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Gestión y consulta de datos de expresión génica mediante Curray.

TrevorDecember 3, 2022

ANTECEDENTES
En principio, los datos de expresión de los genes puede ser visto como proporcionar sólo un perfil de expresión de tres valores relativos elemento biológico experimento de destino a la mano. Aunque es complicado, recoger el perfil de expresión no supone un gran reto desde el punto de vista del lenguaje de consulta. Lo que sí es interesante es cómo se utilizan los perfiles de expresión para extraer información de una amplia gama de información del repositorio que atribuye un significado al perfil de expresión.

Debido a la explicación inherente a la experimentación de ciertas funciones, de la misma manera que la consulta en la base de datos, el desarrollo de un sistema de consulta para los datos de expresión genética parece inútil. En su lugar, desarrollar herramientas y técnicas de apoyo a las tareas individuales se ha considerado prudente en la investigación contemporánea.

RESULTADOS
Proponemos un sistema de gestión y consulta de datos de expresión génica que sea capaz de dar soporte a los niveles de pre-expresión, expresión y análisis de post-expresión y que reduzca el desajuste de impedancia entre el análisis del sistema. Para ello, proponemos un nuevo lenguaje de consulta, independiente de la plataforma y de propósito general, llamado curray, para un lenguaje de consulta de microarrays personalizados, para soportar el análisis de expresión de datos en línea utilizando recursos distribuidos.

Incluye características para el diseño de pipelines utilizando el análisis de expresión a nivel conceptual construcciones de lenguaje. La capacidad de incluir la función del usuario definida como una característica del lenguaje de clase facilita el apoyo limitado análisis y elimina las limitaciones de la lengua. Mostramos que este curray declarativo y extensible característica ágil permite el modelado de flexible y el espacio para la personalización.

CONCLUSIÓN
El desarrollo propuesto en este artículo permite al usuario ver sus datos de expresión desde un punto de vista conceptual – experimento, sonda, expresión, mapeo, etc. en varios niveles de representación y es independiente de la tecnología de chip subyacente. También permite un roll-up y drill-down transparente a lo largo de una representación jerárquica de los datos en bruto a la norma como MIAME y MAGE-ML utiliza la construcción lingüística. Curray también permite la integración con recursos web distribuidos a través de su sistema LifeDB, del que forma parte.

Contribución del proyecto EMERALD para evaluar y mejorar la calidad de los datos de microarrays.

Aunque la información mínima sobre las normas de los ensayos de microarrays (MIAME) ha contribuido a aumentar el valor de los datos de microarrays depositados en la base de datos general como ArrayExpress y Gene Expression Omnibus (GEO), se han proporcionado medios limitados para evaluar la calidad de estos datos o para identificar los procedimientos utilizados para normalizar y transformar los datos brutos.

La Acción de Coordinación del 6PM EMERALD está diseñada para proporcionar un enfoque para evaluar y mejorar la calidad general de los datos de microarrays y para difundir al público el enfoque de los microarrays a través de una amplia serie de talleres, tutoriales y simposios. Las herramientas desarrolladas para evaluar la calidad de los datos se utilizan para demostrar cómo la eliminación de datos de baja calidad puede aumentar la potencia del análisis estadístico y facilitar el análisis de múltiples conjuntos de datos de microarrays juntos.

Las métricas de calidad de la herramienta se han difundido a través de publicaciones y del paquete de software arrayQualityMetrics. Dentro del marco proporcionado por la Ontología para Investigaciones Biomédicas, ontología desarrollada para describir la transformación de los datos, y ontología de software desarrollada para el software de análisis de la expresión génica. Además, el consorcio ha defendido el desarrollo y el uso de un estándar de referencia externo en la hibridación de microarrays y ha creado la base de datos Molecular Methods (MolMeth), que constituye la principal fuente de los métodos y protocolos centrados en la tecnología basada en los microarrays.