(27. Januar 2014) Diagramme gibt es für jeden Geschmack. Der bekannte Pie Chart, also das Tortendiagramm, lässt süßes Backwerk anklingen. Manche Franzosen jedoch hätten ihr Kreisdiagramm lieber in patriotisch-deftiger Ausführung und nennen es "Diagramme en Camembert". Ganz in dieser Tradition des eigenwilligen Sonderwegs versuchten nun australische Wissenschaftler, bunt-gefleckte Zierdecken ("Quilts") in die Terminologie der Daten-Visualisierung einzuführen ("Quilt Plots: A Simple Tool for the Visualisation of Large Epidemiological Data", PLOS ONE).
Handan Wand und Kollegen von der University of New South Wales beschreiben in ihrem kurzen Artikel ein Visualisierungs-Tool für unübersichtliche Datensätze, umgesetzt als Modul für das Statistik-Programm R. Die Idee: Anstatt Zahlen in hunderte kleine Kästchen einer Matrix zu schreiben, weist man der Zahlen-Skala einen Farbcode zu, beispielsweise von hellgelb über orange bis tiefrot. Das Ergebnis ist ein bunter Fleckenteppich aus kleinen farbigen Karos – daher der Name Quilt Plot.
Zierdecke oder Hitzekarte?
Ganz genau, liebe Bioinformatiker und Statistiker unter den Laborjournal-Lesern, so ein Quilt Plot sieht dann aus wie eine Heat Map. Besser gesagt, es ist genau das gleiche. Heat Maps dürften vielen Biologen beispielsweise von Genexpressions-Experimenten vertraut sein. Dabei entsprechen die Farbtöne meist der Expressions-Veränderung einzelner Gene unter verschiedenen Bedingungen. Aber auch in anderen Gebieten der Biomedizin, beispielsweise in der Epidemiologie, kommt die Darstellungsform zum Einsatz. Für die Produktion solcher Heat Maps gibt es jedoch längst ein ganz ordentliches Modul für R, das Handan und Kollegen auch bekannt war.
Was ist jetzt der Neuigkeitswert des Quilt Plot-Papers? Gar nichts, wie die Autoren freimütig gestehen. Die Reaktionen auf die Entscheidung von PLOS ONE, das Paper trotzdem zu veröffentlichen, reichen von belustigt bis verärgert (siehe Beiträge von N. Saunders, J. Eisen, M. Watson und R. Kosara; und die Kommentare bei PLOS ONE). Aber dieses kleine, einfache Hilfsprogramm sei doch nützlich für Leute, die sich nicht mit den Feinheiten des (in der Tat recht umfangreichen) Heat Map-Moduls in R herumschlagen wollen, sagen die Autoren. Kleiner Haken daran: Auch der Umgang mit dem Quilt-Programm verlangt R-Grundkenntnisse. Und wer die hat, schafft es wohl auch, das existierende Modul auf seine Basis-Funktionen zu beschränken.
Blamage für Journal und Autoren
Hat so ein Minimalst-Paper etwas in der wissenschaftlichen Literatur zu suchen? Untergraben solche Artikel den Anspruch von PLOS ONE als zwar nicht-selektives, aber doch seriöses Wissenschaftsjournal? Ist das Paper nicht eine Blamage, nicht nur für das Journal, sondern mehr noch für die Autoren selbst?
Fragen über Fragen, die auch das Publikationsmodell des „Open-Access-Mega-Journals“ insgesamt betreffen – davon im nächsten Laborjournal-Heft mehr. Bewundern darf man jedenfalls die Chuzpe der Autoren, die etablierten Heat Maps unter eigenem Namen an die Leser zu bringen.
Ein ähnlich fehlgeleiteter Geistesblitz muss neulich auch den amerikanischen Genomiker John Stamatoyannopoulos und seine Mitarbeiter getroffen haben. In einer schauderhaft aufgeplusterten Pressemitteilung schrieben sie Unverständliches über einem „zweiten genetischen Code“, den bisher alle Forscher übersehen hätten. Sie berichteten ferner von einer Doppelbedeutung gewisser DNA-Elemente, die Stamatoyannopoulos und Kollegen - jetzt kommt's - „Duons“ tauften.
Auf ganz laut eingestellt
Twitternde und bloggende Wissenschaftler sowie kundige Journalisten waren für einen Moment perplex. Was verbarg sich hinter dieser auf ganz laut eingestellten Presssemitteilung, wissenschaftlich gesehen?
Nach einem Blick in das Original-Paper war bald klar, dass es bei der vermeintlich sensationellen Entdeckung der „Duons“ um Protein-kodierende DNA Sequenzen geht, die gleichzeitig regulative Motive sind. Also Bindestellen für Transkriptionsfaktoren, die innerhalb eines Exons liegen. Das ist interessant, keine Frage. Aber zumindest den eingefleischten DNA-Experten war die Existenz solcher regulatorischen Motive innerhalb der Protein-kodierenden DNA lange bekannt. Es kam nur noch niemand auf die charmante Idee, solchen Sequenzabschnitten einen eigenen Namen zu verpassen.
Während sich die Profis über die „Duons“ lustig machten und bei den Laien Verwirrung herrschte, geriet ein wenig in den Hintergrund, dass das Paper selbst (anders als die „Quilt-Plots“) durchaus relevant ist. Erstmals hatten die Forscher einen globalen Überblick erstellt, wie häufig diese regulatorischen DNA Motive innerhalb der Exons sind. Aber gut, hätte man das so ehrlich und unspektakulär gesagt, dann hätten eben nur die fachlich interessierten Spezialisten das Paper gelesen (Emily Willingham hat das Thema hier allgemeinverständlich seziert).
Aber die vielleicht unübertroffene Spitzenleistung in der Disziplin „Neu-Erfindung und Umbenennung des Altbekannten“ ist ein kurzes Paper von Mary Tai aus dem Jahr 1994. Die Biochemikerin interessierte sich für metabolische Kurven, zum Beispiel zur Glukose-Toleranz. Zur näherungsweisen Berechnung der Fläche unter diesen Kurven stellte sie im Journal Diabetes Care eine durchaus raffinierte Methode vor, selbsbewußt „Tai's Model“ getauft. Leider in ehrlicher Unkenntnis der Tatsache, dass genau diese Form der Integral-Berechnung seit jeher Bestandteil der Oberstufen-Mathematik ist.
Hans Zauner
Abb.: Montage; Quilt: Anne Norman, via Wikipedia, cc2