Automatización y Robótica

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https://repositorio.uai.edu.ar/handle/123456789/293

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Browsing Automatización y Robótica by Author "Butti, Matías Daniel"
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    Modulector : una plataforma como servicio para el acceso a bases de datos de micro ARNs
    (Universidad Nacional de La Plata, 2021-8-5) Butti, Matías Daniel ; Marraco, Agustin Daniel ; Abba, Martín Carlos ; Menazzi, Sebastián ; Hasperué, Waldo ; Camele, Genaro
    El notable crecimiento del volumen de datos genómicos y la enorme variedad de bases de datos que los almacenan, hacen indispensable disponer de mecanismos eficientes y eficaces de integración. En la actualidad se encuentran disponibles varias herramientas que ofrecen APIs (Interfaz de programación de aplicaciones) que permiten acceder a dicha información, que pueden ser utilizados tanto a través de lenguajes de programación como de navegadores a partir de servicios web. Sin embargo, en dominios específicos de la bioinformática como el caso de los micro ARN -pequeñas moléculas de ARN de gran interés por su capacidad de regular la actividad de otros genes- la mayoría de las soluciones recurren en problemas que dificultan su uso, incluyendo la falta de procesos que simplifiquen la actualización de sus bases de datos a medida que se publica nueva información, tiempos de respuesta inadecuados, dificultad para garantizar la escalabilidad, falta de consistencia en el formato de intercambio de datos, funcionalidad extremadamente limitada, errores por falta de mantenimiento, entre otros problemas frecuentes. En el presente trabajo se presenta Modulector, una solución que integra información de bases de datos genómicas, con bases de datos de micro ARNs (microARNs), para simplificar el acceso a las distintas dimensiones de información de los microARNs de interés (secuencias, fármacos y patologías asociadas, genes regulados, publicaciones científicas), poniendo especial énfasis en resolver las problemáticas técnicas comunes descritas anteriormente. Modulector brinda acceso a través de una API REST (API para la transferencia de estado representacional), garantiza tiempos de respuesta adecuados y escalabilidad, tiene capacidad de ordenamiento, filtro, búsqueda y paginado de resultados. La solución utiliza contenedores, simplificando el despliegue en cualquier servidor, lo que la hace adaptable para la mayoría de los casos de uso donde se quiere utilizar Modulector de manera privada. Toda la información retornada por Modulector se encuentra normalizada en formato JSON, haciéndola eficiente para su manipulación mediante cualquier herramienta de desarrollo. El código fuente de Modulector está disponible en https://github.com/omics-datascience/modulector.