Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-47841
Titel: DicePlot: a package for high-dimensional categorical data visualization
VerfasserIn: Flotho, Matthias
Flotho, Philipp
Keller, Andreas
Sprache: Englisch
Titel: Bioinformatics
Bandnummer: 42 (2026)
Heft: 2
Verlag/Plattform: Oxford University Press
Erscheinungsjahr: 2025
DDC-Sachgruppe: 610 Medizin, Gesundheit
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: Summary Visualization of multidimensional, categorical data is a common challenge across scientific domains and, in particular, the life sciences. The goal is to create a comprehensive overview of the underlying data which enables one to assess multiple variables. One application where such visualizations are particularly useful is gene or pathway analysis, which involves checking for dysregulation in known biological mechanisms and functions across multiple conditions. Here, we propose a new visualization approach that encodes such data in an intuitive representation: DicePlots visualize up to four distinct categorical classes in a single view using elements resembling dice faces, whereas DominoPlots add an additional layer of information for binary comparison. Availability and implementation The code is available as the diceplot R package and the pydiceplot on PyPI. All source code is available at https://github.com/maflot. Contact The repo is managed actively and we encourage community contributions and requests.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.1093/bioinformatics/btaf337
URL der Erstveröffentlichung: https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btaf337
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-478410
hdl:20.500.11880/41839
http://dx.doi.org/10.22028/D291-47841
ISSN: 1367-4811
Datum des Eintrags: 15-Mai-2026
Fakultät: M - Medizinische Fakultät
Fachrichtung: M - Medizinische Biometrie, Epidemiologie und medizinische Informatik
Professur: M - Univ.-Prof. Dr. Andreas Keller
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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