可视化是表达数据的直观且有效的手段,受到许多领域的重视,如信息学领域、生物学领域、合成生物学领域等。这些领域的迅猛发展为可视化带来机遇与挑战。例如合成生物学是用标准化生物元件构建生物设备的新兴领域,当前标准化元件数量多、种类杂,使得构建生物设备时难以选择标准化元件。将这些标准化的生物元件进行可视化及聚类后将有助于提高生物设备构建效率。为了达到这个目的,本文的进行了以下研究工作：1)降维可视化。要对合成生物元件进行降维可视化分析,首先要确定两个合成生物元件之间相似度,相似度的计算方法对后续的聚类结果会有很大的影响。考虑到合成生物元件为长度不一的基因短序列,本文通过编辑距离来计算生物元件的相似度,再结合高斯核函数的对获得的距离矩阵进行归一化处理。进一步使用改进后的拉普拉斯非线性降维方法将生物元件序列降为二维或三维数据,再通过图形化展示。表明降维后的数据具有良好的区分度,说明合成生物学者通过降维可视化可以显著提高标准化元件选择效率。2)聚类分析。聚类是把抽象或者物理的对象集合分成多个具有相似性对象的集合。通过对降维后的生物元件序列采用K-means算法进行聚类分析,最终得到功能类似的合成生物元件可以进行有效地聚类,功能差异大的合成生物元件可有效地区分,且对降维后数据聚类显示二分类精度达到91.6%,三分类精度达到82.4%。通过以上研究,本文提出了一种可以提高合成生物设备构建效率的可视化方案,并通过聚类分析证明了该方法的有效性,解决了合成生物元件数量多、种类杂、难以选择的问题。