分析寨卡病毒流行病学数据的工作流程——时间/空间数据以及系统 流行病学数据的综合交互 发育信息被用作包含交互式视图的包装元节点的输入。
我们创建了一个工作流程（上图 1），以在我们的分析平台中以交互方式调查 流行病学数据的综合交互 和可视化地理位置和系统发育数据。为此，我们从 microreact 项目下载了两个文件：
包含已报告寨卡病毒病例的时间
系统发育树是描述生物体之间进化关系的图表。获取这些 WhatsApp 号码数据 进化关系的一种方法是通过比较基于随时间自然积累的 DNA 差异的基因组序列。生成的树结构的常见表示是Newick 格式。
图 包装的元节点内部的“交互式视图”——该视图由按年份过滤的范围滑块、详细的 JavaScript 表和两个通用 JavaScript 视图组成：地图和系统发育树。
如图 1 所示，两个下载的文件用作名为“交互式视 WhatsApp 潜在客户开发的最佳策略 图”的包装元节点的输入。我们使用颜色管理器节点根据属性“区域”进行颜色编码，该属性包含太平洋岛屿、巴西、巴西小头症、其他美洲和未知类别。
该视图包括基于地理位置数据的交互式地图
可按年份过滤的范围滑块以及包含来自输入 csv 文件的附加信息的 析各种 香港领先 类型 交互式表格（见图 2）。此外，它还包含系统发育树的交互式可视化。下面的图 3 显示了在包装元节点“交互式视图”中生成的完整复合视图。例如，用户可以按年份过滤或在树视图中选择特定的寨卡病毒株，然后在地图和表格中选择该病毒株。