|
Аннотация.
Статья посвящена разработке отечественной веб-платформы с необходимыми возможностями получения доступа к банкам генетической информации. Основная цель – предоставить исследователям возможность эффективно решать задачи биоинформатики, вирусологии и эпидемиологии, при необходимости расширяя набор доступных на сервере программ для анализа и моделирования. Проект основан на современных, эффективных, обоснованно выбранных программных решениях, обеспечивающих высокую производительность и предоставляющих множество полезных функциональных возможностей. Реализуемая веб-платформа позволяет загружать, хранить, искать и анализировать геномные последовательности вирусов, таких как грипп и SARSCoV-2, а в перспективе и другие вирусные патогены. Планируется сделать ее доступной для исследователей и периодически обновлять из открытых источников, чтобы повысить удобство и эффективность работы ученых, ведущих исследования в соответствующих областях науки.
Ключевые слова:
веб-платформа, биоинформатика, вирусология, эпидемиология, хранение данных, анализ данных, алгоритмы, эффективность.
DOI 10.14357/20718632240406
EDN EUCRNU
Стр. 60-73.
Литература
1. Bogner P., Capua I., Lipman D.J., Cox N.J. A global initiative on sharing avian flu data // Nature. 2006. № 442(7106), С. 981. https://doi.org/10.1038/442981a. 2. Farley M.M. 2009 H1N1 influenza: a twenty-first century pandemic with roots in the early twentieth century // Am. J. Med. Sci. 2010. № 340(3), С. 202-208. https://doi.org/10.1097/MAJ.0b013e3181e937b0. 3. Tanner W.D., Toth D.J., Gundlapalli A.V. The pandemic potential of avian influenza A(H7N9) virus: a review // Epidemiol. Infect. 2015. № 143(16), С. 3359-3374. https://doi.org/10.1017/S0950268815001570. 4. Martellucci C.A., Flacco M.E., Cappadona R., Bravi F., Mantovani L., Manzoli L. SARS-CoV-2 pandemic: An overview // Advances in Biological Regulation. 2020. № 77, С. 100736. https://doi.org/10.1016/j.jbior.2020.100736 5. Si Y., Wu W., Xue X., Sun X., Qin Y., Li Y., Qiu C., Li Y., Zhuo Z., Mi Y., Zheng P. The evolution of SARS-CoV-2 and the COVID-19 pandemic // PeerJ. 2023. № 11, С. e15990. https://doi.org/10.7717/peerj.15990. 6. Lenharo M. GISAID in crisis: can the controversial COVID genome database survive? // Nature. 2023. № 617(7961), С. 455-457. https://doi.org/10.1038/d41586-023-01517-9 7. https://microbius.ru/news/gisaid-v-krizise-smozhet-li-vyzhitvyzyvayuschaya-spory-baza-dannyh-genomov-covid. 8. Sayers E.W., Cavanaugh M., Clark K., Pruitt K.D., Schoch C.L., Sherry S.T., et al. GenBank // Nucleic Acids Res. 2022. №50(D1), С. D161-D164. https://doi.org/10.1093/nar/gkab1135. 9. Sayers E.W., Cavanaugh M., Clark K., Pruitt K.D., et al. GenBank 2024 Update // Nucleic Acids Research. 2024. № 52(D1), С. D134–D137. https://doi.org/10.1093/nar/gkad903. 10. Wu F., Zhao S., Yu B., Chen Y.M., Wang W., et al. A new coronavirus associated with human respiratory disease in China // Nature. 2020. № 579(7798), С. 265-269. https://doi.org/10.1038/s41586-020-2008-3 11. http://courseware.cutm.ac.in/wp-content/uploads/2020/10/Gen-Bank.pdf. 12. Pertsemlidis A., Fondon J.W. Having a BLAST with bioinformatics (and avoiding BLASTphemy) // Genome Biology. 2001. № 2(10), С. reviews2002.1. https://doi.org/10.1186/gb-2001-2-10 reviews2002. 13. Aksamentov I., Roemer C. et al. Nextclade: clade assignment, mutation calling and quality control for viral genomes // J. Open Source Software. 2021. № 6(67), С. 3773. https://doi.org/10.21105/joss.03773. 14. Ahdritz G., Bouatta N., Floristean C., Kadyan S., et al. OpenFold: retraining AlphaFold2 yields new insights into its learning mechanisms and capacity for generalization // Nature Methods. 2024. №21(8), C. 1514-1524. https://doi.org/10.1038/s41592-024-02272-z. 15. Девятериков А.П., Пальянов А.Ю. Ускорение поиска рекомбинантных вирусных последовательностей для алгоритма 3SEQ за счет многопоточности и учета дат сбора образцов // Математическая биология и биоинформатика. 2024. № 19(2), С. 338-353. https://doi:10.17537/2024.19.338, https://github.com/NotNa19/RecombinantDetector. 16. Lam H.M., Ratmann O. and Boni M.F. Improved algorithmic complexity for the 3SEQ recombination detection algorithm // Mol. Biol. Evol. 2018. №35, С. 247–251. https://doi.org/10.1093/molbev/msx263.
|
