Проект эффективной программной платформы для работы с генетическими данными респираторных вирусов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

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.

Об авторах

Александр Валентинович Мордвинов

Институт систем информатики им. А.П. Ершова Сибирского отделения Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: a.mordvinov@g.nsu.ru

аспирант, ассистент кафедры систем информатики

Россия, Новосибирск

Арсений Викторович Стучинский

Институт систем информатики им. А.П. Ершова Сибирского отделения Российской академии наук; Новосибирский национальный исследовательский государственный университет

Email: a.stuchinskii@g.nsu.ru

программист, магистрант

Россия, Новосибирск; Новосибирск

Антон Павлович Девятериков

Институт систем информатики им. А.П. Ершова Сибирского отделения Российской академии наук

Email: a.devyaterikov@g.nsu.ru

аспирант

Россия, Новосибирск

Сергей Сергеевич Хайрулин

Институт систем информатики им. А.П. Ершова Сибирского отделения Российской академии наук

Email: s.khayrulin@gmail.com

младший научный сотрудник

Россия, Новосибирск

Наталья Валерьевна Пальянова

Научно-исследовательский институт вирусологии Федерального исследовательского центра фундаментальной и трансляционной медицины

Email: natalia.palyanova@gmail.com

младший научный сотрудник

Россия, Новосибирск

Андрей Юрьевич Пальянов

Институт систем информатики им. А.П. Ершова Сибирского отделения Российской академии наук; Новосибирский национальный исследовательский государственный университет; Научно-исследовательский институт вирусологии Федерального исследовательского центра фундаментальной и трансляционной медицины

Email: palyanov@iis.nsk.su

директор, доктор физико-математических наук; научный сотрудник; старший преподаватель

Россия, Новосибирск; Новосибирск; Новосибирск

Список литературы

  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.
  3. https://doi.org/10.1097/MAJ.0b013e3181e937b0.
  4. 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.
  5. 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
  6. 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.
  7. 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
  8. https://microbius.ru/news/gisaid-v-krizise-smozhet-li-vyzhitvyzyvayuschaya-spory-baza-dannyh-genomov-covid.
  9. 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.
  10. 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.
  11. 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
  12. http://courseware.cutm.ac.in/wp-content/uploads/2020/10/ Gen-Bank.pdf.
  13. 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.
  14. 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.
  15. 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.
  16. 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.
  17. 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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».