SIMCA® Heatmap Python Script

안녕하세요,

이번 포스팅에서는 SIMCA® 사용자들이 오믹스 기반 실험 데이터를 더욱 직관적으로 시각화할 수 있도록 돕는 Heatmap 자동 생성 파이썬 스크립트를 소개드립니다.

이 스크립트는 .usp 파일로부터 데이터를 직접 추출하고, 별도의 복잡한 설정 없이 히트맵(Heatmap)을 자동으로 생성해줍니다.
또한 GUI 기반의 인터페이스를 통해 파일과 데이터셋 선택이 가능하여, 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 구성되어 있습니다.

함께 제공되는 데모 .usp 파일을 통해 즉시 실행해보실 수 있도록 준비했습니다.

왜 Heatmap이 필요할까요?

히트맵은 변수(예: 유전자, 대사체 등)와 샘플 간의 값을 색상으로 표현하여,
데이터 내 패턴, 클러스터링, 이상치 등을 한눈에 파악할 수 있도록 도와주는 시각화 도구입니다.

특히 GC/MS, LC/MS, RNA-Seq 등 오믹스 기반의 분석에서는 많은 수의 변수와 관측치가 존재하기 때문에 Heatmap은 데이터 탐색 및 클래스 간 차이 파악에 필수적으로 사용됩니다.

하지만 SIMCA® 자체에는 Heatmap 생성 기능이 내장되어 있지 않기 때문에,
이번에 소개하는 파이썬 스크립트를 통해 이 기능을 보완하실 수 있습니다.

제공되는 구성

• 파이썬 스크립트: .usp 파일에서 데이터를 자동으로 불러와 히트맵을 생성

• 예제 .usp 파일: 테스트용 GC/MS 오믹스 데이터 포함

• GUI 기반 인터페이스: 파일 및 데이터셋 선택을 위한 대화창 자동 생성

• 자동 전처리: 결측값 제거, 숫자형 변환 등 자동 처리

        SIMCA® Heatmap 다운로드

주요 기능 안내

스크립트를 실행하면 먼저 사용자는 .usp 형식의 SIMCA® 프로젝트 파일을 선택하게 됩니다.

해당 파일에 여러 개의 데이터셋이 포함되어 있는 경우, GUI 창을 통해 원하는 데이터셋을 직접 선택할 수 있어 매우 직관적으로 구성되어 있습니다.

선택된 데이터셋은 자동으로 pandas 데이터프레임으로 변환되며, 첫 번째 행은 변수명을 나타내는 열(header)로 지정됩니다.
이후 $ClassID 및 Primary ID를 제외한 나머지 측정 변수들은 모두 숫자형으로 변환되고, 결측값이 포함된 데이터는 자동으로 제거되어
히트맵 생성에 적합한 구조로 전처리가 완료됩니다.

전처리된 데이터는 $ClassID를 기준으로 그룹화되어 클래스별로 구분되며,
이후 분석 단위별로 병합되고 Primary ID를 인덱스로 설정하여 보다 정렬된 형태로 구성됩니다.
이를 통해 클래스 간 차이나 패턴을 한눈에 파악할 수 있도록 준비됩니다.

마지막으로, 변수를 행에, 샘플(관측값)을 열에 배치한 형태로 데이터를 전치한 후 seaborn의 heatmap() 함수를 이용하여 히트맵을 시각화합니다.
색상 팔레트는 기본적으로 회색 계열(Greys)로 설정되어 있으나,
사용자의 필요에 따라 다른 색깔로 자유롭게 변경이 가능합니다.

이러한 일련의 과정을 통해 복잡한 오믹스 데이터를 보다 직관적이고 유연하게 시각화할 수 있습니다.

마무리하며

이 스크립트를 활용하면 SIMCA®의 .usp 데이터를 보다 직관적으로 시각화할 수 있으며,
특히 오믹스 데이터를 다루는 연구자 및 분석가 분들께 강력한 시각화 도구가 될 수 있습니다.

또한, SIMCA® 내부에서 이 파이썬 스크립트를 직접 실행하고 연결하는 방법은 별도 포스팅을 통해 자세히 안내드릴 예정이니 관심 있으신 분들은 다음 게시글도 꼭 확인해 주세요.

궁금한 점이나 개선이 필요한 부분은 댓글로 언제든지 문의 부탁드립니다.
감사합니다.