Integrative bioinformatics
સંકલિત બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ એ બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સની એક શાખા છે જે જીવન વિજ્ઞાન માટે ડેટા એકીકરણની સમસ્યાઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. જીવન વિજ્ઞાનમાં, ખાસ કરીને મોલેક્યુલર બાયોલોજીમાં હાઇ-થ્રુપુટ (એચ. ટી. પી.) તકનીકોના ઉદય સાથે, એકત્રિત કરવામાં આવેલી માહિતીની માત્રામાં ઘાતાંકીય રીતે વધારો થયો છે. વધુમાં, માહિતી જાહેર અને ખાનગી બંને ભંડારમાં વેરવિખેર છે, અને મોટી સંખ્યામાં વિવિધ સ્વરૂપોનો ઉપયોગ કરીને સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે. આ પરિસ્થિતિ આ માહિતીને શોધવા અને ઉપલબ્ધ માહિતીના સંપૂર્ણ સમૂહમાંથી નવા જ્ઞાનને બહાર કાઢવા માટે જરૂરી વિશ્લેષણ કરવા માટે ખૂબ જ મુશ્કેલ બનાવે છે. સંકલિત બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ જીવન વિજ્ઞાનની માહિતીની એકીકૃત પહોંચ પ્રદાન કરીને આ સમસ્યાનો સામનો કરવાનો પ્રયાસ કરે છે. સિમેન્ટીક વેબ અભિગમ સિમેન્ટીક વેબ અભિગમમાં, બહુવિધ વેબસાઇટ્સ અથવા ડેટાબેઝમાંથી ડેટા મેટાડેટા દ્વારા શોધવામાં આવે છે. મેટાડેટા એ મશીન-વાંચી શકાય તેવો કોડ છે, જે પ્રોગ્રામ માટે પૃષ્ઠની સામગ્રીને વ્યાખ્યાયિત કરે છે જેથી ડેટા અને શોધ શબ્દો વચ્ચેની તુલના વધુ સચોટ હોય. આ એવા પરિણામોની સંખ્યામાં ઘટાડો કરે છે જે અપ્રસ્તુત અથવા બિનઉપયોગી હોય. કેટલાક મેટા-ડેટા ઓન્ટોલોજી તરીકે ઓળખાતી વ્યાખ્યાઓ તરીકે અસ્તિત્વ ધરાવે છે, જેને વપરાશકર્તાઓ અથવા પ્રોગ્રામ્સ દ્વારા ટેગ કરી શકાય છે; આ ડેટા શોધવા અને પરત કરવા માટે મુખ્ય શબ્દો અથવા શબ્દસમૂહોનો ઉપયોગ કરીને શોધને સરળ બનાવવા માટે સેવા આપે છે. આ અભિગમના ફાયદાઓમાં શોધોમાં પરત કરવામાં આવેલા ડેટાની સામાન્ય ગુણવત્તામાં વધારો અને યોગ્ય ટેગિંગ, એવી એન્ટ્રીઓ શોધવાની ઓન્ટોલોજીનો સમાવેશ થાય છે જે શોધ શબ્દને સ્પષ્ટ રીતે જણાવતી નથી પરંતુ હજુ પણ સુસંગત છે. આ અભિગમનો એક ગેરલાભ એ છે કે જે પરિણામો પરત કરવામાં આવે છે તે તેમના મૂળના ડેટાબેઝના સ્વરૂપમાં આવે છે અને જેમ કે, સીધી સરખામણી મુશ્કેલ હોઈ શકે છે. બીજી સમસ્યા એ છે કે ટેગિંગ અને શોધમાં વપરાતા શબ્દો કેટલીકવાર અસ્પષ્ટ હોઈ શકે છે અને પરિણામો વચ્ચે મૂંઝવણ પેદા કરી શકે છે. વધુમાં, સિમેન્ટીક વેબ અભિગમને હજુ પણ એક ઉભરતી ટેકનોલોજી માનવામાં આવે છે અને આ સમયે તેનો વ્યાપક સ્તરે ઉપયોગ થતો નથી. બાયોમેડિકલ વિજ્ઞાનમાં ઑન્ટોલોજી આધારિત શોધની વર્તમાન એપ્લિકેશનોમાંની એક છે ગોપબમેડ, જે વૈજ્ઞાનિક સાહિત્યના પબમેડ ડેટાબેઝને શોધે છે. ઑન્ટોલોજીનો બીજો ઉપયોગ સ્વિસપ્રોટ, એન્સેમ્બલ અને ટ્રીએમબીએલ જેવા ડેટાબેઝમાં થાય છે, જે શોધ શબ્દ સાથે સંબંધિત ટૅગ્સ માટે માનવ પ્રોટીઓમ-સંબંધિત ડેટાના સ્ટોર્સ દ્વારા શોધ કરવા માટે આ તકનીકનો ઉપયોગ કરે છે. આ ક્ષેત્રના કેટલાક સંશોધનોએ નવી અને ચોક્કસ ઑન્ટોલોજી બનાવવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું છે. અન્ય સંશોધકોએ હાલની ઑન્ટોલોજીના પરિણામોની ચકાસણી કરવા પર કામ કર્યું છે. ચોક્કસ ઉદાહરણમાં, વર્શેલ્ડે, એટ અલનો ધ્યેય. વિવિધ ઓન્ટોલોજી પુસ્તકાલયોને એક મોટા પુસ્તકાલયમાં એકીકૃત કરવામાં આવ્યા હતા જેમાં વિવિધ પેટા વિશેષતાઓ (તબીબી, પરમાણુ જૈવિક, વગેરે) ની વધુ વ્યાખ્યાઓ હતી. અને અસ્પષ્ટ ટૅગ્સ વચ્ચે તફાવત કરવામાં સક્ષમ હતા; પરિણામ ડેટા-વેરહાઉસ જેવી અસર હતી, જેમાં ઑન્ટોલોજીના ઉપયોગ દ્વારા બહુવિધ ડેટાબેસેસની સરળ ઍક્સેસ હતી. એક અલગ પ્રોજેક્ટમાં, બેર્ટન્સ, એટ અલ. સામાન્ય અંગોના નવીન માળખા ઓન્ટોલોજી પર ત્રણ ઓન્ટોલોજી (એનાટોમી અને મોડેલ સજીવોના વિકાસ માટે) ના જાળીદાર કાર્યનું નિર્માણ કર્યું. ઉદાહરણ તરીકે, આ ઑન્ટોલોજીમાં 'હૃદય' ની શોધના પરિણામો દરેક કરોડઅસ્થિધારી પ્રજાતિઓ માટે હૃદયની યોજનાઓ પરત કરશે, જેમની ઑન્ટોલોજીનો સમાવેશ કરવામાં આવ્યો હતો. આ પ્રોજેક્ટનો ધ્યેય તુલનાત્મક અને ઉત્ક્રાંતિ અભ્યાસને સરળ બનાવવાનો છે. ડેટા વેરહાઉસિંગ અભિગમ ડેટા વેરહાઉસિંગ વ્યૂહરચનામાં, વિવિધ સ્રોતોમાંથી ડેટા કાઢવામાં આવે છે અને એક જ ડેટાબેઝમાં સંકલિત કરવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જૈવિક પ્રણાલીઓમાં જૈવિક આંતરદૃષ્ટિ પ્રદાન કરવા માટે વિવિધ 'ઓમિક્સ' ડેટાસેટ્સને એકીકૃત કરી શકાય છે. ઉદાહરણોમાં જીનોમિક્સ, ટ્રાન્સક્રિપ્ટોમિક્સ, પ્રોટિઓમિક્સ, ઇન્ટરેક્ટોમિક્સ, મેટાબોલોમિક્સમાંથી માહિતીનો સમાવેશ થાય છે. આદર્શ રીતે, આ સ્રોતોમાં ફેરફારો નિયમિત રીતે સંકલિત ડેટાબેઝમાં સુમેળ કરવામાં આવે છે. ડેટા વપરાશકર્તાઓને સામાન્ય સ્વરૂપમાં રજૂ કરવામાં આવે છે. આવા વેરહાઉસીસના નિર્માણમાં મદદ કરવાના હેતુથી ઘણા કાર્યક્રમો અત્યંત બહુમુખી રીતે તૈયાર કરવામાં આવ્યા છે જેથી તેમને વિવિધ સંશોધન યોજનાઓમાં અમલમાં મૂકી શકાય. આ અભિગમનો એક ફાયદો એ છે કે એક સમાન યોજનાનો ઉપયોગ કરીને એક જ સ્થળે વિશ્લેષણ માટે માહિતી ઉપલબ્ધ છે. કેટલાક ગેરફાયદા એ છે કે ડેટાસેટ્સ ઘણીવાર વિશાળ હોય છે અને અદ્યતન રાખવા મુશ્કેલ હોય છે. આ પદ્ધતિની બીજી સમસ્યા એ છે કે આવા વેરહાઉસનું સંકલન કરવું ખર્ચાળ છે. પ્રોટિઓમિક્સ સ્ટાન્ડર્ડ્સ ઇનિશિયેટિવ (પીએસઆઈ) જેવા જૂથોના પ્રભાવને કારણે હવે વિવિધ પ્રકારના ડેટા (દા. ત. પ્રોટીન ડેટા) માટે પ્રમાણિત બંધારણો ઉભરી રહ્યા છે. કેટલાક ડેટા વેરહાઉસિંગ પ્રોજેક્ટ્સને આ નવા બંધારણોમાંથી એકમાં ડેટા સબમિટ કરવાની પણ જરૂર પડે છે. અન્ય અભિગમો ડેટા માઇનિંગ હાલની માહિતીમાં પેટર્ન શોધવા માટે આંકડાકીય પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે. આ પદ્ધતિ સામાન્ય રીતે ઘણી પેટર્ન પરત કરે છે, જેમાંથી કેટલીક બનાવટી હોય છે અને કેટલીક નોંધપાત્ર હોય છે, પરંતુ પ્રોગ્રામને મળતી તમામ પેટર્નનું વ્યક્તિગત મૂલ્યાંકન કરવું આવશ્યક છે. હાલમાં, કેટલાક સંશોધનો નવીન પેટર્ન વિશ્લેષણ પદ્ધતિઓ સાથે હાલની ડેટા માઇનિંગ તકનીકોનો સમાવેશ કરવા પર કેન્દ્રિત છે જે પ્રારંભિક પ્રોગ્રામ દ્વારા મળી આવેલી દરેક પેટર્ન પર સમય પસાર કરવાની જરૂરિયાતને ઘટાડે છે, પરંતુ તેના બદલે, સુસંગતતાની ઉચ્ચ સંભાવના સાથે થોડા પરિણામો આપે છે. આ અભિગમની એક ખામી એ છે કે તે બહુવિધ ડેટાબેઝને એકીકૃત કરતું નથી, જેનો અર્થ છે કે ડેટાબેઝમાં સરખામણી શક્ય નથી. આ અભિગમનો મુખ્ય ફાયદો એ છે કે તે નવી પૂર્વધારણાઓની પેઢીને ચકાસવા માટે પરવાનગી આપે છે. આ પણ જુઓ બાયોલોજિકલ ડેટાબેઝ બાયોલોજિકલ ડેટા વિઝ્યુલાઇઝેશન ઇન્ટરમાઈન-એક ઓપન સોર્સ બાયોલોજિકલ ડેટા વેરહાઉસ સિસ્ટમ સંદર્ભો બાહ્ય લિંક્સ જર્નલ ઓફ ઇન્ટિગ્રેટિવ બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ આઇએમબીયો ગોપબમેડ બીએમસી બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ નેધરલેન્ડ્સ બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ સેન્ટર બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ