Integrative bioinformatics
انٹیگریٹیو بائیو انفارمیٹکس بائیو انفارمیٹکس کا ایک شعبہ ہے جو لائف سائنسز کے لیے ڈیٹا انضمام کے مسائل پر مرکوز ہے۔ لائف سائنسز میں ہائی تھرو پٹ (ایچ ٹی پی) ٹیکنالوجیز کے عروج کے ساتھ، خاص طور پر مالیکیولر بائیولوجی میں، جمع کردہ ڈیٹا کی مقدار میں تیزی سے اضافہ ہوا ہے۔ مزید برآں، اعداد و شمار عوامی اور نجی دونوں ذخائر میں بکھرے ہوئے ہیں، اور بڑی تعداد میں مختلف فارمیٹس کا استعمال کرتے ہوئے محفوظ کیے جاتے ہیں۔ یہ صورتحال ان اعداد و شمار کو تلاش کرنے اور دستیاب اعداد و شمار کے مکمل سیٹ سے نئے علم کو نکالنے کے لیے ضروری تجزیہ انجام دینے کو بہت مشکل بنا دیتی ہے۔ مربوط بائیو انفارمیٹکس لائف سائنس کے اعداد و شمار تک متحد رسائی فراہم کرکے اس مسئلے سے نمٹنے کی کوشش کرتا ہے۔ سیمنٹک ویب کے نقطہ نظر سیمنٹک ویب کے نقطہ نظر میں، متعدد ویب سائٹس یا ڈیٹا بیس کے ڈیٹا کو میٹا ڈیٹا کے ذریعے تلاش کیا جاتا ہے۔ میٹا ڈیٹا مشین سے پڑھنے کے قابل کوڈ ہے، جو پروگرام کے لیے صفحہ کے مندرجات کی وضاحت کرتا ہے تاکہ ڈیٹا اور تلاش کی اصطلاحات کے درمیان موازنہ زیادہ درست ہو۔ یہ ان نتائج کی تعداد کو کم کرنے کا کام کرتا ہے جو غیر متعلقہ یا غیر مددگار ہیں۔ کچھ میٹا ڈیٹا آنٹولوجیز کہلانے والی تعریفوں کے طور پر موجود ہیں، جنہیں صارفین یا پروگراموں میں سے کوئی بھی ٹیگ کر سکتا ہے۔ یہ ڈیٹا کو تلاش کرنے اور واپس کرنے کے لیے کلیدی اصطلاحات یا فقرے استعمال کر کے تلاش کو آسان بنانے کا کام کرتے ہیں۔ اس نقطہ نظر کے فوائد میں تلاشوں میں واپس آنے والے ڈیٹا کے عمومی معیار میں اضافہ اور مناسب ٹیگنگ کے ساتھ، آنٹولوجیز ایسی اندراجات تلاش کرنا شامل ہیں جو تلاش کی اصطلاح کو واضح طور پر بیان نہیں کرسکتی ہیں لیکن پھر بھی متعلقہ ہیں۔ اس نقطہ نظر کا ایک نقصان یہ ہے کہ جو نتائج واپس کیے جاتے ہیں وہ ان کی اصل کے ڈیٹا بیس کی شکل میں آتے ہیں اور اس طرح، براہ راست موازنہ مشکل ہو سکتا ہے۔ ایک اور مسئلہ یہ ہے کہ ٹیگنگ اور سرچ میں استعمال ہونے والی اصطلاحات بعض اوقات مبہم ہو سکتی ہیں اور نتائج میں الجھن پیدا کر سکتی ہیں۔ اس کے علاوہ، سیمنٹک ویب اپروچ کو اب بھی ایک ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجی سمجھا جاتا ہے اور اس وقت یہ وسیع پیمانے پر استعمال میں نہیں ہے۔ بائیو میڈیکل سائنسز میں آنٹولوجی پر مبنی تلاش کی موجودہ ایپلی کیشنز میں سے ایک گوپب میڈ ہے، جو سائنسی ادب کے پب میڈ ڈیٹا بیس کو تلاش کرتا ہے۔ آنٹولوجیز کا ایک اور استعمال ڈیٹا بیس جیسے سوئس پروٹ، اینسمبل اور ٹرمبل کے اندر ہے، جو اس ٹیکنالوجی کا استعمال انسانی پروٹوم سے متعلق ڈیٹا کے اسٹورز کے ذریعے تلاش کی اصطلاح سے متعلق ٹیگز کے لیے کرتے ہیں۔ اس شعبے میں کچھ تحقیق نے نئی اور مخصوص آنٹولوجیز بنانے پر توجہ مرکوز کی ہے۔ دیگر محققین نے موجودہ آنٹولوجیز کے نتائج کی تصدیق پر کام کیا ہے۔ ایک مخصوص مثال میں، ورسیلڈ اور دیگر کا مقصد۔ کئی مختلف آنٹولوجی لائبریریوں کا انضمام ایک بڑے میں تھا جس میں مختلف ذیلی خصوصیات (طبی، سالماتی حیاتیاتی، وغیرہ) کی مزید تعریفیں شامل تھیں۔ اور مبہم ٹیگز کے درمیان فرق کرنے کے قابل تھا ؛ نتیجہ ایک ڈیٹا ویئر ہاؤس جیسا اثر تھا، جس میں آنٹولوجیز کے استعمال کے ذریعے متعدد ڈیٹا بیس تک آسان رسائی تھی۔ ایک علیحدہ پروجیکٹ میں، برٹنس اور دیگر۔ عام اعضاء کی آنٹولوجی کے ایک نئے فریم ورک پر تین آنٹولوجیز (اناٹومی اور ماڈل حیاتیات کی نشوونما کے لیے) کا ایک جالی کا کام بنایا۔ مثال کے طور پر، اس آنٹولوجی میں 'دل' کی تلاش کے نتائج ہر ایک ریڑھ کی ہڈی والے پرجاتیوں کے لیے دل کے منصوبے واپس کریں گے جن کی آنٹولوجیز شامل تھیں۔ پروجیکٹ کا بیان کردہ مقصد تقابلی اور ارتقائی مطالعات کو آسان بنانا ہے۔ ڈیٹا گودام کے نقطہ نظر ڈیٹا گودام کی حکمت عملی میں، مختلف ذرائع سے ڈیٹا نکالا جاتا ہے اور ایک ہی ڈیٹا بیس میں ضم کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، حیاتیاتی نظاموں میں حیاتیاتی بصیرت فراہم کرنے کے لیے مختلف 'اومیکس' ڈیٹا سیٹس کو مربوط کیا جا سکتا ہے۔ مثالوں میں جینومکس، ٹرانسکرپٹومکس، پروٹومکس، انٹرایکٹومکس، میٹابولومکس سے ڈیٹا شامل ہیں۔ مثالی طور پر، ان ذرائع میں ہونے والی تبدیلیاں باقاعدگی سے مربوط ڈیٹا بیس کے ساتھ مطابقت پذیر ہوتی ہیں۔ ڈیٹا کو صارفین کے سامنے ایک مشترکہ شکل میں پیش کیا جاتا ہے۔ بہت سے پروگرام جن کا مقصد ایسے گوداموں کی تخلیق میں مدد کرنا ہے انہیں انتہائی ورسٹائل کے طور پر ڈیزائن کیا گیا ہے تاکہ انہیں متنوع تحقیقی منصوبوں میں نافذ کیا جا سکے۔ اس نقطہ نظر کا ایک فائدہ یہ ہے کہ ڈیٹا یکساں اسکیما کا استعمال کرتے ہوئے ایک ہی سائٹ پر تجزیہ کے لیے دستیاب ہے۔ کچھ نقصانات یہ ہیں کہ ڈیٹا سیٹ اکثر بہت بڑے ہوتے ہیں اور انہیں تازہ ترین رکھنا مشکل ہوتا ہے۔ اس طریقہ کار میں ایک اور مسئلہ یہ ہے کہ اس طرح کے گودام کو مرتب کرنا مہنگا ہے۔ پروٹومکس اسٹینڈرڈز انیشی ایٹو (پی ایس آئی) جیسے گروپوں کے اثر و رسوخ کی وجہ سے اب مختلف قسم کے ڈیٹا (مثال کے طور پر پروٹین ڈیٹا) کے لیے معیاری فارمیٹ ابھر رہے ہیں۔ کچھ ڈیٹا گودام کے منصوبوں کو ان نئے فارمیٹس میں سے کسی ایک میں ڈیٹا جمع کرنے کی بھی ضرورت ہوتی ہے۔ دیگر نقطہ نظر ڈیٹا مائننگ موجودہ ڈیٹا میں نمونوں کی تلاش کے لیے شماریاتی طریقوں کا استعمال کرتا ہے۔ یہ طریقہ عام طور پر بہت سے نمونوں کو واپس کرتا ہے، جن میں سے کچھ جعلی ہیں اور کچھ اہم ہیں، لیکن پروگرام کو ملنے والے تمام نمونوں کا انفرادی طور پر جائزہ لیا جانا چاہیے۔ فی الحال، کچھ تحقیق موجودہ ڈیٹا مائننگ تکنیکوں کو نئے پیٹرن تجزیہ کے طریقوں کے ساتھ شامل کرنے پر مرکوز ہے جو ابتدائی پروگرام کے ذریعہ پائے جانے والے ہر پیٹرن پر جانے میں وقت گزارنے کی ضرورت کو کم کرتی ہے، لیکن اس کے بجائے، مطابقت کے اعلی امکان کے ساتھ کچھ نتائج واپس کرتی ہے۔ اس نقطہ نظر کی ایک خرابی یہ ہے کہ یہ متعدد ڈیٹا بیس کو مربوط نہیں کرتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ ڈیٹا بیس میں موازنہ ممکن نہیں ہے۔ اس نقطہ نظر کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ یہ نئے مفروضوں کی نسل کو جانچنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ بھی دیکھیں حیاتیاتی ڈیٹا بیس حیاتیاتی ڈیٹا ویژوئلائزیشن انٹر مائن-ایک اوپن سورس حیاتیاتی ڈیٹا گودام نظام حوالہ جات بیرونی لنکس جرنل آف انٹیگریٹیو بائیو انفارمیٹکس آئی ایم بائیو گوپب میڈ بی ایم سی بائیو انفارمیٹکس نیدرلینڈز بائیو انفارمیٹکس سینٹر بائیو انفارمیٹکس