゲノミクスにおいて重要な役割を果たします。配列アライメントを視覚化することで、 DNAまたはタンパク質配列内の類似点、相違点、保存領域、進化パターンを特定でき、遺伝的関係、機能要素、進化プロセスの理解に役立ちます。配列アライメントの視覚化が不可欠な理由はいくつかあります。

保存された配列の特定：視覚化は、機能的重要性や進化的関係を示す配列全体の保存された領域を研究者が特定するのに役立ちます。^[5]

突然変異と変異の検出：可視化ツールにより、配列内の突然変異、挿入、欠失、その他の変異を検出でき、遺伝的多様性や疾患を引き起こす突然変異についての洞察が得られます。^[6]

進化関係の理解：配列アライメントを視覚化することで、研究者は進化関係を推測し、系統樹を構築し、種や遺伝子の進化の歴史を研究することができます。^[7]

機能要素の予測：可視化は、配列内のタンパク質ドメイン、モチーフ、制御領域などの機能要素の予測に役立ち、機能ゲノミクス研究を促進します。^[8]

ゲノムの比較：比較ゲノミクスでは、配列アライメントの視覚化を利用してゲノムを比較し、オーソログ遺伝子とパラログ遺伝子を識別し、種間でのゲノム進化を研究します。 ^[9]配列アライメントとその特徴を視覚化するために、研究者はClustal Omega、MUSCLE、T-Coffee、MAFFTなどの一般的なバイオインフォマティクスソフトウェアツールに頼ることがよくあります。これらのツールは、配列のアライメント、保存領域の強調表示、配列のバリエーションの表示、配列モチーフの識別のためのインタラクティブなプラットフォームを提供します。さらに、Jalview、BioEdit、Geneiousなどの視覚化ソフトウェアは、配列アライメントを視覚化および分析するための高度な機能を提供し、研究者が遺伝子データから意味のある情報を解釈して抽出することを容易にします。

テクニック

Clustal Omega、MUSCLE、T-Coffee、MAFFT などのソフトウェア ツールの他に、ゲノム配列アライメントの視覚化にはいくつかの一般的な手法があり、研究者が一般的な関係、機能要素、進化のプロセスを理解する上で重要な役割を果たします。一般的なツールの中で、配列アライメントの視覚化によく使用される手法は次のとおりです。

配列ロゴ：配列ロゴは、各位置の残基の保存性と各アミノ酸またはヌクレオチドの相対頻度を表示する配列アラインメントのグラフィカル表現です。配列ロゴは、保存された配列と変動性をコンパクトかつわかりやすく視覚化します。 ^[10]

多重配列アライメント： JalviewやMEGAなどの多重配列アライメントビューアは、多重配列アライメントを視覚化し解析するためのインタラクティブなプラットフォームを提供します。これらのツールは、保存された配列領域を強調表示したり、モチーフを識別したり、配列内の進化的関係を探索したりする機能を提供します^{。 [11]}

タンパク質構造アライメントツール： PyMOLやUCSF Chimeraなどのツールは、タンパク質構造のコンテキストで配列アライメントを視覚化することを可能にします。アライメントされた配列をタンパク質構造に重ね合わせることで、研究者は保存された残基と機能ドメインの空間配置を分析することができます。^[12]

系統樹の視覚化： FigTreeやiTOLなどの系統樹の視覚化ツールを使用すると、研究者は配列アラインメントから推測される進化関係を視覚化できます。これらのツールは、系統樹の対話型表示を提供し、枝の長さ、ノードサポート値、進化距離を強調表示します。^[13]

ゲノムブラウザ： UCSCゲノムブラウザやEnsemblなどのゲノムブラウザは、ゲノム全体の配列アラインメントを視覚化するための包括的なプラットフォームを提供します。研究者は、ゲノム配列のコンテキスト内でDNAアノテーション、調節要素、比較ゲノムデータを調べることができます。^[14]

アプリケーション

ゲノム配列アライメントの視覚化はさまざまなアプリケーションで使用されており、ゲノミクスやバイオインフォマティクスのさまざまな分野で重要な役割を果たし、研究者が遺伝子データを分析、解釈し、貴重な洞察を引き出すことを可能にしています。配列アライメントの視覚化のアプリケーションは多様で、幅広い研究分野を網羅しています。主なアプリケーションには次のものがあります。

比較ゲノミクス： 配列アライメントの視覚化は比較ゲノミクス研究に不可欠であり、研究者は異なる種の遺伝子配列を比較して進化関係、保存された配列領域、機能要素を特定します。視覚化ツールはゲノム間の類似点と相違点を検出するのに役立ち、進化プロセスの研究に役立ちます。 ^[15]

変異解析：遺伝学や個別化医療の分野では、配列アライメントの可視化は変異解析に使用され、一塩基多型（SNP）、挿入、欠失、その他の遺伝的変異を識別します。可視化ツールは、研究者がゲノム配列の特定の変異を特定し、表現型特性への潜在的な影響を評価するのに役立ちます。^[16]

系統解析： 系統学研究では、系統樹を構築し、種または集団間の遺伝的関係を解析するために、配列アライメントの視覚化に依存しています。視覚化ツールにより、研究者は配列の類似性を視覚化し、進化距離を計算し、配列アライメントに基づいて系統関係を推測することができます。^[17]

機能ゲノミクス：機能ゲノミクス研究では、遺伝子発現、調節要素、タンパク質間相互作用を研究するために配列アライメントの可視化が用いられている。機能注釈や遺伝子ネットワークの文脈で配列アライメントを可視化することで、研究者は遺伝子の生物学的機能や調節機構を解明することができる。 ^[18]

構造バイオインフォマティクス：配列アライメントの可視化は構造バイオインフォマティクスに不可欠であり、研究者はタンパク質の配列と構造を分析して、その3次元組織と機能特性を理解します。可視化ツールは、タンパク質配列のアライメント、構造モチーフの予測、タンパク質間相互作用の調査に役立ちます。 ^[19]

高分子の視覚化は、生物系の基礎となる多面的な構造と機能を詳細に理解するために不可欠です。炭水化物、タンパク質、核酸、およびそれらの複合体に及ぶ高分子の 3 次元描写は、目覚ましい進歩を遂げてきました。視覚化手法の最近の進歩により、生物学的データの微妙な部分を識別する能力が飛躍的に向上しました。これらの洗練された視覚化により、これまでにないレベルの明瞭さと細かさがもたらされ、生物学的実体の行動と相互作用を支配するメカニズムの基礎に対する理解が深まります。

テクニック

セグメンテーションは生物学的画像の解釈を強化し、自動化ツールはデータ分析を改善します。これにより、3DセグメンテーションのWebベースの視覚化が増加しました。セグメンテーションは生物学的画像データの解読に重要な役割を果たします。洗練された自動セグメンテーション技術の出現と、それらが公開画像データリポジトリに組み込まれることで、解釈プロセスが大幅に強化されます。^[20]

ボリューム レンダリングでは、セグメント化せずに内部の高分子構造を明らかにし、分子内部の非侵襲的なビューを提供します。

実験データを視覚化に統合し、変異や結合データを重ね合わせることで、より豊かな洞察が得られます。これは分子上のヒートマップや勾配として表示することができ、ますます複雑化する生体分子データの管理に不可欠です。^[21]

インタラクティブな 3D 視覚化により、高分子を実際に操作して回転やズームなどの操作が可能になり、理解が深まります。

仮想現実と拡張現実は、高分子と関わる没入型の方法を提供し、スクリーンベースのツールでは実現できない3Dの視点を提供します。ARアプリは、学生が3Dの高分子構造を視覚化して操作できるように設計されており、空間の詳細と奥行きの知覚を伝える従来の2D画像の限界に対処しています。 ^[22]

分子活動のアニメーションは生体分子の動的な挙動を示し、強力な教育および研究ツールとして機能します。Unity3Dゲームエンジンテクノロジーを活用するこのアプローチは、インタラクティブな分子視覚化ツールの作成を民主化し、複雑な生物学的データの描写を簡素化するユーザーフレンドリーなプラットフォームを実現します。^[23]

高性能コンピューティングの可視化により、大規模で複雑なデータセットをリアルタイムでレンダリングすることが可能となり、高度な高分子分析に必須の要素となります。高性能コンピューティングを活用したソフトウェアは、分子動力学シミュレーションを介して薬物受容体相互作用を動的かつ効率的に解析し、薬物の有効性に関する深い洞察と予測を提供し、可視化を容易にします。^[24]

ハイブリッド視覚化技術は、さまざまな方法を統合して分子の多面的なビューを提供し、詳細な原子位置と構造および体積の全体的な理解を組み合わせています。

さまざまなタイプの高分子の可視化

炭水化物の視覚化

セルラーゼの炭水化物結合モジュール (CBM) の視覚化により、加水分解中のセルロースとの相互作用が、CBM のセルロースへの吸着、空間占有、および CBM に対するセルロース表面のアクセス可能性という 3 つの角度から調べられます。

タンパク質の可視化

RCSB タンパク質データバンク (RCSB PDB) は、米国の主要科学機関の支援を受け、世界中の構造生物学者にとって極めて重要なリソースであり、ワールドワイドタンパク質データバンク (wwPDB) パートナーシップにおける米国のデータセンターとして機能しています。指定アーカイブキーパーとして、RCSB PDB は PDB データのセキュリティを確保し、毎年、さまざまな構造決定方法を使用して、居住可能なすべての大陸の何万人ものデータデポジターにサービスを提供しています。RCSB.org ウェブポータルは、世界中の何百万人もの人々に PDB データへの無制限のアクセスを提供しています。この記事では、実験技術の進歩、データ標準と統合の重要な役割、過去 1 年間の 3D 構造分析と視覚化のための新しいツールと機能の導入によるアーカイブの成長と進化について詳しく説明します。^[25]

核酸の可視化

研究者らは、慢性感染症を引き起こし、多大な経済的打撃を与えることで知られる牛の伝染性牛鼻気管炎ウイルス（IBRV）を牛から検出するための迅速で簡単かつ正確な方法を開発しました。この方法は、組換えポリメラーゼ増幅（RPA）と垂直フロー可視化ストリップ（VF）を統合して、チミジンキナーゼ遺伝子を標的とするRPA-VFアッセイを形成し、迅速な検出、高い特異性、および他の病原体との交差反応性ゼロを保証します。^[26]

大きな非ポリマー分子

ナノスケールの材料の可視化は、その構造と機能の関係を理解するために非常に重要であり、通常、高解像度で高倍率の画像を提供する高度な顕微鏡および分析技術が必要です。

ナノ粒子は、1～100ナノメートルの範囲の微小な粒子です。サイズが小さく、表面積と体積の比率が高いため、独特の化学的および物理的特性を示します。ナノ粒子の可視化は、通常、透過型電子顕微鏡（TEM）、走査型電子顕微鏡（SEM）、原子間力顕微鏡（AFM）、およびサイズ分布分析用の動的光散乱（DLS）などの高解像度技術を使用して行われます。 ^{[27] [28]}

ナノ複合材料は、ポリマー、セラミック、金属などの別の材料のマトリックス内にナノ粒子を組み込んだ材料です。これらの複合材料は、強度や電気伝導性の向上など、強化された特性を示すことがよくあります。マトリックス内のナノ粒子の分布と相互作用の視覚化は、TEM、SEM、X 線回折 (XRD) などの技術を使用して実行できます。

ナノチューブ、特にカーボンナノチューブ (CNT) は、直径が 1 ナノメートルほどの円筒形構造です。優れた機械的、電気的、熱的特性を備えており、材料科学からナノテクノロジーまで、さまざまな用途に使用されています。ナノチューブを視覚化するには、通常、TEM、SEM、または AFM が必要です。

ナノファイバーは、直径がナノメートル スケールの繊維です。電界紡糸などのプロセスで作成され、濾過、繊維、バイオメディカルなどの分野で応用されています。ナノファイバーは SEM を使用して視覚化でき、その形態と分布の詳細な画像が得られます。

大きな非ポリマー分子の可視化セクションでは、ナノスケール材料の研究に使用される技術について包括的かつ明確に説明しています。TEM、SEM、AFM、XRD などの高度な顕微鏡法の適用と、メソポーラスシリカナノ粒子、ナノ複合材料、カーボンナノチューブ、ナノファイバーなどの特定のナノ材料との関連性について正確に説明しています。各材料は、産業または生物医学の用途内で文脈化されており、材料の特性と動作を理解する上でこれらの可視化技術の重要性を強調しています。このセクションは情報量が多く技術的に詳細ですが、可視化結果の具体的な例を含め、現在の技術の限界について説明し、おそらくこの分野をより包括的に見るための新しい方法を紹介することで、さらに充実させることができます。全体として、説明は、ナノテクノロジーにおける可視化の重要な役割について教育し、情報を提供するように効果的に調整されています。

高分子間の相互作用を視覚化する

タンパク質と炭水化物の相互作用は、過重水素化レクチン-フコース複合体中の水素原子によって可視化された。^[29] 計算ドッキングは構造生物学において重要な役割を果たしており、ソフトウェアは柔軟な複合体や膜関連アセンブリなどのさまざまな高分子相互作用をモデル化するためのユーザーフレンドリーなWebプラットフォームを提供している。これによりアクセシビリティが向上し、構造生物学コミュニティ内のユーザーエクスペリエンスが豊かになる。^[30]

ツール

PyMOL、Chimera、ChimeraX、Jmol、VMD、Swiss-PdbViewer、Coot、Biovia Discovery Studio、LightDock、Schrodinger's Maestro は分子可視化の主要ツールであり、それぞれが高品質の 3D イメージングやインタラクティブ分析から仮想現実や大規模シミュレーションのサポートに至るまでの独自の機能を提供し、オープンソースと商用プラットフォームの両方で分子モデリング、出版、教育の多様なニーズに応えます。

システム生物学は、複雑な生物学的システムの分析とモデル化に特化した生物学的データ視覚化の分野です。システム生物学で使用される一般的な計算モデルには、確率的π計算などのプロセス計算や、代謝ネットワークの表現型の根底にある物理的、酵素的、および位相的制約を考慮するパラダイムである制約ベースの再構成と分析（COBRA）があります。^{[32] [33]}

システム生物学におけるデータの視覚化のほとんどは、数学的に生成されたモデルを使用して行われます。研究者は、特定の生物システム内のすべてのタンパク質、遺伝子、または代謝経路を図式化し、質量作用速度論または酵素速度論を使用してそのシステム内の反応速度を決定します。これらの値は、システムを表す微分方程式を構築するためのパラメーターとして使用され、その後、そのシステム内のものの挙動を決定するために使用できます。代替の数学的モデリングソリューションも存在します。たとえば、フラックスバランス分析などのCOBRAメソッドを使用して、特定の代謝ネットワークを通る代謝物の流れを分析できます。^[34]

システム生物学におけるもう一つの重要なイメージング法は質量分析法であり、体内の化合物、バイオマーカー、代謝物、ペプチド、タンパク質の空間分布を視覚化するために使用できます。これは、質量分析法を使用して代謝物分布情報を測定し、測定された強度を使用して画像を構築するシステム生物学の分野であるメタボロミクスで特に役立ちます。 ^[35]

システム生物学モデリングで使用される一般的なソフトウェア ツールには、massPy、Cytosim、PySB などがあります。その他の例については、Wikipedia のシステム生物学モデリング ソフトウェアの一覧を参照してください。

光学顕微鏡や電子顕微鏡以外にも、走査プローブ、紫外線、赤外線、デジタルホログラフィック、レーザー、アマチュアなどの技術も可視化に利用されています。

新たなアプローチ 2光子吸収により最大800μmの深さまで画像化できる技術である2光子顕微鏡法を使用して、生物組織の下のマイクロロボット因子を可視化する研究があり、in vitroおよびin vivoのマイクロロボットアプリケーションの両方で変革の可能性を示しています。^[36]

研究者らは、高強度パルスLED照明を備えた明視野光学顕微鏡を使用して、生細胞の詳細な12ビット/チャネル画像を撮影し、包括的な分光較正アプローチにより、光路相互作用とセンサー異常によって引き起こされるデータの歪みに対処し、8ビットの強度深度で情報損失を最小限に抑えた視覚化を可能にしました。^[37]

研究者らは、データの検索可能性、アクセス性、相互運用性、再現性の向上を目的とした「FAIRデータ原則」を遵守することで、科学出版物における光学顕微鏡データの表現を改善することに焦点を当てたコミュニティ主導の取り組みを検討した。データの品質とコミュニケーションに関連する課題が依然として存在するにもかかわらず、この取り組みは、画像標準の進歩における世界的な科学的協力の役割を強調し、歴史的洞察を活用して、生物学的画像における将来の進歩を導き、促進している。^[38]

磁気共鳴画像法（MRI）は、生体内部のプロセスの画像を作成するために使用される、生物学的データの視覚化の一般的な形式です。無線周波数パルスと勾配の設定が異なると、画像の外観が異なります。これらの組み合わせは、MRI シーケンスとして知られています。MRI の特に注目すべきサブセットは、動脈と静脈を画像化するために使用される一連の技術である磁気共鳴血管造影法です。MRI の画像化の有用性は、拡散 MRIと機能的 MRIによってさらに拡張され、それぞれ神経経路と血流を捉えるために使用できます。

拡散MRIはさらに、水分子の拡散と方向性を測定する拡散テンソル画像法（DTI）と、複数の異方性および等方性拡散テンソルを抽出する拡散基底スペクトル画像法（DBSI）に依存しています。^{[39] [40]}機能的MRIは、脳の特定の領域における酸素化ヘモグロビンの割合を測定する血中酸素レベル依存（BOLD）コントラストに依存しており、これにより、血流に基づいて脳の活動を測定およびモデル化することができます。^[41]その他のMRI技術には、飽和パルス（モーションアーティファクトを低減するために使用）、勾配エコー（動的コントラスト増強など）、スピンエコー、拡散強調（ブラウン運動の差に基づく信号コントラスト生成方法）などがあります。^{[42] [43] [44]}

MRIを使用して観察可能な画像を生成するために、対象物はMRI装置のような強力な磁場内に置かれる。これにより、対象物内の水素陽子の軸は通常は平衡に従ってランダムに整列しているが、同じ方向に一列に並び、磁石の軸に沿った方向の磁気ベクトルが形成される。この配向により、水素陽子のスピン、つまり回転周波数を測定することも可能になる。次に、高周波（RF）パルス（RFは非電離電磁放射線の一種）を使用して整列を乱す。^[45]磁場が取り除かれると、水素陽子は緩和と呼ばれるプロセスで平衡状態に戻り、その際にRFエネルギーを放出する。^[46]組織によって緩和する速度は異なるため、科学者は特定のRFパルスシーケンスを使用して特定の組織や異常を強調することができる。

RF パルスの一定時間後、陽子から放出される RF エネルギー信号が測定され、画像面の各位置から周波数情報が得られます。次に、フーリエ変換を使用してこの周波数情報を強度レベルに変換し、生成された画像にグレーの濃淡として表示します。

一般的に、緩和過程の2つの側面が測定される。磁気ベクトルが静止状態に戻るのにかかる時間（T ₁またはスピン-格子緩和とも呼ばれる）と、水素陽子の軸スピンが静止状態に戻るのにかかる時間（T ₂またはスピン-スピン緩和とも呼ばれる）である。^[47] T ₁強調画像を作成するには、RFパルス間の時間（繰り返し時間、TRとも呼ばれる）を変更してMR信号を測定します。T ₂強調画像を作成するには、RFパルスを送信してから水素陽子からRFエネルギー信号を受信するまでの時間（エコー時間、TEとも呼ばれる）を変更してMR信号を測定します。T ₁画像強調の主な信号強度は、体液（低強度のため黒）、筋肉（中程度の信号強度のため灰色）、および脂肪（高信号強度のため白）である。脂肪抑制は、多くの T ₁強調シーケンスに適用され、それによって生成される信号の明るさを抑制します。T ₂画像強調の主な信号強度は、体液 (白)、筋肉 (灰色)、脂肪 (白) です。T ₂信号は、イメージングの目的に応じて強調または抑制されることもよくあります。注目すべき例としては、脂肪抑制、体液減衰、磁化率強調などがあります。

また、長いTRと短いTEを使用して生成される陽子密度（PD）強調画像も注目に値します。PDは、液体、硝子軟骨、線維軟骨を区別するのに役立ち、関節の画像化に最適です。関節画像以外では、脳脊髄液から信号を除去する反転回復シーケンスである流体減衰反転回復（FLAIR）に大きく置き換えられています。^[48]

コンピュータ断層撮影（CT）と陽電子放出断層撮影（PET）スキャンはMRIに似ていますが、異なる画像技術（それぞれX線と電離放射線）に依存しています。造影CTとして知られるCTのバリエーションでは、被験者が造影剤と呼ばれる造影剤を摂取する必要があります（通常は経口摂取、浣腸、または注射による）。硫酸バリウムなどの陽性造影剤は、体のX線減衰を増加させ、それらを含む組織をX線画像で白く見せます。一方、二酸化炭素ガスなどの陰性造影剤は、X線を容易に通過させるため、それらを含む組織を暗く見せます。^[49]

磁気共鳴画像法と同様に、CTスキャンでは、シーケンシャルCT（CTテーブルが位置から位置へと移動する）、スパイラルCT（X線管全体が被験者の周りを回転する）、電子線断層撮影（偏向コイルを使用して電子の経路のみが回転する）など、さまざまな方法を使用してデータを表示および測定します。PETスキャナーにはそれほど多くのハードウェアバリエーションがなく、代わりに画像化対象が何であるかに応じて異なる放射性トレーサーを使用します。放射性トレーサーは放射性造影剤とは異なることに注意してください。前者は放射性崩壊を利用して経路を追跡しますが、後者は特定の組織に吸収され、その組織のX線減衰に影響します。これらの方法は相互に排他的ではないため、PETとCTは、現代のPETスキャンの大部分で使用されているPET-CTスキャナーを使用して同時に実行できます。^[50]

これらの方法のいずれかまたは両方を最大強度投影法(MIP)と組み合わせて使用​​して、スキャンデータを 3D 画像に変換することができます。呼吸や血流によって生じるアーティファクトは、訓練されていない目には異常として見えるため、これを実現するのは難しい場合があります。ただし、注意深く観察すれば、これらのアーティファクトを実際の病気と区別することは可能です。^[51]適切に実施すれば、MIP で撮影した CT スキャンや PET スキャンは、特に肺における小さな異常な組織の成長を特定するのに優れています。この目的で MIP で撮影したスキャンは、従来の CT で作成された平均画像よりも重要性が高い傾向があります。^[52]

MIPイメージングは​​磁気共鳴血管造影法でも使用されており、研究ではMRIでも使用できる可能性があることが示されています。^[53]少なくとも1つの研究では、ニューラルネットワークを使用して悪性度に基づいて病変を分類する場合、MIP MRIはシングルスライスMRIよりも大幅に優れていることが示されています。^[54]

配列アライメントは、タンパク質、RNA、または DNA の配列を配列して、配列間の機能的、構造的、または進化的関係の結果である可能性のある類似領域を識別する方法です。この概念では、最初に、いわゆるペアワイズ アライメントで 2 つの配列のみを比較します。すべての配列のすべての残基をアライメントしようとするグローバル アライメントは、クエリ セット内の配列が類似しており、ほぼ同じサイズである場合に最も役立ちます。ローカル アライメントは、より大きな配列コンテキスト内に類似領域または類似の配列モチーフが含まれていると疑われる非類似配列に役立ちます。 マルチ配列アライメントは、ペアワイズ アライメントを拡張したもので、一度に 3 つ以上の配列を組み込みます。マルチアライメント方法では、各クエリ セット内のすべての配列をアライメントしようとします。マルチアライメントは、進化的に関連すると仮定される配列のグループ全体で保存された配列領域を識別する場合によく使用されます。

アライメント可視化の目的:

• 大規模な DNA またはタンパク質の配列の一般的な理解に役立ちます。データを分析する場合、明確なパターンや関係を簡単に見つけられるように、何らかの方法でデータを視覚化することが役立ちます。
• 図や出版物のアライメントを視覚化します。複数の配列アライメントをわかりやすい形式で要約します。
• 自動的に生成されたアライメントを手動で編集およびキュレートします。効率的なアルゴリズムはありますが、どれも完璧ではなく、視覚化ツールによって小さな不一致を編集する方法が提供されます。

通常の多重配列アライメント– ヌクレオチドまたはアミノ酸残基の配列は、通常、マトリックス内の行として表されます。同一または類似の文字が連続する列に整列するように、残基間にギャップが挿入されます。多くの配列視覚化プログラムでは、個々の配列要素の特性に関する情報も色を使用して表示します。DNA および RNA 配列では、これは各ヌクレオチドに独自の色を割り当てることと同じです。タンパク質アライメントでは、色は多くの場合、特定のアミノ酸置換の保存性を判断するのに役立つように、アミノ酸の特性を示すために使用されます。複数の配列の場合、各列の最後の行は、アライメントによって決定されたコンセンサス配列であることがよくあります。コンセンサス配列は、各ヌクレオチドまたはアミノ酸の文字のサイズがその保存度に対応する配列ロゴを使用してグラフィカルな形式で表されることもよくあります。

環状多重配列アライメント– 多重配列アライメント技術の一般的な前提は、入力配列の左端と右端の位置がアライメントに関係しているというものです。ただし、配列の開始位置または終了位置は完全に任意です。たとえば、環状分子構造を線形化する場合、配列の開始位置はランダムに選択されます。これは、たとえば、環状分子構造を持つミトコンドリア DNA、ウイロイド、ウイルス、またはその他のゲノムの多重配列アライメントのプロセスに関係します。

スパイラル マルチプル シーケンス アライメント– 色は、個々のシーケンス要素のプロパティに関する情報を表示するために使用されます。シーケンス同士をよりよく適合させるギャップが存在する場合もあります。要約すると、スパイラル シーケンス アライメントのトポロジーは、標準的な線形マトリックスと同等であり、非常に長いシーケンスを実用的な方法で要約できるという利点があります。つまり、個々のスパイラルは、アライメントされているシーケンスの 1 つを表します。

3D 視覚化– タンパク質配列の一般的な 1 次元表現は、それを構成するアミノ酸のリストです。ただし、3 次元アライメントでは、配列が互いにどのように一致するかが表示されます。RCSD タンパク質データバンクの 1D-3D グループ アライメント ビューアは、PDB 実験構造と計算構造モデル (CSM) の配列レベルと構造レベルでの多重配列アライメント (MSA) の調査をサポートします。MSA からタンパク質や残基領域を選択して、それらの 3D 構造をアライメントして表示できます。

RCSB.orgは、タンパク質実体（PDB実験構造とCSM）を配列同一性閾値とUniProtアクセッション番号でクラスター化します。各クラスターのMSAはClustal Omegaを使用して計算され、特定の色スキームを使用して1D-3Dグループアライメントビューアに表示されます。PDBタンパク質配列の位置は、残基が実験的に決定されている場合は青で、そうでない場合は灰色で表されます。CSMは、ローカルpLDDTスコアに応じて色分けされます。^[55]

系統樹は、さまざまな生物種やその他の実体の物理的または遺伝的特徴の類似点と相違点に基づいて、それらの間の進化関係を示す分岐図または樹木です。これは、特定の期間における一連の種または分類群間の進化の歴史を示す視覚的な表現です。

系統樹の枝には、暗黙的に 2 つのことが起こっています。1 つ目は時間の経過です。より深いノードは、それらが接続されるより浅いノードよりも古いです。したがって、より深いノードは、それらが接続する末端の分類群間のより遠い関係と、それらの分類群の最も最近の共通祖先のより古い年齢の両方を示します。2 つ目は、進化的修正、つまりこれらの枝に沿った遺伝的および/または構造的変化の蓄積です。「枝の長さ」という用語は通常、これらの変化の数を指します。ツリーの「枝の長さ」がこれらの変化を測定する場合、ツリーを系統図とも呼びます。 通常の系統樹– 一般にデンドログラムと呼ばれる、ツリーを表す直線の図です。個々の分類群を表すノードの列が表示され、残りのノードはデータが属するクラスターを表し、矢印は距離を表します。これは、それらの違い (非類似性) を測定する方法です。マージされたクラスター間の距離は単調で、マージのレベルとともに増加します。つまり、プロット内の各ノードの高さは、2 つのブランチ間のグループ間相違の値に比例します。

系統樹– これも直線で樹形を表す図です。系統樹と進化樹の違いは、系統樹では祖先と子孫の関係が示されず、また祖先がどれだけ変化したかが示されないことです。つまり、複数の進化樹が同じ系統樹に対応する場合があります。

円形系統樹– 円形系統樹は、現存する生物の主要なグループのメンバー間の関係を示すためによく使用され、これらの系統樹には多くの末端分類群が含まれることがあります。直感に反するように思えるかもしれませんが、通常の系統樹で提供される情報と同じ情報が、円形遺伝子樹でも提供されます。構造のトポロジーは同じままで、より少ないスペースに多くの情報をよりよく収めるために形状が変化するだけです。

3D 視覚化– 系統図では、進化距離が軸の 1 つに、遺伝子が別の軸に表されます。パラログを視覚化できるようにするには、3 番目の軸を追加することができます。標準 (2D) 系統図レイアウトでは、遺伝子重複イベント (パラログ) と種分化分岐 (種) を区別することは必ずしも容易ではありません。これは、これら 2 種類の情報の混合を表示するために利用できる空間軸 (遺伝子) が 1 つしかないためです。対照的に、3DPE では、種 (X) とパラログ (Z) という 2 つの直交軸に投影されるため、簡単に区別できます。たとえば、多くのパラログの進化は、3DPE ビュー (右側の 3 つの真核生物種) で視覚的に明らかですが、このパターンは 2D 表現ではそれほど明確ではありません。^[56]

• 
  ITOL 生命の木
• 
  Jmol で作成された外毒素 Aの視覚化
• 
  MEGA6で作成された最尤系統樹
• 
  PyMOL によって描かれたDNAのセグメント
• 
  Cytoscape で視覚化された酵母ネットワークデータ
• 
  T-Coffeeで作成されたPET 加水分解酵素の多重配列アラインメント

• BioVis: 生物データの可視化に関するシンポジウム
• バイオインフォマティクスにおける情報可視化の応用
• CIBDV: 生物データの可視化のための計算知能
• IVBI: バイオメディカルインフォマティクスにおける情報可視化シンポジウム
• VMLS: 医学と生命科学における可視化
• VIZBI: 生物データの可視化に関するワークショップ