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Bases De Datos En Biología Computacional. Cristian S. Rocha 28 de Mayo del 2002. ¿Qué Es Una Base De Datos?. Objetivos: Almacenar datos organizados de alguna manera para su eventual consulta. Operaciones básicas: Ingresar. Eliminar. Consultar. Propiedades: Finita.
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Bases De Datos En Biología Computacional Cristian S. Rocha 28 de Mayo del 2002
¿Qué Es Una Base De Datos? • Objetivos: • Almacenar datos organizados de alguna manera para su eventual consulta. • Operaciones básicas: • Ingresar. • Eliminar. • Consultar. • Propiedades: • Finita. • Organización restringida desde la creación. • Consultas limitadas a la información almacenada.
Ventajas • Fácil acceso a la información. • Fuerza la organización de los datos. • Automatización de operaciones.
Bibliografía. Nucleótidos. Proteínas. Genoma. Estructuras. Alineamientos. Organismos. Genes. Expresión. Dominios. Mapas. Mutaciones. Repeticiones. Anatomía. ??? Datos Biológicos
Características • Alta complejidad. • Gran cantidad y variabilidad de la información. • Interpretaciones múltiples. • Consultas impredecibles.
Inserción • Supone consulta a futuro. • Supone alguna relación con la BD. • Formato restringido.
Eliminación • Nunca se volverá a consultar. • No se pierde relaciones de interés. • Mantiene consistencia de la BD.
Consulta • Formulario o lenguaje de consulta. • Exacta o inexacta. • Presentación. • Tiempo de respuesta.
Tipos • Analíticas. • Operacionales.
Bases de datos analíticas • Optimizada para consultas. • Los datos están confirmados. • La información no esta actualizada continuamente.
Bases de datos operacionales • Optimizadas para la inserción de datos. • Los datos provienen de un proceso automático o repetitivo, pueden traer error. • Es información actualizada.
Modelos • Planas. • Jerárquicas. • Redes. • Relaciónales. • Orientada a objetos. • Base de objetos. • Especializadas.
Organización • Centralizada. • Distribuida. • Mixta.
Motores De Base De Datos • Soporte para el diseño y operación de la base de datos. • Diseño: definición de la base de datos y sus propiedades. • Operación: manejo de la base de datos. Manejo de los datos.
Estado Del Arte Tipo: Analítica. Modelo: Mixtas. Organización: Distribuida. Tipo: Operacional. Modelo: Relacional. Organización: Centralizada. DDBJ EMBL NCBI
Transparencia E Integración • Transparencia. • El usuario no debe conocer la implementación de la base de datos. • Para el usuario debe existir una única base de datos. • Integración. • Las herramientas deben interactuar con las consultas de manera transparente.
Limitaciones • Nadie conoce cual es la mejor implementación. • Definición de un estándar. • Problemas políticos.
Base De Datos Local Internet HTML XML FASTA Etc.. SQL GUI HTML BioPerl MySQL BD
Motores De Base de Datos • Relaciónales (SQL). • Postgres, mysql, oracle. • Jerárquicas. • Acedb. • Especializadas. • Blast.
Ventajas & Limitaciones • Las consultas están limitadas a la información requerida. • Las modificaciones solo afectan a la base de datos local. • No se puede operar directamente sobre la información de la base de datos. • Las consultas son 100% especializadas. • No existe una única solución.
Bioperl (www.bioperl.org) • Extensión del lenguaje de programación perl para: • Manejo de secuencias genómicas. • Manejo de diferentes formatos de información. • Intercomunicación de motores de bases de datos especializadas.
Acedb (www.acedb.org) • Base datos orientada a objetos con organización jerárquica. • Especializada para genómas. • Integra herramientas de visualización. • Apis a java, perl y C.
Blast (NCBI) • Motor de base de datos de secuencias de genómicas. • Archivos planos. • La inteligencia esta concentrada en los índices.
Roles (1/2) • Usuarios. • Consultar. • Ingresar datos. • Analista. • Relevar la información a almacenar. • Diseñar un modelo consistente al problema planteado.
Roles (2/2) • Administrador del sistema. • Mantener el sistema funcionando. • Administrador de la base de datos. • Mantener el motor de base de datos estable. • Curador. • Clasificar, publicar y chequear la validez de los datos.
Herramientas de Diseño • Diagramas Entidad Relación. • UML.
Conclusiones • No existe una única solución para almacenar datos biológicos. • Es necesario aprender lenguajes de programación y de consulta. • Mantener una base de datos biológica necesita mantenimiento constante o la responsabilidad de los usuarios.