In the information age, the ability to read and construct data visualizations becomes as important as the ability to read and write text. However, while standard definitions and theoretical frameworks to teach and assess textual, mathematical, and visual literacy exist, current data visualization literacy (DVL) definitions and frameworks are not comprehensive enough to guide the design of DVL teaching and assessment. This paper introduces a data visualization literacy framework (DVL-FW) that was specifically developed to define, teach, and assess DVL. The holistic DVL-FW promotes both the reading and construction of data visualizations, a pairing analogous to that of both reading and writing in textual literacy and understanding and applying in mathematical literacy. Specifically, the DVL-FW defines a hierarchical typology of core concepts and details the process steps that are required to extract insights from data. Advancing the state of the art, the DVL-FW interlinks theoretical and procedural knowledge and showcases how both can be combined to design curricula and assessment measures for DVL. Earlier versions of the DVL-FW have been used to teach DVL to more than 8,500 residential and online students, and results from this effort have helped revise and validate the DVL-FW presented here.

1. Abstract This paper reviews efforts across 16 international consortia to construct human anatomical structures, cell types, and biomarkers (ASCT+B) tables and three-dimensional reference organs in support of a Human Reference Atlas. We detail the ontological descriptions and spatial three-dimensional anatomical representations together with user interfaces that support the registration and exploration of human tissue data. Four use cases are presented to demonstrate the utility of ASCT+B tables for advancing biomedical research and improving health.

Abstract The Human Reference Atlas (HRA) is defined as a comprehensive, three-dimensional (3D) atlas of all the cells in the healthy human body. It is compiled by an international team of experts that develop standard terminologies linked to 3D reference objects describing anatomical structures. The third HRA release (v1.2) covers spatial reference data and ontology annotations for 26 organs. Experts access the HRA annotations via spreadsheets and view reference models in 3D editing tools. This paper introduces the Common Coordinate Framework Ontology (CCFO) v2.0.1 that interlinks specimen, biological structure, and spatial data together with the CCF API which makes the HRA programmatically accessible and interoperable with Linked Open Data (LOD). We detail how real-world user needs and experimental data guide CCFO design and implementation, present CCFO classes and properties together with examples of their usage, and report on technical validation performed. The CCFO graph database and API are used in the HuBMAP portal, Virtual Reality Organ Gallery, and other applications that support data queries across multiple, heterogeneous sources.

Abstract The Human BioMolecular Atlas Program aims to compile a reference atlas for the healthy human adult body at the cellular level. Functional tissue units (FTU, e.g., renal glomeruli and colonic crypts) are of pathobiological significance and relevant for modeling and understanding disease progression. Yet, annotation of FTUs is time consuming and expensive when done manually and existing algorithms achieve low accuracy and do not generalize well. This paper compares the five winning algorithms from the “Hacking the Kidney” Kaggle competition to which more than a thousand teams from sixty countries contributed. We compare the accuracy and performance of the algorithms on a large-scale renal glomerulus Periodic acid-Schiff stain dataset and their generalizability to a colonic crypts hematoxylin and eosin stain dataset. Results help to characterize how the number of FTUs per unit area differs in relationship to their position in kidney and colon with respect to age, sex, body mass index (BMI), and other clinical data and are relevant for advancing pathology, anatomy, and surgery.

Abstract The Human BioMolecular Atlas Program (HuBMAP) aims to construct a reference 3D structural, cellular, and molecular atlas of the healthy adult human body. The HuBMAP Data Portal ( https://portal.hubmapconsortium.org ) serves experimental datasets and supports data processing, search, filtering, and visualization. The Human Reference Atlas (HRA) Portal ( https://humanatlas.io ) provides open access to atlas data, code, procedures, and instructional materials. Experts from more than 20 consortia are collaborating to construct the HRA’s Common Coordinate Framework (CCF), knowledge graphs, and tools that describe the multiscale structure of the human body (from organs and tissues down to cells, genes, and biomarkers) and to use the HRA to understand changes that occur at each of these levels with aging, disease, and other perturbations. The 6th release of the HRA v2.0 covers 36 organs with 4,499 unique anatomical structures, 1,195 cell types, and 2,089 biomarkers (e.g., genes, proteins, lipids) linked to ontologies. In addition, three workflows were developed to map new experimental data into the HRA’s CCF. This paper describes the HRA user stories, terminology, data formats, ontology validation, unified analysis workflows, user interfaces, instructional materials, application programming interface (APIs), flexible hybrid cloud infrastructure, and demonstrates first atlas usage applications and previews.

Abstract The Human Reference Atlas (HRA, https://humanatlas.io ) funded by the NIH Human Biomolecular Atlas Program (HuBMAP, https://commonfund.nih.gov/hubmap ) and other projects engages 17 international consortia to create a spatial reference of the healthy adult human body at single-cell resolution. The specimen, biological structure, and spatial data that define the HRA are disparate in nature and benefit from a visually explicit method of data integration. Virtual reality (VR) offers unique means to enable users to explore complex data structures in a threedimensional (3D) immersive environment. On a 2D desktop application, the 3D spatiality and real-world size of the 3D reference organs of the atlas is hard to understand. If viewed in VR, the spatiality of the organs and tissue blocks mapped to the HRA can be explored in their true size and in a way that goes beyond traditional 2D user interfaces. Added 2D and 3D visualizations can then provide data-rich context. In this paper, we present the HRA Organ Gallery, a VR application to explore the atlas in an integrated VR environment. Presently, the HRA Organ Gallery features 55 3D reference organs,1,203 mapped tissue blocks from 292 demographically diverse donors and 15 providers that link to 5,000+ datasets; it also features prototype visualizations of cell type distributions and 3D protein structures. We outline our plans to support two biological use cases: on-ramping novice and expert users to HuBMAP data available via the Data Portal ( https://portal.hubmapconsortium.org ), and quality assurance/quality control (QA/QC) for HRA data providers . Code and onboarding materials are available at https://github.com/cns-iu/ccf-organ-vr-gallery#readme .

Abstract Several international consortia are collaborating to construct a human reference atlas, which is a comprehensive, high-resolution, three-dimensional atlas of all the cells in the healthy human body. Laboratories around the world are collecting tissue specimens from donors varying in sex, age, ethnicity, and body mass index. However, integrating and harmonizing tissue data across 20+ organs and more than 15 bulk and spatial single-cell assay types poses diverse challenges. Here we present the software tools and user interfaces developed to annotate (“register”) and explore the collected tissue data. A key part of these tools is a common coordinate framework, which provides standard terminologies and data structures for describing specimens, biological structures, and spatial positions linked to existing ontologies. As of December 2021, the “registration” user interface has been used to harmonize and make publicly available data on 6,178 tissue sections from 2,698 tissue blocks collected by the Human Biomolecular Atlas Program, the Stimulating Peripheral Activity to Relieve Conditions program, the Human Cell Atlas, the Kidney Precision Medicine Project, and the Genotype Tissue Expression project. The second “exploration” user interface enables consortia to evaluate data quality and coverage, explore tissue data in the context of the human body, and guide data acquisition.