ІНОВАЦІЙНІ ПІДХОДИ ДО КОНСТРУЮВАННЯ БІОІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ З БАЗАМИ ДАНИХ: КЛЮЧІ НА ОСНОВІ ГЕНЕТИЧНИХ КОДІВ

О. Ключко; А. Білецький; О. Мележик; О. Гончар

doi:10.15407/scine20.04.033

Автор(и)

О. Ключко Національний авіаційний університет https://orcid.org/0000-0003-4982-7490
А. Білецький 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. О.О. Богомольця Національної академії наук України https://orcid.org/0000-0003-4134-0354

DOI:

https://doi.org/10.15407/scine20.04.033

Ключові слова:

інформаційні технології, інформаційна система, бази даних, первинний ключ, кодування, біомедична інформація, хімічні речовини

Анотація

Вступ. Застосування досягнень біології, біофізики у техніці відкриває нові можливості для інновацій, зокрема у технологіях створення реляційних баз даних (БД) із біомедичними даними, сприяє вирішенню завдань, отриманню результатів на якісно новому рівні.
Проблематика. Розробка інформаційних систем із біомедичною інформацією є актуальною як у мирний час, так і під час війни. Впровадження сучасних інформаційно-комп’ютерних технологій для розробки інформаційних систем з БД у біології та медицині має свою специфіку, тому актуальними є розробка інноваційних підходів до конструювання біомедичних реляційних БД з ключами із розширеними можливостями.
Мета. Розробка та конструювання біомедичних реляційних БД з ключами на основі генетичних кодів організмів у буквено-цифровому вираженні із подальшим застосуванням у складі новітніх біоінформаційних систем.
Матеріали і методи. Методи об’єктно-орієнтованого системного аналізу для побудови оптимальним чином БД з біомедичною інформацією, метод проєктування ER-діаграм, методи конструювання БД.
Результати. На прикладі реляційної БД з інформацією про деякі види риб розглянуто, застосовано та описано
підхід об’єктно-орієнтованого аналізу для оптимального конструювання БД, описано алгоритм їх конструювання.
Особливу увагу приділено вирішенню проблеми створення ключів на основі генетичних кодів риб у буквено-цифровому вираженні, особливо як первинних ключів, що забезпечують зв’язки між окремими таблицями БД, цілісність інформації у системі, надійність доступу до неї. Проаналізовано й обґрунтовано високий рівень індивідуалізації даних при застосуванні ключів на основі генетичних кодів у такій БД.
Висновки. Результати можуть бути застосовані для створення відповідних інформаційних систем, зокрема й біоінформаційних. Вони мають як теоретичне значення для подальшого розвитку технологій розробки БД, так і практичне, удосконалюючи деякі методи захисту даних, та можуть бути корисними для вирішення завдань створення БД з біоматеріалом у мирному житті та у воєнний час.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Guidelines for Human Biobanks and Genetic Research Databases (HBGRDs). URL: https://www.oecd.org/sti/emergingtech/guidelines-for-human-biobanks-and-genetic-research-databases.htm (Last accessed: 20.04.2023).

Fokkema, I. F. A. C., Kroon, M., López Hernández, J. A., Asscheman, D., Lugtenburg, I., Hoogenboom, J., den Dunnen, J. T. (2021). The LOVD3 platform: effi cient genome-wide sharing of genetic variants. Eur. J. Hum. Genet., 29(12), 1796—1803. https://doi.org/10.1038/s41431-021-00959-x.

Van Ness, Lindsey. DNA Databases Are Boon to Police But Menace to Privacy, Critics Say. URL: https://www.pewtrusts. org/en/research-and-analysis/blogs/stateline/2020/02/20/dna-databases-are-boon-to-police-but-menace-to-privacycritics-say (Last accessed: 20.04.2023).

Brownsword, R. Genetic Databases and the First Signs of Regulatory Opportunity (Chapter 8 in: “Rights, Regulation and Technological Revolution”) URL: https://academic.oup.com/book/5017/chapter-abstract/147524388?redirected From=fulltext (Last accessed: 20.04.2023).

Klyuchko, O. M. (2018). Electronic expert systems for biology and medicine. Biotechnologia Acta, 11(6), 5—28. https:// doi.org/10.15407/biotech11.06.005

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

Klyuchko, O. M., Klyuchko, Z. F. (2018). Electronic information systems for monitoring of populations and migrations of insects. Biotechnologia Acta, 11(5), 5—25. https://doi.org/10.15407/biotech11.05.005

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

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

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

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

Patent UA 155203 U. Method of application of information monitoring system with databases and keys in symbolic records of genetic codes of biological organisms. Klyuchko, O. M., Biletsky, A. Ya., Lizunova, A. G. G01N 33/00, G01N 33/50, G06F 16/00 [in Ukrainian].

Klyuchko, O. M. (2017). On the mathematical methods in biology and medicine. Biotechnologia Acta, 10(3), 31—40. https://doi.org/10.15407/biotech10.03.031

Klyuchko, O. M., Onopchuk, Yu. M. (2018). Some trends in mathematical modeling for biotechnology. Biotechnologia Acta, 11(1), 39—57. https://doi.org/10.15407/biotech11.01.039

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

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 infl ammation 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 handling 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 confl ict 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., …, 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 hu man metabolic 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

Alfi eri, R., Merelli, I., Mosca, E., Milanesi, L. (2007). A data integration approach for cell cycle analysis oriented to model simulation in systems biology. Systems Biology, 1, 35. https://doi.org/10.1186/1752-0509-1-35

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.

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

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., ..., Khan, A. M. (2013). Simple re-instantiation of small databases using cloud computing. Genomics, 14(5), 5—13. https://doi.org/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

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

Chen, Y., Shi, M., Cheng, Y., Zhang, W., Tang, Q., Xia Q. (2018). FVD: The fish-associated virus database. Infect. Genet., 58, 23—26. https://doi.org/10.1016/j.meegid.2017.11.004

User Reference for Fisheries Improvement Projects Database .

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

Arnot, J. A., Mackay, D., Parkerton, T. F., Bonnell, M. (2008). A database of fi sh biotransformation rates for organic chemicals. Environmental Toxicology and Chemistry, 27(11), 2263—2270. URL: https://setac.onlinelibrary.wiley.com/ doi/full/10.1897/08-058.1. https://doi.org/10.1897/08-058.1 (Last accessed: 20.04.2023).

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

Patent UA 131863 U. Method of application of biotechnical monitoring system with expert subsystem and biosensor. Klyuchko, O. M., Biletsky, A. Y., Navrotskyi, D. A. [in Ukrainian].

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

Di Génova, A. D., Aravena, A., Zapata, L., González, M., Maass, A., Iturra, L. (2011).

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

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

Gonchar, O. O., Maznychenko, A. V., Klyuchko, O. M., Mankovska, I. M., Butowska, K., Borowik, A., Piosik, Ja., Sokolowska, I. (2021). C60 Fullerene Reduces 3-Nitropropionic Acid-Induced Oxidative Stress Disorders and Mitochondrial Dysfunction in Rats by Modulation of P53, Bcl-2and Nrf2 Targeted Proteins. International Journal of Molecular Sciences, 22(11), 5444—5468. https://doi.org/10.3390/ĳ ms22115444

Microsoft Academy: Methods and means of software engineering. URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/2190/ 237/lecture/6124 (Last accessed: 24.04.2023).

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

Van der Laan, R., Eschmeyer, W. N., Fricke, R. (2014). Family-group names of Recent fi shes. 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.

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

Fricke, R., Eschmeyer, W. N., R. van der Laan. (2019) Eschmeyer’s catalog of fi shes: genera, species. URL: http:// researcharchive.calacademy.org/research/ichthyology/catalog (Last accessed: 24.04.2023).

Franchuk, G. M., Isaenko, V. M. (2005). Ecology, aviation and cosmos. Kyiv. 456 p. [in Ukrainian].

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 acces sed: 23.04.2023).

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: 23.04.2023).

Human gene databases. URL: https://www.genecards.org/ (Last accessed: 23.04.2023).

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-geneticresearch-databases/ (Last accessed: 23.04.2023).