今天我們要來探索新插件!又是個實作日了，準備好，我們就開工啦~

安裝並重新開啟

首先，我們至Orange上的工作列表點選「Options」，再來點選其中最下面的「Add-on(插件)」，打開之後將會看到許多插件可勾選安裝，而這次我們要先來看看「Bioinformatics(生物資訊)」，勾選後按下OK鍵，就會開始下載了。

完成後，將會看到此提醒訊息，當中意思就是因為Orange剛安裝好一個插件，所以需要重新啟動此程式，此時我們按下OK鈕後，即可再重新打開Orange了!

開啟後就會看到它出現在旁邊列表囉~

引用插件中數據並將其可視化

再來，我們先用「GEO data set」中的數據來進行分析。

補充說明 : GEO(Gene Expression Omnibus)
基因表達資料庫是公共功能基因組數據存儲庫，為當今最大、最全面的公共基因表達數據資源。

這次以抽菸這個主題來探討，於搜尋列表中輸入smoking，便會跑出許多這類數據集，而這次選的是第三個數據集，可以從下表中看到，當中包含5個抽菸者，與另外5個非吸菸者。

可點擊Data Table進行查看，會發現它以紅色代表為「不吸菸者」，而藍色為「吸菸者」。

而我們希望以可視化的方式，查看吸菸者與非吸菸者兩者間的基因是否有所差距，然而因為數據集中有著許多屬性，理解起來有些吃力，固然我們就將「MDS」這個可降維度的演算法來為我們效勞一下啦~它會把多維數據投影到二維空間!

我們可以從這裡看到有一個特別突出的數據點，是一位吸菸者，雖然我們並非生物學家，但也可以了解到吸菸會對於細胞造成影響。

好哩~今日的簡單實作就到這了，在下一次的實作也會用到有關降維的組件喔!敬請期待~

參考資料:
Orange
帶你認識GEO資料庫