嘎嘎

Gaggle:一个集成生物信息学软件和数据源的开源软件系统。背景:系统生物学家使用各种软件工具处理来自不同来源的多种数据。这些工具中的每一种通常都擅长于一种类型的分析,例如微阵列、代谢网络和预测的蛋白质结构。一个关键的挑战是将这些(以及其他即将到来的)数据资源和工具的能力结合起来,以创建一个数据探索和分析环境,以公正地处理系统生物学数据集的多样性和复杂性。在这种情况下,软件应该认识到这种数据类型在不断变化。结果:在本文中,我们描述了Gaggle——一个简单的、开源的Java软件环境,它有助于解决软件和数据库集成的问题。在关注点分离的经典软件工程策略和语义灵活性策略的指导下,它将现有的流行程序和web资源集成到一个用户友好、易于扩展的环境中。我们演示了四种简单的数据类型(名称、矩阵、网络和关联数组)足以将不同的数据库和软件组合在一起。我们通过对幽门螺杆菌致病基因的探索,突出了Gaggle的一些功能,我们在其中识别了一种假定的蓖麻毒素样蛋白——这一发现是通过同时使用大量公开数据和各种流行的生物信息学软件工具进行数据探索而实现的。结论:我们集成了多种数据库(如KEGG、BioCyc、String)和软件(Cytoscape、DataMatrixViewer、R统计环境和TIGR微阵列表达查看器)。通过这种不同软件和数据库的松散耦合,Gaggle能够同时探索实验数据(mRNA和蛋白质丰度、蛋白质-蛋白质和蛋白质-DNA相互作用)、功能关联(操纵子、染色体接近性、系统发育模式)、代谢途径(KEGG)和Pubmed摘要(字符串网络资源),为“网络浏览器和电子表格生物学家”、对具有统计知识的计算生物学家以及介于两者之间的生物学家创造了一个有益的探索性环境。Gaggle使用javarmi和javawebstart技术,可以在http://gaggle.systemsbiology.net。

zbMATH中的参考文献(参考文献4条)

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  1. 多德勒,马克;尹,基勋;Robbins,Kay A.:SIDEKICK:基因组数据驱动分析和决策框架(2010)ioport公司
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