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Bases de données en biologie (suite). G. Almouzni (I. Curie). Plan du cours (1). Bases de données en biologie. Historique. BD séquences généralistes. - séquences nucléotidiques - séquences protéiques. Rappels de BIO. BD spécialisées - par organisme
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Bases de données en biologie (suite) G. Almouzni (I. Curie)
Plan du cours (1) • Bases de données en biologie • Historique • BD séquences généralistes - séquences nucléotidiques - séquences protéiques Rappels de BIO • BD spécialisées • - par organisme • - par thématique (problématique bio) • BD bibliographiques Violaine Pillet + Extraction d ’information à partir de textes • Des basesde données aux bases de connaissances
Banques de séquences généralistes Séquences protéiques • données expérimentales • isolation, séquençage • données in silico • déduction à partir de la séquence nucléique par simple traduction Banques de séquences protéiques • PIR-NBRF • Swissprot
PIR-NBRF • création 1984 NBRF (National Biomedical Research Foundation) • données MIPS (Martinsried Institute for Protein Sequences, Munich) JIPID (Japan International Protein Information Database)
Swissprot • création 1986 Amos Bairoch SIB: Swiss Institute of Bioinformatics Université de Genève Collaboration : SIB + EBI • données Séquences banque PIR-NBRF Séquences banque EMBL (traduction) Chaque entrée de la base a été expertisée par un annotateur
Plan du cours • Bases de données en biologie • Historique • BD séquences généralistes - séquences nucléotidiques - séquences protéiques Rappels de BIO • BD spécialisées • - par organisme • - par thématique (problématique bio) • Des basesde données aux bases de connaissances
Des banques aux bases de séquences (1) Forte croissance + hétérogénéité des séquences des banques généralistes constitution de bases de données • par thématique • par organisme espace de connaissances de références
Des banques aux bases de séquences (2) • bases de séquences dédiées • à un organisme • à des objets biologiques communs à plusieurs organismes • travail important • correction des erreurs • élimination des doublons • annotations
Plan du cours • Bases de données en biologie • Historique • BD séquences généralistes - séquences nucléotidiques - séquences protéiques Rappels de BIO • BD spécialisées • - par organisme • - par thématique (problématique bio) • Des basesde données aux bases de connaissances
Une multiplicité de bases de données hétérogènes • > 1000 BDs • Ces BDs sont conçues pour répondre à des objectifs différents. • Même si leurs contenues se recouvrent, leurs schémas conceptuels peuvent différer Schéma conceptuel = modèle dont la conception est pilotée par les questions qu’il doit permettre d’aborder • Illusoire de penser construire un jour “ le ” système d’informations biologiques universel • pluralité des problématiques pluralité des bases de données Mais, conséquences pratiques facheuses...
Une multiplicité de BDs hétérogènes : conséquences (1) Recherche d ’informations Interroger plusieurs bases Relier entre elles les données extraites = Intégrer les données merci Internet Analyse d ’un petit nombre de séquences Démarche fastidieuse Analyse de résultats à grande échelle (génome, protéome, transcriptome,…) Démarche inenvisageable
Une multiplicité de BDs hétérogènes : conséquences (2) • Problème technique : Diversité des modèles et des formats des bases concernées. • Cas favorable : s’adapter au modèle de chacune des bases. • Cas moins favorable (mais plus fréquent) : les dites “ bases de données ” sont constituées de simples fichiers munis d’un langage d’interrogation et de manipulation ad hoc. • Activité majeure des bioinformaticiens: Ecriture de scripts de lecture et de reformatage de données Pour formuler de bonnes requêtes : Connaître la structure et le schéma conceptuel des bases Souvent: schéma indisponible, inexistant,… Pb :connaître le nom d ’un champ ou d ’un enregistrement est insuffisant
Une multiplicité de BDs hétérogènes Volume de données : non limitant Problème majeur: HETEROGENEITE des données ( nature, formats) INTEGRATION Comment intégrer ces données biologiques, hétérogènes et distribuées, afin qu’elles soient accessibles et exploitables aussi facilement que si elles figuraient dans une seule et même base ?
Approche fédérative 1 • = ajouter, au-dessus des bases existantes, une couche logicielle • offre les interfaces nécessaires entre les bases • fait apparaître l’ensemble comme une seule base virtuelle (+) assure d’accéder à tout instant à des données qui sont à jour Entrepôts de données (data warehousing) 2 = restructurer les données au sein d ’un schéma unique les données des différentes bases concernées sont copiées de leurs bases d’origine (+) temps de traitement des requêtes (-) mises à jours Intégration de données hétérogènes 2 grandes catégories de solutions Résoudre les problèmes d ’incompatibilité syntaxique et sémantique
SRS - Sequence Retrieval System 1 Rajouter l ’URL
SRS - Sequence Retrieval System 1 SRS permet d ’accéder à différentes BDs via une interface unique Exemple: ExPASy: SWISS-PROT, TrEMBL (SPTR)
ENTREZ ENTREZ (NCBI) 1
Entrepôt de données 2 = restructurer les données au sein d ’un schéma unique Mise en correspondance des entités modélisées dans différents schémas conceptuels Rappel: la seule connaissance des noms est insuffisante schéma conceptuel accessible et correctement documenté Cependant, dans un schéma conceptuel, description minimale des entités (traitement des requêtes, administration de la base) Parfois, description sous forme de textes dans la documentation associée Expliciter et formaliser les entités manipulées
Des bases de données aux bases de connaissances... Représentation de connaissances François Rechenmann Danielle Ziébelin : AROM
Des bases de données aux bases de connaissances • Modéliser plus finement les classes d’entités, ainsi que les relations qu’elles entretiennent • non plus seulement à des fins de requêtes et de gestion • mais pour expliciter formellement leurs définitions bases de données base de connaissances Ontologie : formalisation des concepts d’un domaine et des relations qu’ils entretiennent Une ontologie n’est pas réductible à la constitution d’un vocabulaire En pratique, le schéma d’une base de connaissance correspond = mise en œuvre de l’ontologie retenue
Bases de connaissances Les modèles de connaissances offrent une capacité d ’expression permettant d’aborder la représentation de données plus complexes que celles qui apparaissent traditionnellement dans les bases Champs texte (langage naturel) Lisible et interprétable par un humain Exploitation automatique très délicate Ex: champ fonction
• Syntactic Annotation Feature detection by content • CDSs, RNAs • Regulation signals • Repeats... etc Objects • Functional Annotation « function » attribution Seq • • Sequence similarity • gene products • operator families • • Relational / Context Annotation ? Genome annotation DNA sequence
relation • Comparative genomics • Genetic networks • Molecular assemblies ABC tranporters Fichant et al. • Metabolic pathways Relational Annotation
Chromosome A compounds (e.g. sugar...) gene EC enzyme molecularassembly polypeptide biochemical reactions Panoramix KBs EC Proteix EC EC Chromosome B Genomix Metabolix
Les limites des bases de séquences... Hétérogénéité dans la nature des séquences Variabilité de l ’état des connaissances sur les séquences Erreurs dans les séquences Biais d ’échantillonage A voir ???
BDs: ATTENTION ! • Databases: nombreuses erreurs (annotation automatique) ! • Toutes les BDs ne sont pas disponibles sur tous les serveurs • Problème de synchronisation des mises à jour • Références croisées • Compatibilité syntaxique • Format • Compatibilité sémantique • Biologiste + bio-informaticien
Prolifération de BDs Recherche de la BD idéale • Analyse de séquences • Données de bonne qualité • Complète, détaillée • Remise à jour • Peu redondante • Indexée pour pouvoir poser des requêtes compliquées • Quel site répond le plus rapidement • …….??????