先识别数据的形状。
数据形态决定可见的尺度、可用的分析方法和需要保留的质量信息。它是 Graph 的中间层，也是 Index 的原材料。
DATA / OUTPUT ATLAS
08
数据形态
Shapes of evidence
方法不会直接产生结论，它先产生序列、矩阵、图像、谱图、时间和空间数据。
METHOD → DATA
READ THE PATH
从方法，到数据，再到可解释的指标。
每一步都保留上下文，避免把一次测量直接写成结论。
Sequence
序列数据
FASTQ、BAM、VCF
Matrix
表达矩阵
基因 × 细胞 × 表达量
Image
图像数据
二维图像、三维体数据、病理切片
Spectrum
谱图数据
蛋白质谱、代谢物谱图
Time series
时间序列
生理信号、发育轨迹、治疗反应
Spatial
空间数据
细胞邻域、组织区域、生态分布
Network
关系网络
基因调控网络、蛋白质互作网络、代谢通路
Cohort table
临床与人群表格
个体—暴露—结局—随访记录
Trajectory
纵向轨迹
发育变化、治疗反应、慢病指标轨迹
Graph representation图谱表示
疾病—基因—药物—证据关系图
QUALITY
数据必须带着上下文。
样本+方法+格式+质量+版本
FIG. 04 / DATA SHAPE STRUCTURED VISUAL
READ THIS FIGURE
数据形状会限制你能说出的事情
序列适合比较位置，矩阵适合比较样本，时间序列适合观察变化；不同形状不能无条件互换。
层级看见什么还要确认
序列位置 / 碱基比对、变异
矩阵样本 × 特征聚类、表达
网络节点 × 关系路径、中心性