On the Project of an Effective Software Platform for Working with Genetic Data of Respiratory Viruses

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Progress in sequencing technologies, i.e. reading the nucleotide sequences of living organisms, has led to a rapid growth of the amount of genetic data. The largest global projects that accumulate this information and provide online access to it are Genbank and GISAID. Also they provide basic capabilities for analyzing this data online, but they are quite limited. This significantly limits our abilities to effectively solve a number of scientific problems and tasks, so we decided to develop our own domestic (Russian) web platform with capabilities which we need. The main goal of this project is to provide a team of researchers with the opportunity to effectively solve problems in bioinformatics, virology and epidemiology, based on modern, effective, reasonably selected software solutions operating with high performance and providing many useful functionalities which can be extended by adding new necessary programs for analyzing and modeling. The web platform we are implementing will allow to download, store, search and analyze genomic sequences of viruses, such as influenza, SARS-CoV-2 and, in perspective, other viral pathogens. In addition, the project will develop and advance through efforts of IT part of our team taking into account actual needs of bioinformaticians and virologists. We plan to make it available to researchers around the world and periodically update both the software and the data (from open sources) to improve the convenience and efficiency for scientists working in the relevant areas.

Sobre autores

Alexander Mordvinov

A.P. Ershov Institute of Informatics Systems, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Autor responsável pela correspondência
Email: a.mordvinov@g.nsu.ru

Ph.D. student, assistant at the Department of Informatics Systems, Faculty of Information Technologies

Rússia, Novosibirsk

Arseny Stuchinsky

A.P. Ershov Institute of Informatics Systems, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences; Novosibirsk State University

Email: a.stuchinskii@g.nsu.ru

software engineer, postgraduate student of the Department of Programming, the Faculty of Mechanics and Mathematics

Rússia, Novosibirsk; Novosibirsk

Anton Devyaterikov

A.P. Ershov Institute of Informatics Systems, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: a.devyaterikov@g.nsu.ru

Ph.D. student, software engineer

Rússia, Novosibirsk

Sergey Khayrulin

A.P. Ershov Institute of Informatics Systems, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: s.khayrulin@gmail.com

junior researcher

Rússia, Novosibirsk

Natalia Palyanova

Research Institute of Virology, Federal Research Center for Fundamental and Translational Medicine, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: natalia.palyanova@gmail.com

junior researcher

Rússia, Novosibirsk

Andrey Palyanov

A.P. Ershov Institute of Informatics Systems, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences; Novosibirsk State University; Research Institute of Virology, Federal Research Center for Fundamental and Translational Medicine, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: palyanov@iis.nsk.su

Doctor of physics and mathematics, director; researcher; senior lecturer at the Department of Programming, Faculty of Mechanics and Mathematics

Rússia, Novosibirsk; Novosibirsk; Novosibirsk

Bibliografia

  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-vyzhit-vyzyvayuschaya-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. Devyaterikov A.P., Palyanov A.Yu. Acceleration of recombinant viral sequences search by 3SEQ algorithm via adding support of multi-threaded calculations and considering sample collection dates // Mathematical Biology and Bioinformatics. 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.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML


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».