БІОЛОГІЧНІ БАЗИ ДАНИХ: ТРИ НОВИХ МЕТОДИ ФОРМУВАННЯ КЛЮЧІВ З ГЕНЕТИЧНИХ КОДІВ

О. Ключко; А. Бiлецький; О. Мележик; О. Гончар

doi:10.15407/scine21.06.087

Автор(и)

О. Ключко Національний авіаційний університет https://orcid.org/0000-0003-4982-7490
А. Бiлецький Національний авіаційний університет https://orcid.org/0000-0002-3798-8150
О. Мележик Відкритий міжнародний університет розвитку людини «Україна» https://orcid.org/0000-0003-3882-7102
О. Гончар Інститут фізіології ім. Богомольця НАН України https://orcid.org/0000-0003-4134-0354

DOI:

https://doi.org/10.15407/scine21.06.087

Ключові слова:

інформаційні технології, , бази біологічних даних, ключ, первинний ключ, кодування, біологічний вид

Анотація

Вступ. Створення сучасних баз даних (БД) з біомедичною інформацією на основі новітніх технологій є важливим завданням.
Проблематика. Актуальною є розробка інноваційних підходів до конструювання БД біомедичної інформації з
ключами з розширеними можливостями, зокрема й реляційних БД з ключами, в основу кодування яких покладено генетичні коди організмів, біологічних матеріалів.
Мета. Опис і характеристика трьох новітніх авторських методів формування (кодування) ключів для різних груп
біологічних об’єктів при створенні інноваційних БД з біомедичною інформацією.
Матеріали і методи. Застосовано методи аналізу зображень, компаративного аналізу, об’єктно-орієнтованого системного аналізу для оптимальної побудови БД, методи конструювання БД і проєктування ER-діаграм.
Результати. На прикладах розробки реляційних БД з інформацією про деякі біологічні види охарактеризовано застосування методів об’єктно-орієнтованого аналізу для конструювання БД, а також описано алгоритм їх конструювання. Особливу увагу приділено вирішенню проблеми створення ключів на основі генетичних кодів цих видів: у буквено-цифровому вираженні, зображень та фрагментів зображень буквено-цифрового Пропоновані способи формування кодів особливо важливі як первинні ключі, що забезпечують зв’язки між окремими таблицями БД, забезпечують цілісність інформації у системі, надійність доступу до даних. Високий рівень організації даних, їх отримання при застосуванні ключів на основі генетичних кодів детально обґрунтовано.
Висновки. Результати можна застосувати у інформаційних системах з біомедичною інформацією, для подальшого розвитку методів побудови БД, вдосконалення деяких методів захисту медико-біологічних та персональних даних. БД з такими ключами можуть бути ефективними для упорядкування великих масивів даних про різні контингенти
людей, біологічні організми і матеріали та здатні забезпечити найбільш швидкий доступ до відповідної інформації й надійний захист такої інформації.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Schnase, J. L., Cushing, J., Frame, M., Frondorf A., Landis E., Maier D., Silberschatz A. (2003). Information technology challenges of biodiversity and ecosystems informatics. Information Systems, 28(4), 339—345. https://doi.org/10.1016/ S0306-4379(02)00070-4

Klyuchko O. M. Information and computer technologies in biology and medicine. (2008). Kyiv. 252 p. [in Ukrainian].

Bor-Sen Chen, Shih-Kuang Yang, Chung-Yu Lan, Yung-Jen Chuang. (2008). A systems biology approach to construct the gene regulatory network of systemic inflammation via microarray and databases mining. Medical Genomics, 1, 46. https:// doi.org/10.1186/1755-8794-1-46

Pornputtapong, N., Wanichthanarak, K., Nilsson, A., Nookaew, I., Nielsen, J. (2014). A dedicated database system for han dling multi-level data in systems biology. Source Code for Biology and Medicine, 9, 17. https://doi.org/10.1186/1751- 0473-9-17.

Stobbe, M. D., Swertz, M. A., Thiele, I., Rengaw, T., van Kampen, A. H. C., Moerland, P. D. (2013). Consensus and conflict cards for metabolic pathway databases. Systems Biology, 7, 50. https://doi.org/10.1186/1752-0509-7-50

van Ommen, B., Bouwman, J., Dragsted, L. O., Drevon, C. A., Elliott, R., de Groot, P., Kaput, J., Mathers, J. C., ..., Wopereis, S. (2010). Challenges of molecular nutrition research 6: the nutritional phenotype database to store, share and evaluate nutritional systems biology studies. Genes & Nutrition, 5, 167. https://doi.org/10.1007/s12263-010-0167-9

Momin, A. A., James, B. P., Motter, T. C., Kadara, H. N., Powis, G., Wistuba, I. I. (2011). Integrating whole transcriptome sequence data and public databases for analysis of somatic mutations in tumors. Genome Biology, 12(1), 44. https://doi. org/10.1186/gb-2011-12-s1-p44

Stobbe, M. D., Houten, S. M., Jansen, G. A., van Kampen, A. H. C., Moerland, P. D. (2011). Critical assessment of human me tabolic pathway databases: a stepping stone for future integration. Systems Biology, 5, 165. https://doi.org/10.1186/ 1752-0509-5-165

Chowbina, S. R., Wu, X., Zhang, F., Li, P. M., Pandey, R., Kasamsetty, H. N., Chen, J. Y. (2009). HPD: an online integrated human pathway database enabling systems biology studies. Bioinformatics, 10(11), S5. https://doi.org/10.1186/1471- 2105-10-S11-S5

Goldstein, A. M. (2010). The NCBI Databases: an Evolutionist’s Perspective. Evolution: Education and Outreach, 3, 258. https://doi.org/10.1007/s12052-010-0258-5.

Albà, M. (2000). Links to molecular biology databases. Genome Biology, 1—4 https://doi.org/10.1186/gb-2000-1-1-reports235

Walsh, J. R., Sen, T. Z., Dickerson, J. A. (2014). A computational platform to maintain and migrate manual functional annotations for BioCyc databases. Systems Biology, 8, 115. https://doi.org/10.1186/s12918-014-0115-1

Del Rio, A., Barbosa, A. J. M., Caporuscio, F. (2011). Use of large multiconformational databases with structure-based pharmacophore models for fast screening of commercial compound collections. Journal of Cheminformatics, 3(1), P27. https://doi.org/10.1186/1758-2946-3-S1-P27

Maier, C. V., Long, J. G., Hemminger, B. M., Giddings, M. C. (2009). Ultra-Structure database design methodology for managing systems biology data and analyses. Bioinformatics, 10, 254. https://doi.org/10.1186/1471-2105-10-254

Tan, T. W., Xie, C., De Silva, M., Kuan Siong, Lim, Patro, C. P. K., Lim, S. J., Govindarajan, K. R., Joo Chuan, Tong, Khar Heng, Choo, Ranganathan, S., Khan, A. M. (2013). Simple re-instantiation of small databases using cloud computing. Genomics, 14(5), 5—13. https://doi.org/doi: 10.1186/1471-2164-14-S5-S13

Bouzaglo, D., Chasida, I., Tsur, E. E. (2018). Distributed retrieval engine for the development of cloud-deployed biological databases. BioData Mining, 11, 26. https://doi.org/10.1186/s13040-018-0185-5

Eronen, L., Toivonen, H. (2012). Biomine: predicting links between biological entities using network models of he terogeneous databases. Bioinformatics, 13, 119. https://doi.org/10.1186/1471-2105-13-119

Microsoft Academy: Methods and means of software engineering. URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/2190/ 237/lecture/6124 (Last accessed: 24.12.2021).

Harrington, Jan L. (2005). Object-oriented database design clearly explained. USA: Academic Press.

Klyuchko, O. M. (2019). Creation of biological databases: using object-oriented system analysis. Biotechnologia Acta, 12(3), 5—23. https://doi.org/10.15407/biotech12.03.005

Klyuchko, O. M., Klyuchko, Z. F. (2018). Electronic databases of Arthropods: methods and applications. Biotechnologia Acta, 11(4), 28—49 https://doi.org/10.15407/biotech11.04.028

Klyuchko, O. M., Buchatsky, L. P., Rud, Yu. P., Melezhyk, O. V. (2019). Creation of fish databases for electronic interactive map: tables and keys. Ribogospod. nauka Ukr., 50(4), 37—57. https://doi.org/10.15407/fsu2019.04.037

Klyuchko, O. M., Buchatsky, L. P., Melezhyk, O. V. (2019). Fish information databases construction: data preparation and object-oriented system analysis. Ribogospod. nauka Ukr., 49(3), 32—47. https://doi.org/10.15407/fsu2019.03.032

Klyuchko, O. M., Beletsky, A. Ya., Melezhyk, O. V., Gonchar, O. A. (2024). Innovative approaches to the construction of bioinformation systems with databases: keys based on genetic codes. Science and Innovation, 20(4), 33—48.

Patent UA 143919 U. Klyuchko, O. M., Biletsky, A. Ya., Lizunova, A. G. Method of application of monitoring system with databases and keys in symbolic records of genetic codes of fish and other aquatic organisms [in Ukrainian].

Patent UA 143918 U. Klyuchko, O. M., Biletsky, A. Ya., Lizunova, A. G. Method of applying monitoring system with databases and keys in form of images of genetic codes of fish and other aquatic organisms [in Ukrainian].

Patent UA 143926 U. Klyuchko, O. M., Biletsky, A. Ya., Lizunova, A. G. Method of use of monitoring system with databases and keys in form of images of genetic codes of biological organisms [in Ukrainian].

Patent UA 155203 U. Klyuchko, O. M., Biletsky, A. Ya., Lizunova, A. G. Method of application of information monitoring system with databases and keys in symbolic records of genetic codes of biological organisms [in Ukrainian].

Patent UA 157032 U. Klyuchko, O. M., Biletsky, A. Ya., Lizunov, G. V., Lizunova, A. G. Method of application of monitoring system with databases and keys in the form of images of sets of symbols of biological organisms’ genetic codes [in Ukrainian].

Van der Laan, R., Eschmeyer, W. N., Fricke, R. (2014). Family-group names of Recent fishes. Zootaxa Monograph., 3882(1), 1—230. https://doi.org/10.11646/zootaxa.3882.1.1

Movchan, Yu. V. (2009). Fishes of Ukraine (taxonomy, nomenclature, remarks). Collection of works of Zoological Museum, 40, 47—87.

Fricke, R., Eschmeyer, W. N., R. van der Laan. Eschmeyer’s catalog of fishes: genera, species, 2019. URL: http:// e searcharchive.calacademy.org/research/ichthyology/catalog (Last accessed: 27.12.2021).

Di Génova, A. D., Aravena, A., Zapata, L.,González, M., Maass, A., Iturra, L. (2011). SalmonDB: a bioinformatics resource for Salmo salar and Oncorhynchus mykiss. Database (Oxford), bar050. https://doi.org/10.1093/database/bar050

Red Book of Ukraine. Fauna. (2009). Kyiv. [in Ukrainian].

Klyuchko, Z. F., Plyushch, I. G., Sheshurak, P. N. (2001). Annotated catalogue of noctuids (Lepidoptera, Noctuidae) of the fauna of Ukraine. Kyiv.

Klyuchko, Z. F. Noctuidae of Ukraine. (2006) Kyiv. 248 p. [in Ukrainian].

Klyuchko, Z. F. (2002). Survey of moths (Lepidoptera: Noctuidae) of steppe reserves of Ukraine. Proceedings of Kharkov Entomological Society, 9(1—2), 114—122.

Klyuchko, Z. F., Kullberg, J. (2006). To the study of the noctuid fauna (Lepidoptera: Noctuidae sl) of the Ukrainian Carpathians. Eversmannia, 7—8, 69—74. [in Russian].

Klyuchko, O. M., Melezhyk, O. V. (2024). Innovative databases in ecomonitoring information systems: images of genetic codes as keys. Journal of Applied Interdisciplinary Research (JAIR), Special Issue, 35—49. https://doi.org/10.25929/re84ry96

Klyuchko, Z. F., Budashkin, J. I., Gerasimov, R. P. (2004). New and little-known species of noctuids (Lepidoptera) of Ukraine’s fauna. Bulletin of Zoology, 38(1), 94.

Yukalo, V. G., Storozh, L. A., Datsyshyn, K. Ye., Krupa, O. M. (2018). Electrophoretic systems for the preparative fractionation of protein precursors of bioactive peptides from cow’s milk. Food science and technology, 12(2), 26—32. https://doi.org/10.15673/fst.v12i2.932

Yukalo, V., Datsyshyn, K., Krupa, O., Pavlistova, N. (2019). Obtaining of -LG, -LA and BSA protein fractions from milk whey. Ukrainian Food Journal, 8(4), 788—798. https://doi.org/10.24263/2304-974X-2019-8-4-10

Franchuk, G. M., Isaenko, V. M. (2005). Ecology, aviation and cosmos. Kyiv. [in Ukrainian].

Patent UA 134575 U. Klyuchko O.M. Method for monitoring of chemicals influence on bioorganisms in few time intervals [in Ukrainian].

Brazhko, O. A., Omelyanchyk, L. O., Zavhorodniy, M. P., Martynovskyi, O. O. (2013). Chemistry and biological activity of 2(4)-thioquinolines and 9-thioacridines. Zaporizhzhia. 241 p. [in Ukrainian].

Tkachuk, R., Tkachuk, A., Stadnik, D., Yanenko, O. (2021). Ensuring high-precision testing of implants in the regulation of intra-eye pressure. Intl. Conf. Advanced Applied Energy and Information Technologies (15—17 December 2021, Ternopil, Ukraine), 157—161. Ternopil.

Arnot, J. A., Mackay, D., Parkerton, T. F., Bonnell, M. (2008). A database of fish biotransformation rates for organic chemicals. Environmental Toxicology and Chemistry, 27(11), 2263—2270. https://doi.org/10.1897/08-058.1

Tedesco, P. A., Beauchard, О., Bigorne, R., Blanchet, S., Buisson, L., ..., Oberdorff, T. (2017). A global database on freshwater fish species occurrence in drainage basins. Sci. Data, 4, 170141. https://doi.org/10.1038/sdata.2017.141

Daoliang, Li, Zetian, Fu, Yanqing, Duan. (2002). Fish-Expert: a web-based expert system for fish disease diagnosis. Expert Systems with Applications, 23, 311—320. https://doi.org/ 10.1016/S0957-4174(02)00050-7

Froese, R., Pauli, D. (2000). FishBase 2000: Concepts, designs and data sources. ICLARM. Los Banos, Philippines.

Beloshitsky, P. V., Baraboy, V. A., Krasyuk, A. N., Korkach, V. I., Torbin, V. F. (1996). Post-radiation rehabilitation in mountain conditions. ICAMER. Kyiv.

Human gene databases. URL: https://www.genecards.org/ (Last accessed: 23.04.2024).

Human genetic research databases. URL: https://www.alrc.gov.au/publication/essentially-yours-the-protection-ofhuman-genetic-information-in-australia-alrc-report-96/18-human-genetic-research-databases/what-are-human-genetic-research-databases/ (Last accessed: 23.04.2024).

Cyprinus carpio isolate SPL01 chromosome A17, ASM1834038v1, whole genome shotgun sequence. URL: https://www. ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/NC_056588.1?from=25191087&to=25198977&report=genbank&strand=true (Last accessed: 23.01.2021).

Barbus borysthenicus isolate PK-977 cytochrome b (cytb) gene, partial cds; mitochondrial gene for mitochondrial product. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/nuccore/AY331026.1 (Last accessed: 23.01.2021).

User Reference for Fisheries Improvement Projects Database (FIP-DB) and Query Viewer. URL: https://ru.scribd.com/ document/385739269/Readme-File-for-FIP-DB#download (Last accessed: 27.12.2021).