Gerenciamento de workflows cientificos em bioinformatica
| Autor: | Digiampietri, Luciano Antonio |
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| Přispěvatelé: | Setubal, João Carlos, 1957, Medeiros, Claudia Maria Bauzer, 1954, Mattoso, Marta Lima Queiros, Ferreira, João Eduardo, Toledo, Maria Beatriz Felgar de, Torres, Ricardo da Silva, Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS |
| Rok vydání: | 2021 |
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| Zdroj: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) instacron:UNICAMP |
| DOI: | 10.47749/t/unicamp.2007.399410 |
| Popis: | Orientadores: João Carlos Setubal, Claudia Bauzer Medeiros Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Resumo: Atividades em bioinformática estão crescendo por todo o mundo, acompanhadas por uma proliferação de dados e ferramentas. Isto traz novos desafios, por exemplo, como entender e organizar esses recursos, como compartilhar e re-usar experimentos bem sucedidos (ferramentas e dados), e como prover interoperabilidade entre dados e ferramentas de diferentes locais e utilizados por usuários com perfis distintos. Esta tese propõe uma infra-estrutura computacional para resolver tais problemas. A infra-estrutura permite projetar, re-usar, anotar, validar, compartilhar e documentar experimentos de bioinformática. Workflows científicos são os mecanismos utilizados para representar tais experimentos. Combinando pesquisa em bancos de dados, workflows científicos, inteligência artificial e Web semântica, a infra-estrutura se beneficia do uso de ontologias para permitir a especificação e anotação de workflows de bioinformática e para servir como base aos mecanismos de rastreabilidade. Além disso, ela usa técnicas de planejamento em inteligência artificial para prover as composições automática, iterativa e supervisionada de tarefas para satisfazer as necessidades dos diferentes tipos de usuários. Os aspectos de integração de dados e interoperabilidade são resolvidos combinando o uso de ontologias, mapeamento entre estruturas e algoritmos de casamento de interfaces. A infra-estrutura foi implementada em um protótipo e validada com dados reais de bioinformática Abstract: Bioinformatics activities are growing all over the world, following a proliferation of data and tools. This brings new challenges, such as how to understand and organize these resources, how to exchange and reuse successful experimental procedures (tools and data), and how to provide interoperability among data and tools across different sites, and used for users with distinct profiles. This thesis proposes a computational infrastructure to solve these problems. The infrastructure allows to design, reuse, annotate, validate, share and document bioinformatics experiments. Scientific workflows are the mechanisms used to represent these experiments. Combining research on databases, scientific workflows, artificial intelligence and semanticWeb, the infrastructure takes advantage of ontologies to support the specification and annotation of bioinformatics workflows and, to serve as basis for traceability mechanisms. Moreover, it uses artificial intelligence planning techniques to support automatic, iterative and supervised composition of tasks to satisfy the needs of the different kinds of user. The data integration and interoperability aspects are solved combining the use of ontologies, structure mapping and interface matching algorithms. The infrastructure was implemented in a prototype and validated on real bioinformatics data Doutorado Sistemas de Informação Doutor em Ciência da Computação |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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