5.5Сохранение сетей
Чтобы сохранить построенную сеть, выберите пункт меню Файл -> Сохранить как ... Сохранение возможно в 3 форматах: XML (ANDVisio) (используется по-умолчанию), AND Native, XML (GeneNet).
Формат XML (ANDVisio) позволяет сохранить все данные о сети с возможностью дальнейшего открытия. Формат не чувствителен к изменению списка атрибутов вершин и рёбер. Размеры получаемых файлов могут быть достаточно велики, что влечёт за собой повышенные требования к объёму оперативной памяти для создания файла и дальнейшего его открытия. Рекомендуется сохранять сети до 10000 вершин.
В случае если сеть достаточно велика, можно сохранить сеть в формате AND Native. Это бинарный формат. Файлы с сетями, сохранёнными в этом формате занимают значительно меньше места на диске, в отличие от XML формата. Сохранение и открытие происходит быстро даже для сетей с количеством вершин более 200000.
Формат XML (GeneNet) предназначен для экспорта сетей в формат GeneNet. В Институте цитологии и генетики СО РАН разработано много прикладных программ для анализа графов, моделирования динамики процессов в сетях и др. способных открывать файлы в формате GeneNet.
Чтобы сохранить построенную сеть как картинку, выберете пункт меню Файл -> Сохранить как изображение ... Сохранение возможно в форматах BMP, PNG и JPG.
Для открытия в программе ANDVisio, сохраненного ранее файла в формате AND Native или XML (ANDVisio), выберите пункт меню Файл -> Открыть ... Открытие файлов и работа с сетями, сохранёнными в них, возможна в независимости от состояния соединения с базой данных.
6Проведение патентных исследований
Патентные исследования проведены и оформлены в соответствии с ГОСТ Р 15.011-96 Система разработки и постановки продукции на производство. Патентные исследования. Содержание и порядок проведения (см. Приложение 1).
Были сделаны следующие основные выводы:
Анализ выявленных патентов зарубежных стран показал, что наиболее активное патентование наблюдается по следующим направлениям исследований: разработка программных комплексов, обеспечивающих хранение и передачу масштабных потоков биологических текстов; разработка программного обеспечения для масштабного анализа метаболических и молекулярно-генетических сетей; способы обработки баз данных в биоинформатике.
Разработанные в рамках проекта алгоритмы, методы, программы и базы данных значительно расширят возможности проведения научно-прикладных исследований сложных биологических систем, в том числе: генных сетей, метаболических путей, путей передачи сигналов, механизмов регуляции экспрессии генов, механизмов действия лекарственных препаратов и пищевых добавок.
Конкурентные преимущества разработанных продуктов позволят рассчитывать на масштабное позиционирование на мировом рынке Российской биоинформационной продукции, поскольку существует устойчивая тенденция увеличения масштабов спроса в области предоставления биоинформационных услуг и рынка принципиально новых биоинформационных продуктов.
Из доступных патентных источников информации не обнаружено действующих патентов на территории России, под действие которых может подпадать исследуемый объект, в связи с чем можно сделать вывод, что объект исследования обладает патентной чистотой в отношении России по состоянию на 27.10.2012 (Бюллетень «Изобретения. Полезные модели», № 30).
7Обобщение результатов проекта в целом
Таким образом, в рамках проекта были решены все поставленные задачи, разработаны алгоритмы, методы, программы и базы данных, предназначенные для решения следующих задач, ориентированных на такие предметные области как биомедицина, биотехнология, фармакология, экология и охрана окружающей среды:
(1) анализ семантики и контекста электронных публикаций с целью извлечения из них информации о молекулярно-генетических объектах и их взаимодействиях, устанавливающих семантические ассоциативные взаимоотношения между известными молекулярно-генетическими сетями;
(2) автоматическое извлечение знаний на основе анализа текстовых и фактографических баз данных;
(3) интеграция специализированных молекулярно-генетических сетей, описывающих различные аспекты молекулярно-генетических взаимодействий и процессов в клетке и автоматическая генерация ассоциативных семантических сетей для представления этих знаний;
(4) анализ ассоциативных семантических сетей, интегрирующих специализированные молекулярно-генетические сети с целью реконструкции комплексных молекулярно-биологических процессов.
Использование данной системы позволит специалистам, работающим в области фармакологии, биомедицины, биотехнологии, системной биологии и других областях, связанных с изучением биологических процессов, значительно эффективнее использовать информацию об известных молекулярно-генетических сетях для изучения молекулярных механизмов патологических процессов и механизмов ответа организма на воздействие внешних факторов, поиск новых фармакологических мишеней и лекарственных средств, идентификацию новых биомаркерных молекул для диагностики. Анализ комплексных молекулярно-генетических сетей также необходим для конструирования новых вариантов биосенсорных устройств, чувствительных к различного рода внешним воздействиям на клетку (концентрация вредных веществ, радиация и т.д.) и для других генно-инженерных и биотехнологических приложений.
Отдельно следует выделить еще одно важное для фармацевтической индустрии и биотехнологии приложение предлагаемой программно-информационной системы, которые в настоящее время активно используют высокопроизводительные роботизированные транскриптомные, протеомные и метаболомные технологии. Характерной особенностью высокопроизводительных технологий является получение большого массива данных о молекулярных взаимодействиях, анализ которых невозможен без применения автоматизированных компьютерных подходов. Предлагаемый программно-информационный комплекс обеспечивает информационную основу для содержательной интерпретации результатов ДНК-микрочипового, протеомного и метаболомного анализа.
Была разработана программа внедрения результатов НИР в образовательный процесс. Так уже сейчас в курсах лекций Кафедры информационной биологии ФЕН НГУ читается материал по разработанным методам анализа и реконструкции молекулярно-генетических систем и методам предсказания белок-белковых взаимодействий.
Созданные алгоритмы и программные продукты основаны на использовании современных математических подходов и информационных технологий, которые успешно развиваются в ИЦиГ СО РАН, а также в университете Билефельда и в Исследовательском интситуте генетики и культур растений им. Лейбница (Гатерслебен) в коллективах наших Германских партнеров.
|
