Orientador: André Santanchè

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação

Resumo: Um grande número de estudos em biologia, incluindo os que envolvem a reconstrução de árvores filogenéticas, resultam na produção de uma enorme quantidade de dados -- por exemplo, descrições fenotípicas , matrizes de dados morfológicos , árvores filogenéticas, etc. Biólogos enfrentam cada vez...

Resumo: Um grande número de estudos em biologia, incluindo os que envolvem a reconstrução de árvores filogenéticas, resultam na produção de uma enorme quantidade de dados -- por exemplo, descrições fenotípicas , matrizes de dados morfológicos , árvores filogenéticas, etc. Biólogos enfrentam cada vez mais o desafio e a oportunidade de efetivamente descobrir conhecimento a partir do cruzamento e comparação de vários conjuntos de dados, nem sempre conectados e integrados. Neste trabalho, estamos interessados em um contexto específico da biologia em que biólogos aplicam ferramentas computacionais para construir e compartilhar descrições digitais dos seres vivos. Nós propomos um processo que parte de fontes de dados fragmentadas, que nós mapeamos para grafos, em direção a uma plena integração das descrições através de ontologias. Os bancos de dados de grafos intermediam o processo de evolução. Eles são menos dependentes de esquema e, uma vez que ontologias também são grafos, o processo de mapeamento do grafo inicial para uma ontologia torna-se uma sequência de transformações no grafo. Nossa motivação parte da ideia de que a conversão de descrições fenotípicas em uma rede de relações e a busca de conexões entre elementos relacionados irá aumentar a capacidade de resolver problemas mais complexos suportados por computadores. Este trabalho detalha os princípios de concepção por trás do nosso processo e duas implementações práticas como prova de conceito

Abstract: A large number of studies in biology, including those involving phylogenetic trees reconstruction, result in the production of a huge amount of data -- e.g., phenotype descriptions, morphological data matrices, phylogenetic trees, etc. Biologists increasingly face a challenge and...

Abstract: A large number of studies in biology, including those involving phylogenetic trees reconstruction, result in the production of a huge amount of data -- e.g., phenotype descriptions, morphological data matrices, phylogenetic trees, etc. Biologists increasingly face a challenge and opportunity of effectively discovering useful knowledge crossing and comparing several pieces of information, not always linked and integrated. In this work, we are interested in a specific biology context, in which biologists apply computational tools to build and share digital descriptions of living beings. We propose a process that departs from fragmentary data sources, which we map to graphs, towards a full integration of descriptions through ontologies. Graph databases mediate this evolvement process. They are less schema dependent and, since an ontology is also a graph, the mapping process from the initial graph towards an ontology becomes a sequence of graph transformations. Our motivation stems from the idea that transforming phenotypical descriptions in a network of relationships and looking for links among related elements will enhance the ability of solving more complex problems supported by machines. This work details the design principles behind our process and two practical implementations as proof of concept