Sviluppo di un'applicazione bioinformatica per la
gestione dei dati di antibiotico sensibilità di isolati clinici
Development of a bioinformatics application for management of antibiotic resistance data from clinical isolates
Creators: name: Paci, Simone <1981>
Publisher: name: Alma Mater Studiorum - Università di Bologna
Year: 2012
Subjects: BIO/11 Biologia molecolare

description: Il problema dell'antibiotico-resistenza è un problema di sanità pubblica per affrontare il quale è necessario un sistema di sorveglianza basato sulla raccolta e l'analisi dei dati epidemiologici di laboratorio.
Il progetto di dottorato è consistito nello sviluppo di una applicazione web per la gestione di tali dati di antibiotico sensibilità di isolati clinici utilizzabile a livello di ospedale.
Si è creata una piattaforma web associata a un database relazionale per avere un’applicazione dinamica che potesse essere aggiornata facilmente inserendo nuovi dati senza dover manualmente modificare le pagine HTML che compongono l’applicazione stessa.
E’ stato utilizzato il database open-source MySQL in quanto presenta numerosi vantaggi: estremamente stabile, elevate prestazioni, supportato da una grande comunità online ed inoltre gratuito. Il contenuto dinamico dell’applicazione web deve essere generato da un linguaggio di programmazione tipo “scripting” che automatizzi operazioni di inserimento, modifica, cancellazione, visualizzazione di larghe quantità di dati. E’ stato scelto il PHP, linguaggio open-source sviluppato appositamente per la realizzazione di pagine web dinamiche, perfettamente utilizzabile con il database MySQL. E’ stata definita l’architettura del database creando le tabelle contenenti i dati e le relazioni tra di esse: le anagrafiche, i dati relativi ai campioni, microrganismi isolati e agli antibiogrammi con le categorie interpretative relative al dato antibiotico. Definite tabelle e relazioni del database è stato scritto il codice associato alle funzioni principali: inserimento manuale di antibiogrammi, importazione di antibiogrammi multipli provenienti da file esportati da strumenti automatizzati, modifica/eliminazione degli antibiogrammi precedenti inseriti nel sistema, analisi dei dati presenti nel database con tendenze e andamenti relativi alla prevalenza di specie microbiche e alla chemioresistenza degli stessi, corredate da grafici. Lo sviluppo ha incluso continui test delle funzioni via via implementate usando reali dati clinici e sono stati introdotti appositi controlli e l’introduzione di una semplice e pulita veste grafica.
description: Drug resistance is a huge problem for healthcare and to face it a monitoring system based on collection and analysis of laboratory epidemiological data is required.
The PHD project was focused on the development of a web application, which we called ResMon2, for management of such type of data (drug resistance of bacteria present in clinical isolates) useable in a hospital.
A web platform associated with a relational database was created in order to have an application easy to update inserting new data without directly editing the HTML pages of the application. The open-source MySQL database was chosen since it has many assets: extremely stable, high performance, supported by a huge online community and it is free. The dynamic content of the web application is generated using a scripting-type programming language: PHP. It is an open-source language precisely developed for construction of dynamic-content web pages perfect for automation of inserting, editing, deleting and  displaying functions of data. Besides, it integrates easily with MySQL database thanks to many integrated functions for dynamic data manipulation. 
A new database was designed creating tables and relations among them: registries, samples, isolated microorganisms and antibiogram data (sensitive, resistant, intermediate). Once defined the database the PHP and HTML code composing the main functions of the application was written. Such functions are: manual insert of single antibiogram, multiple antibiograms importing from specific instruments data files, edit/delete of previously inserted antibiograms, data analysis for trends detection of specific microorganisms species prevalence and of their drug resistance, with attached cake-type graphics and histograms. All functions were tested with real sample clinical data and were provided with specific controls, and simple and clean graphics were added to the application.