المعلوماتية الحيوية التكاملية
المعلوماتية الحيوية التكاملية هي تخصص للمعلوماتية الحيوية التي تركز على مشاكل تكامل البيانات لعلوم الحياة.
مع ارتفاع تقنيات الإنتاجية العالية (HTP) في علوم الحياة ، وخاصة في البيولوجيا الجزيئية ، نمت كمية البيانات التي تم جمعها بطريقة هائلة. علاوة على ذلك ، فإن البيانات مبعثرة على عدد كبير من المستودعات العامة والخاصة ، ويتم تخزينها باستخدام عدد كبير من التنسيقات المختلفة. هذا الوضع يجعل البحث في هذه البيانات وإجراء التحليل اللازم لاستخراج المعرفة الجديدة من المجموعة الكاملة من البيانات المتوفرة أمرًا صعبًا للغاية. تحاول المعلوماتية البيولوجية التكاملية معالجة هذه المشكلة من خلال توفير الوصول الموحد إلى بيانات علوم الحياة.
مناهج الويب الدلالي
في نهج الويب الدلالي ، يتم البحث في البيانات من مواقع الويب المتعددة أو قواعد البيانات عبر البيانات الوصفية. الفوقية عبارة عن كود قابل للقراءة آليًا ، والذي يحدد محتويات الصفحة الخاصة بالبرنامج بحيث تكون المقارنات بين البيانات ومصطلحات البحث أكثر دقة. هذا يعمل على تقليل عدد النتائج غير ذات الصلة أو غير المفيدة. تتضمن مزايا هذا الأسلوب الجودة العامة المتزايدة للبيانات التي يتم إرجاعها في عمليات البحث ومع وضع العلامات بشكل صحيح ، حيث تجد الأنطولوجيات مدخلات قد لا تنص بوضوح على مصطلح البحث ولكنها لا تزال ذات صلة. ومن عيوب هذا النهج أن النتائج التي يتم إرجاعها تأتي في شكل قاعدة البيانات الخاصة بمصدرها ، وعلى هذا النحو ، قد يكون من الصعب إجراء المقارنات المباشرة. هناك مشكلة أخرى وهي أن المصطلحات المستخدمة في وضع العلامات والبحث قد تكون غامضة في بعض الأحيان وقد تسبب ارتباكًا بين النتائج. بالإضافة إلى ذلك ، لا يزال نهج الويب الدلالي يعتبر تكنولوجيا ناشئة ولا يستخدم على نطاق واسع في هذا الوقت.
واحد من التطبيقات الحالية للبحث المستندة إلى علم الأنطولوجيا في العلوم الطبية الحيوية هو GoPubMed ، الذي يبحث في قاعدة البيانات PubMed من الأدبيات العلمية. هناك استخدام آخر للأنطولوجيات ضمن قواعد بيانات مثل SwissProt و Ensembl و TrEMBL ، والتي تستخدم هذه التقنية للبحث في مخازن البيانات المتعلقة بالبروتينات البشرية للعلامات المرتبطة بمصطلح البحث.
وقد ركزت بعض البحوث في هذا المجال على إنشاء تجميعات جديدة ومحددة. عمل باحثون آخرون على التحقق من نتائج الأنطولوجيات الموجودة. في مثال محدد ، هدف Verschelde ، وآخرون. تم دمج العديد من مكتبات الأنطولوجيا المختلفة في مكتبة أكبر تحتوي على المزيد من التعريفات لمختلف التخصصات الفرعية (الطبية ، البيولوجية الجزيئية ، إلخ) وتمكنت من التمييز بين العلامات الغامضة ؛ كانت النتيجة مثل تخزين البيانات مثل التأثير ، مع سهولة الوصول إلى قواعد بيانات متعددة من خلال استخدام الأنطولوجيا. في مشروع منفصل ، Bertens ، وآخرون. شيدت عمل شبكي من ثلاثة الأنطولوجيات (لتشريح وتطور الكائنات الحية النموذجية) على إطار جديد لأنطولوجيا الأعضاء الجنيسة. على سبيل المثال ، النتائج من البحث عن "قلب" في هذا الأنطولوجي ستعيد خطط القلب لكل نوع من أنواع الفقاريات التي تم تضمينها في الأنطولوجيا. الهدف المعلن من المشروع هو تسهيل الدراسات المقارنة والتطورية.
هج تخزين البيانات:
في استراتيجية تخزين البيانات ، يتم استخراج البيانات من مصادر مختلفة ودمجها في قاعدة بيانات واحدة. على سبيل المثال ، يمكن دمج مجموعات البيانات "omics" المختلفة لتوفير رؤى بيولوجية في النظم البيولوجية. وتشمل أمثلة ذلك ، بيانات من genomics ، و transcriptomics ، و proteomics ، و interactomics ، و metabolomics. من الناحية المثالية ، تتم مزامنة التغييرات في هذه المصادر بانتظام إلى قاعدة البيانات المتكاملة. يتم تقديم البيانات للمستخدمين في شكل مشترك. تم تصميم العديد من البرامج التي تهدف إلى المساعدة في إنشاء مثل هذه المستودعات لتكون متعددة الاستخدامات بحيث تسمح بتنفيذها في مشاريع بحثية متنوعة. ومن مزايا هذا النهج أن البيانات متاحة للتحليل في موقع واحد ، باستخدام مخطط موحد. تتمثل بعض العيوب في أن مجموعات البيانات غالبًا ما تكون ضخمة ويصعب تحديثها باستمرار. مشكلة أخرى في هذه الطريقة هي أنه من المكلف تجميع مثل هذا المستودع.
تظهر الآن تنسيقات موحدة لأنواع مختلفة من البيانات (مثل: بيانات البروتين) بسبب تأثير مجموعات مثل مبادرة معايير البروتيوميات (PSI). تتطلب بعض مشاريع تخزين البيانات حتى تقديم البيانات في أحد هذه التنسيقات الجديدة.