The BioExtract Server: a web-based bioinformatic workflow platform

The BioExtract Server (bioextract.org) is an open, web-based system designed to aid researchers in the analysis of genomic data by providing a platform for the creation of bioinformatic workflows. Scientific workflows are created within the system by recording tasks performed by the user. These tasks may include querying multiple, distributed data sources, saving query results as searchable data extracts, and executing local and web-accessible analytic tools. The series of recorded tasks can then be saved as a reproducible, sharable workflow available for subsequent execution with the original or modified inputs and parameter settings. Integrated data resources include interfaces to the National Center for Biotechnology Information (NCBI) nucleotide and protein databases, the European Molecular Biology Laboratory (EMBL-Bank) non-redundant nucleotide database, the Universal Protein Resource (UniProt), and the UniProt Reference Clusters (UniRef) database. The system offers access to numerous preinstalled, curated analytic tools and also provides researchers with the option of selecting computational tools from a large list of web services including the European Molecular Biology Open Software Suite (EMBOSS), BioMoby, and the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG). The system further allows users to integrate local command line tools residing on their own computers through a client-side Java applet

FAST: FAST Analysis of Sequences Toolbox.

FAST (FAST Analysis of Sequences Toolbox) provides simple, powerful open source command-line tools to filter, transform, annotate and analyze biological sequence data. Modeled after the GNU (GNU's Not Unix) Textutils such as grep, cut, and tr, FAST tools such as fasgrep, fascut, and fastr make it easy to rapidly prototype expressive bioinformatic workflows in a compact and generic command vocabulary. Compact combinatorial encoding of data workflows with FAST commands can simplify the documentation and reproducibility of bioinformatic protocols, supporting better transparency in biological data science. Interface self-consistency and conformity with conventions of GNU, Matlab, Perl, BioPerl, R, and GenBank help make FAST easy and rewarding to learn. FAST automates numerical, taxonomic, and text-based sorting, selection and transformation of sequence records and alignment sites based on content, index ranges, descriptive tags, annotated features, and in-line calculated analytics, including composition and codon usage. Automated content- and feature-based extraction of sites and support for molecular population genetic statistics make FAST useful for molecular evolutionary analysis. FAST is portable, easy to install and secure thanks to the relative maturity of its Perl and BioPerl foundations, with stable releases posted to CPAN. Development as well as a publicly accessible Cookbook and Wiki are available on the FAST GitHub repository at https://github.com/tlawrence3/FAST. The default data exchange format in FAST is Multi-FastA (specifically, a restriction of BioPerl FastA format). Sanger and Illumina 1.8+ FastQ formatted files are also supported. FAST makes it easier for non-programmer biologists to interactively investigate and control biological data at the speed of thought

Armadillo 1.1: An Original Workflow Platform for Designing and Conducting Phylogenetic Analysis and Simulations

In this paper we introduce Armadillo v1.1, a novel workflow platform dedicated to designing and conducting phylogenetic studies, including comprehensive simulations. A number of important phylogenetic and general bioinformatics tools have been included in the first software release. As Armadillo is an open-source project, it allows scientists to develop their own modules as well as to integrate existing computer applications. Using our workflow platform, different complex phylogenetic tasks can be modeled and presented in a single workflow without any prior knowledge of programming techniques. The first version of Armadillo was successfully used by professors of bioinformatics at Université du Quebec à Montreal during graduate computational biology courses taught in 2010–11. The program and its source code are freely available at: <http://www.bioinfo.uqam.ca/armadillo>

Plataforma de supercomputación para bioinformática

En el año 2007 la Universidad de Málaga amplió y trasladó sus recursos de cálculo a un nuevo centro dedicado exclusivamente a la investigación: el edificio de Supercomputación y Bioinnovación sito en el Parque Tecnológico de Andalucía. Este edificio albergaría también la Plataforma Andaluza de Bioinformática junto con otras unidades y laboratorios con instrumentación muy especializada. Desde aquel momento he trabajado como administrador de los recursos de supercomputación del centro y como parte del equipo bioinformático para proporcionar soporte a un gran número de investigadores en sus tareas diarias. Teniendo una visión de ambas partes, fue fácil detectar las carencias existentes en la bioinformática que podían ser cubiertas con una aplicación adecuada de los recursos de cálculo disponibles, y ahí es donde surgió la semilla que nos llevó a comenzar los primeros trabajos que componen este estudio. Al haberse realizado en un entorno tan orientado a la resolución de problemas como el que hemos descrito, esta tesis tendrá un carácter eminentemente práctico, donde cada aportación realizada lleva un importante estudio teórico detrás, pero que culmina en un resultado práctico concreto que puede aplicarse a problemas cotidianos de la bioinformática o incluso de otras áreas de la investigación. Así, con el objetivo de facilitar el acceso a los recursos de supercomputación para los bioinformáticos, hemos creado un generador automático de interfaces web para programas que se ejecutan en línea de comandos, que permite ejecutar los trabajos utilizando recursos de supercomputación de forma transparente para el usuario. Además aportamos un sistema de escritorios virtuales que permiten el acceso remoto a un conjunto de programas ya instalados que proporcionan interfaces visuales para analizar pequeños conjuntos de datos o visualizar los resultados más complejos que hayan sido generados con recursos de supercomputación. Para optimizar el uso de los recursos de supercomputación hemos diseñado un nuevo algoritmo para la ejecución distribuida de tareas, que puede utilizarse tanto en el diseño de nuevas herramientas como para optimizar la ejecución de programas ya existentes. Por otra parte, preocupados por el incremento en la cantidad de datos producidos por las técnicas de ultrasecuenciación, aportamos un nuevo formato de compresión de secuencias, que además de reducir el espacio de almacenamiento utilizado, permite buscar y extraer rápidamente cualquier secuencia almacenada sin necesidad de descomprimir el archivo completo. En el desarrollo de nuevos algoritmos para resolver problemas biológicos concretos, proporcionamos cuatro herramientas nuevas que abarcan la búsqueda de regiones divergentes en alineamientos, el preprocesamiento y limpieza de lecturas obtenidas mediante técnicas de ultrasecuenciación, el análisis de transcriptomas de especies no modelo obtenidos mediante ensamblajes de novo y un prototipo para anotar secuencias genómicas incompletas. Como solución para la difusión y el almacenamiento a largo plazo de resultados obtenidos en diversas investigaciones, se ha desarrollado un sistema genérico de máquinas virtuales para bases de datos de transcriptómica que ya está siendo utilizado en varios proyectos. Además, con el ánimo de difundir los resultados de nuestro trabajo, todos los algoritmos y herramientas productos de esta tesis se han publicado como código abierto en https://github.com/dariogf