Интегративті биоинформатика - Integrative bioinformatics

Интегративті биоинформатика пәні болып табылады биоинформатика проблемаларына бағытталған деректерді біріктіру үшін өмір туралы ғылымдар.

Көтерілуімен өнімділігі жоғары (HTP) өмір ғылымдарындағы технологиялар, атап айтқанда молекулалық биология, жиналған сома деректер экспоненциалды түрде өсті. Сонымен қатар, мәліметтер көпшілікке де, жеке меншікке де шашыраңқы репозитарийлер, және әр түрлі әр түрлі көмегімен сақталады форматтар. Бұл жағдай осы деректерді іздеуді және қолда бар деректердің толық жиынтығынан жаңа білімді шығарып алу үшін қажетті талдауды өте қиын етеді. Интеграциялық биоинформатика бұл проблеманы өмір туралы мәліметтерге бірыңғай қол жетімділікті қамтамасыз ету арқылы шешуге тырысады.

Тәсілдер

Семантикалық веб-тәсілдер

Ішінде Семантикалық веб тәсіл, бірнеше веб-сайттардан немесе мәліметтер базасынан деректерді іздеу метадеректер. Метадеректер машинада оқуға болады код, ол мәліметтер мен іздеу терминдерін салыстыру дәлірек болатындай етіп бағдарлама үшін парақтың мазмұнын анықтайды. Бұл маңызды емес немесе пайдасыз нәтижелер санын азайтуға қызмет етеді. Кейбір метамәліметтер анықтамалармен берілген онтология, оны қолданушылар да, бағдарламалар да белгілей алады; олар деректерді табуға және қайтаруға арналған негізгі терминдерді немесе сөз тіркестерін қолдану арқылы іздеуді жеңілдетуге қызмет етеді.[1] Бұл тәсілдің артықшылықтары іздестіру кезінде қайтарылатын мәліметтердің жалпы жоғарылаған сапасына және іздеу терминін нақты көрсетпейтін, бірақ өзектілігін жоғалтқан жазбаларды табатын онтологияларды қамтиды. Бұл тәсілдің бір кемшілігі - қайтарылған нәтижелер дерекқордың шығу тегіне сәйкес келеді, сондықтан тікелей салыстыру қиынға соғуы мүмкін. Тағы бір мәселе, тегтеу мен іздеу кезінде қолданылатын терминдер кейде екі мағыналы болып, нәтижелер арасында шатасушылық тудыруы мүмкін.[2] Сонымен қатар, семантикалық веб-тәсіл әлі де дамып келе жатқан технология болып саналады және қазіргі уақытта кең ауқымда қолданылмайды.[3]

Биомедициналық ғылымдардағы онтологиялық іздеудің қазіргі қолданыстарының бірі GoPubMed, іздейтін PubMed ғылыми әдебиеттер базасы.[1] Онтологияның тағы бір қолданылуы, мысалы, мәліметтер базасында болады SwissProt, Ансамбль және ТРЕМБЛ, бұл технологияны іздеу терминіне қатысты белгілерге арналған адам протеомына қатысты деректерді іздеу үшін пайдаланады.[4]

Осы саладағы кейбір зерттеулер жаңа және нақты онтологияларды жасауға бағытталған.[5] Басқа зерттеушілер қолданыстағы онтологияның нәтижелерін тексеру бойынша жұмыс жасады.[2] Нақты мысалда Вершелдің мақсаты және т.б. бірнеше әртүрлі онтологиялық кітапханаларды үлкенірек кітапханаға біріктіру болды, онда әртүрлі кіші мамандықтардың (медициналық, молекулалық биологиялық және т.б.) анықтамалары бар және көп мағыналы тегтерді ажырата білді; Нәтижесінде онтологияны қолдану арқылы бірнеше мәліметтер базасына оңай қол жеткізуге болатын мәліметтер қоймасы сияқты эффект пайда болды.[4] Жеке жобада Бертенс және т.б. жалпы органдардың онтологиясының жаңа құрылымы бойынша үш онтологиядан (анатомия және модельдік организмдердің дамуы үшін) торлы жұмыс жасады. Мысалы, «онтологиядағы» «жүректі» іздеу нәтижелері онтологиясы енгізілген омыртқалылардың әрқайсысының жүрек жоспарын қайтарады. Жобаның мақсаты - салыстырмалы және эволюциялық зерттеулерді жеңілдету.[6]

Деректерді сақтау тәсілдері

Ішінде деректерді сақтау стратегия, әр түрлі дереккөздерден мәліметтер шығарылып, бір мәліметтер базасына біріктірілген. Мысалы, әртүрлі «omics» деректер жиынтығы биологиялық жүйелер туралы биологиялық түсінік беру үшін біріктірілуі мүмкін. Мысалдарға геномика, транскриптомика, протеомика, интерактомика, метаболомика деректері жатады. Ең дұрысы, бұл көздердегі өзгерістер интеграцияланған мәліметтер базасымен жүйелі түрде синхрондалып отырады. Деректер пайдаланушыларға жалпы форматта ұсынылған. Осындай қоймаларды құруға көмектесетін көптеген бағдарламалар әртүрлі ғылыми жобаларда оларды жүзеге асыруға мүмкіндік беретін өте жан-жақты болып жасалған.[7] Бұл тәсілдің бір артықшылығы - мәліметтер бірыңғай схеманы қолдана отырып, бір сайтта талдау үшін қол жетімді. Кейбір кемшіліктер - мәліметтер жиынтығы көбінесе үлкен және оларды жаңарту қиын. Бұл әдістің тағы бір проблемасы - мұндай қойманы құрастыру қымбатқа түседі.[8]

Деректердің әртүрлі типтеріне арналған стандартталған форматтар (мысалы: ақуыздық деректер) қазір сияқты топтардың әсерінен пайда болады Протеомика стандарттарының бастамасы (PSI). Кейбір деректерді сақтау жобалары тіпті деректерді осы жаңа форматтардың бірінде ұсынуды талап етеді.[9]

Басқа тәсілдер

Деректерді өндіру қолданыстағы мәліметтерден заңдылықтарды іздеу үшін статистикалық әдістерді қолданады. Бұл әдіс әдетте көптеген үлгілерді қайтарады, олардың кейбіреулері жалған, ал кейбіреулері маңызды, бірақ бағдарлама тапқан барлық үлгілерді жеке бағалау қажет. Қазіргі уақытта кейбір зерттеулер бастапқы бағдарламада табылған әр үлгі бойынша уақытты жұмсау қажеттілігін азайтатын, бірақ оның орнына өзектіліктің жоғары ықтималдылығымен бірнеше нәтиже беретін, деректерді іздеудің қолданыстағы әдістерін жаңа үлгілерді талдау әдістерімен біріктіруге бағытталған.[10] Бұл тәсілдің бір кемшілігі мынада, ол бірнеше мәліметтер базасын біріктірмейді, яғни мәліметтер базасы бойынша салыстыру мүмкін емес. Бұл тәсілдің басты артықшылығы - бұл жаңа гипотезаларды жасауға мүмкіндік береді.

Сондай-ақ қараңыз

Әдебиеттер тізімі

  1. ^ а б Домс, А .; Шредер, М. (2005). «GoPubMed: PubMed-ті гендік онтологиямен зерттеу» (PDF). Нуклеин қышқылдарын зерттеу. 33 (Веб-сервердегі мәселе): W783–6. дои:10.1093 / nar / gki470. PMC  1160231. PMID  15980585. Алынған 28 қыркүйек 2012.
  2. ^ а б Ван Офуйзен, Е.А.А. & Люниссен, Дж.А.М. (2010). «Салыстырмалы анатомиядағы үш семантикалық білім көздерінің жұмысын бағалау». Интегративті биоинформатика журналы. Тексерілді, 28 қазан 2012 ж.
  3. ^ Руттенберг және т.б. (2007). «Semantic Web көмегімен аудармашылық зерттеулерді ілгерілету». BMC Биоинформатика. Тексерілді, 28 қыркүйек 2012 ж
  4. ^ а б Вершелде және т.б. (2007). «Онтология көмегімен мәліметтер базасын қолдау үшін интеграциялау Табиғи тілді өңдеу және биомедициналық деректер өндірісі. «Интегративті биоинформатика журналы. 28 қазан 2012 ж. шығарылды.
  5. ^ Кастилло және т.б. (2012). «Гендік аннотация семантикасына негізделген кофенің транскриптомдық желілерін құру». Интегративті биоинформатика журналы. Тексерілді, 29 қазан 2012 ж.
  6. ^ Бертенс және басқалар. (2011). «Онтологиялық жүйеге негізделген, омыртқалы жүрек анатомиясына, дамуына және физиологиясына қолданылатын жалпы орган». Интегративті биоинформатика журналы. Тексерілді, 30 қазан 2012 ж.
  7. ^ Шах және т.б. (2005). «Атлас - интегративті биоинформатикаға арналған мәліметтер қоймасы». BMC Биоинформатика. Алынған 30 қыркүйек 2012 ж.
  8. ^ Куенне және т.б. (2007). «Өсімдіктер биоинформатикасында деректерді сақтау технологиясын қолдану». Интегративті биоинформатика журналы. Алынған 30 қыркүйек 2012 ж.
  9. ^ Thiele және басқалар. (2010). «Өмір туралы ғылымдардағы биоинформатика стратегиялары: деректерді өңдеу және мәліметтер қоймасынан биологиялық білімді шығаруға дейін». Интегративті биоинформатика журналы. Тексерілді, 29 қазан 2012 ж.
  10. ^ Бельмамуне және т.б. (2010). «Интегралды мәліметтер базасы шеңберінде гендердің экспрессиясының кеңістіктік-уақыттық үлгілерін өндіру және талдау.» Интегративті биоинформатика журналы. Тексерілді, 27 қазан 2012 ж.

Сыртқы сілтемелер