Integrative bioinformatics
एकीकृत जैव सूचना विज्ञान जैव सूचना विज्ञान का एक विषय है जो जीवन विज्ञान के लिए डेटा एकीकरण की समस्याओं पर केंद्रित है। जीवन विज्ञान में उच्च-प्रवाह (एच. टी. पी.) प्रौद्योगिकियों के उदय के साथ, विशेष रूप से आणविक जीव विज्ञान में, एकत्र किए गए डेटा की मात्रा में तेजी से वृद्धि हुई है। इसके अलावा, डेटा सार्वजनिक और निजी दोनों भंडारों में बिखरे हुए हैं, और बड़ी संख्या में विभिन्न प्रारूपों का उपयोग करके संग्रहीत किए जाते हैं। यह स्थिति इन आंकड़ों को खोजने और उपलब्ध आंकड़ों के पूरे समूह से नए ज्ञान के निष्कर्षण के लिए आवश्यक विश्लेषण करने को बहुत कठिन बना देती है। एकीकृत जैव सूचना विज्ञान जीवन विज्ञान डेटा तक एकीकृत पहुंच प्रदान करके इस समस्या से निपटने का प्रयास करता है। सिमैंटिक वेब दृष्टिकोण सिमैंटिक वेब दृष्टिकोण में, कई वेबसाइटों या डेटाबेस से डेटा को मेटाडेटा के माध्यम से खोजा जाता है। मेटाडेटा मशीन-पठनीय कोड है, जो प्रोग्राम के लिए पृष्ठ की सामग्री को परिभाषित करता है ताकि डेटा और खोज शब्दों के बीच तुलना अधिक सटीक हो। यह उन परिणामों की संख्या को कम करने का काम करता है जो अप्रासंगिक या अनुपयोगी हैं। कुछ मेटा-डेटा ऑन्टोलॉजी नामक परिभाषाओं के रूप में मौजूद हैं, जिन्हें उपयोगकर्ता या प्रोग्राम द्वारा टैग किया जा सकता है; ये डेटा को खोजने और वापस करने के लिए प्रमुख शब्दों या वाक्यांशों का उपयोग करके खोज को सुविधाजनक बनाने का काम करते हैं। इस दृष्टिकोण के लाभों में खोजों में वापस किए गए डेटा की सामान्य बढ़ी हुई गुणवत्ता और उचित टैगिंग के साथ, ऑन्टोलॉजी ऐसी प्रविष्टियों को ढूंढना शामिल है जो खोज शब्द को स्पष्ट रूप से नहीं बता सकते हैं लेकिन फिर भी प्रासंगिक हैं। इस दृष्टिकोण का एक नुकसान यह है कि जो परिणाम वापस किए जाते हैं वे अपने मूल के डेटाबेस के प्रारूप में आते हैं और इस तरह, प्रत्यक्ष तुलना करना मुश्किल हो सकता है। एक अन्य समस्या यह है कि टैगिंग और खोज में उपयोग किए जाने वाले शब्द कभी-कभी अस्पष्ट हो सकते हैं और परिणामों के बीच भ्रम पैदा कर सकते हैं। इसके अलावा, शब्दार्थ वेब दृष्टिकोण को अभी भी एक उभरती हुई तकनीक माना जाता है और इस समय इसका व्यापक स्तर पर उपयोग नहीं किया जा रहा है। जैव चिकित्सा विज्ञान में ऑन्टोलॉजी-आधारित खोज के वर्तमान अनुप्रयोगों में से एक गोपबमेड है, जो वैज्ञानिक साहित्य के पबमेड डेटाबेस की खोज करता है। ऑन्टोलॉजी का एक अन्य उपयोग स्विसप्रोट, एन्सेम्बल और टीआरईएमबीएल जैसे डेटाबेस के भीतर होता है, जो खोज शब्द से संबंधित टैग के लिए मानव प्रोटिओम से संबंधित डेटा के भंडार के माध्यम से खोज करने के लिए इस तकनीक का उपयोग करते हैं। इस क्षेत्र में कुछ शोध नई और विशिष्ट ऑन्टोलॉजी बनाने पर केंद्रित हैं। अन्य शोधकर्ताओं ने मौजूदा ऑन्टोलॉजी के परिणामों को सत्यापित करने पर काम किया है। एक विशिष्ट उदाहरण में, वर्शेल्डे आदि का लक्ष्य। यह कई अलग-अलग ऑन्टोलॉजी पुस्तकालयों का एक बड़े में एकीकरण था जिसमें विभिन्न उप-विशिष्टताओं (चिकित्सा, आणविक जैविक, आदि) की अधिक परिभाषाएँ थीं। और अस्पष्ट टैग के बीच अंतर करने में सक्षम था; परिणाम एक डेटा-वेयरहाउस जैसा प्रभाव था, जिसमें ऑन्टोलॉजी के उपयोग के माध्यम से कई डेटाबेस तक आसान पहुंच थी। एक अलग परियोजना में, बर्टेंस और अन्य। जेनेरिक अंगों की एक नई संरचना ऑन्टोलॉजी पर तीन ऑन्टोलॉजी (शरीर रचना विज्ञान और मॉडल जीवों के विकास के लिए) के जालीदार काम का निर्माण किया। उदाहरण के लिए, इस ऑन्टोलॉजी में 'हृदय' की खोज के परिणाम प्रत्येक कशेरुकी प्रजाति के लिए हृदय योजनाएँ वापस करेंगे जिनकी ऑन्टोलॉजी शामिल थीं। परियोजना का घोषित लक्ष्य तुलनात्मक और विकासवादी अध्ययनों को सुविधाजनक बनाना है। डेटा वेयरहाउसिंग दृष्टिकोण डेटा वेयरहाउसिंग रणनीति में, विभिन्न स्रोतों से डेटा निकाला जाता है और एक ही डेटाबेस में एकीकृत किया जाता है। उदाहरण के लिए, जैविक प्रणालियों में जैविक अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए विभिन्न 'ओमिक्स' डेटासेट को एकीकृत किया जा सकता है। उदाहरणों में जीनोमिक्स, ट्रांसक्रिप्टोमिक्स, प्रोटिओमिक्स, इंटरैक्टोमिक्स, मेटाबोलोमिक्स से डेटा शामिल हैं। आदर्श रूप से, इन स्रोतों में परिवर्तन नियमित रूप से एकीकृत डेटाबेस में समक्रमित होते हैं। डेटा को उपयोगकर्ताओं को एक सामान्य प्रारूप में प्रस्तुत किया जाता है। ऐसे गोदामों के निर्माण में सहायता करने के उद्देश्य से कई कार्यक्रमों को अत्यंत बहुमुखी होने के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि उन्हें विविध शोध परियोजनाओं में लागू किया जा सके। इस दृष्टिकोण का एक लाभ यह है कि एक समान योजना का उपयोग करके एक ही स्थान पर विश्लेषण के लिए डेटा उपलब्ध है। कुछ नुकसान यह हैं कि डेटासेट अक्सर बहुत बड़े होते हैं और उन्हें अद्यतित रखना मुश्किल होता है। इस विधि के साथ एक और समस्या यह है कि इस तरह के गोदाम को संकलित करना महंगा है। विभिन्न प्रकार के डेटा के लिए मानकीकृत प्रारूप (उदाः प्रोटीन डेटा) अब प्रोटिओमिक्स स्टैंडर्ड्स इनिशिएटिव (पीएसआई) जैसे समूहों के प्रभाव के कारण उभर रहे हैं। कुछ डेटा भंडारण परियोजनाओं को इन नए प्रारूपों में से किसी एक में डेटा जमा करने की भी आवश्यकता होती है। अन्य दृष्टिकोण डेटा माइनिंग मौजूदा डेटा में पैटर्न खोजने के लिए सांख्यिकीय तरीकों का उपयोग करता है। यह विधि आम तौर पर कई पैटर्न लौटाती है, जिनमें से कुछ नकली हैं और कुछ महत्वपूर्ण हैं, लेकिन कार्यक्रम में पाए जाने वाले सभी पैटर्न का व्यक्तिगत रूप से मूल्यांकन किया जाना चाहिए। वर्तमान में, कुछ शोध नए पैटर्न विश्लेषण विधियों के साथ मौजूदा डेटा माइनिंग तकनीकों को शामिल करने पर केंद्रित हैं जो प्रारंभिक कार्यक्रम द्वारा पाए गए प्रत्येक पैटर्न पर जाने में समय बिताने की आवश्यकता को कम करते हैं, लेकिन इसके बजाय, प्रासंगिकता की उच्च संभावना के साथ कुछ परिणाम देते हैं। इस दृष्टिकोण की एक कमी यह है कि यह कई डेटाबेस को एकीकृत नहीं करता है, जिसका अर्थ है कि डेटाबेस में तुलना संभव नहीं है। इस दृष्टिकोण का प्रमुख लाभ यह है कि यह नई परिकल्पनाओं की पीढ़ी को परीक्षण करने की अनुमति देता है। बायोलॉजिकल डेटाबेस बायोलॉजिकल डेटा विज़ुअलाइज़ेशन इंटरमाइन-एक ओपन-सोर्स बायोलॉजिकल डेटा वेयरहाउस सिस्टम संदर्भ बाहरी लिंक जर्नल ऑफ इंटीग्रेटिव बायोइन्फॉर्मेटिक्स आईएमबीओ गोपबमेड बीएमसी बायोइन्फॉर्मेटिक्स नीदरलैंड बायोइन्फॉर्मेटिक्स सेंटर बायोइन्फॉर्मेटिक्स