Visualizing set relationships: EVenn's comprehensive approach to Venn diagrams

维恩图 计算机科学 上传 可视化 集合(抽象数据类型) 数据科学 数据可视化 数据挖掘 万维网 程序设计语言 数学 数学教育
作者
Mei Yang,Tong Chen,Yong-Xin Liu,Luqi Huang,Mei Yang,Tong Chen,Yong-Xin Liu,Luqi Huang
出处
期刊:iMeta [Wiley]
卷期号:3 (3): e184-e184 被引量:77
标识
DOI:10.1002/imt2.184
摘要

Abstract Venn diagrams serve as invaluable tools for visualizing set relationships due to their ease of interpretation. Widely applied across diverse disciplines such as metabolomics, genomics, transcriptomics, and proteomics, their utility is undeniable. However, the operational complexity has been compounded by the absence of standardized data formats and the need to switch between various platforms for generating different Venn diagrams. To address these challenges, we introduce the EVenn platform, a versatile tool offering a unified interface for efficient data exploration and visualization of diverse Venn diagrams. EVenn ( http://www.ehbio.com/test/venn ) streamlines the data upload process with a standardized format, enhancing the capabilities for multimodule analysis. This comprehensive protocol outlines various applications of EVenn, featuring representative results of multiple Venn diagrams, data uploads in the centralized data center, and step‐by‐step case demonstrations. Through these functionalities, EVenn emerges as a valuable and user‐friendly tool for the in‐depth exploration of multiomics data.
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