JCell : a Java framework for inferring genetic networks

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URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:21-opus-17001
http://hdl.handle.net/10900/48739
Dokumentart: Report (Bericht)
Date: 2005
Source: WSI ; 2005 ; 7
Language: English
Faculty: 7 Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Department: Sonstige - Informations- und Kognitionswissenschaften
DDC Classifikation: 004 - Data processing and computer science
Keywords: Genregulation , Software , Systemanalyse , Differentialgleichung / Dynamisches System , Bioinformatik
Other Keywords: Inferenz
Inference
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Inhaltszusammenfassung:

JCell ist ein komplett in Java realisiertes Framework zur Rekonstruktion und Simulation von genetischen Netzwerken in verschiedenen Bereichen der Molekularbiologie. Ziel ist die eingehende Untersuchung von Abläufen innerhalb einer Zelle oder eines Gewebetyps bei gleichzeitiger Zugabe von Wirkstoffen oder im Falle von krankhafter Entartung. Diese Fragestellung ist zur Zeit eines der wichtigsten Themengebiete der Bioinformatik, da das Verständnis von genetischer Regulation tiefgreifende Möglichkeiten der Diagnostik und Therapie von Krankheiten wie Krebs oder Alzheimer eröffnet. Zur Lösung des so genannten Netzwerk-Inferenzproblems wurden verschiedene Algorithmen und mathematische Modelle implementiert, die aus gegebenen genomischen Experimentdaten versuchen, regulatorische Interaktionen zu rekonstruieren. Da die gewählte Programmstruktur modular aufgebaut ist, wurden im Laufe der Entwicklung weitere Einsatzgebiete erschlossen. So kann JCell nun auch in anderen Gebieten der Systembiologie, wie zum Beispiel der Forschung im Bereich metabolischer Systeme und der Rekonstruktion von biochemischen Signalwegen innerhalb einer Zelle, eingesetzt werden. Des Weiteren liegen Anfragen von Biotech-Firmen vor, die dynamische Prozesse in biotechnologischen Anlagen besser verstehen wollen. Bei der Entwicklung war stets die einfache Benutzbarkeit der Applikation das primäre Ziel, damit auch Computer-Laien in der Lage sind, das Programm zu bedienen. Ein weiteres Augenmerk lag auf der Implementierung von Methoden zum Einlesen verschiedenster Dateiformate, sodass die gängigsten Analysetools für Genomexperimente unterstützt werden. Durch Verwendung der Programmiersprache Java ist eine weitreichende Plattformunabhängigkeit gewährleistet, sodass JCell auf den meisten Rechnerarchitekturen läuft. Dies hat den Vorteil, dass Anwender keine spezielle Hardware bereitstellen müssen und auch keinerlei Einschränkungen bei der Auswahl eines Betriebssystems haben. Daneben bietet Java noch den Vorteil, dass fremde Entwickler schnell eigene Module in das bestehende Framework einbinden können, was besonders im Hinblick auf die Open-Source-Verfügbarkeit eine wichtige Rolle spielt.

Abstract:

JCell is a framework for reconstructing and simulating genetic networks in the field of molecular biology. It is completely implemented in Java. The main goal of JCell is to gain deep insights of molecular processes within a cell or tissue under various conditions such as drug concentrations or pathogenic mutations. This question has recently become a major area of research in the field of bioinformatics, because understanding the regulating dependencies enables new therapies of diseases like cancer or Alzheimer. To address the mentioned inference problem, several mathematical models and algorithms have been developed and implemented, which try to infer genetic relationships from genomic experiment data. The program consists of a modular structure, which enables users to utilize the framework also in other research areas such as metabolic pathway reconstruction, signalling cascade analysis or general biochemical processes. Further on, JCell can also be used in other contexts to identify dynamic systems from time series data such as financial applications or engineering problems. Usability was always the primary focus during development, so that even users without a strong computer science background are able to use the program. Another focus was the ability of JCell to natively import as much file formats as possible to be compatible with the most commonly used analysis tools. Due to the usage of the programming language Java, the framework is platform independent and thus able to work on most hardware/software systems. This is especially important for those research facilities where no expensive hardware can purchased and where no restrictions for the used operating systems can be implied. Further more, the framework is open to public development and new modules can be easily implemented.

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