GrAPFI: Graph Based Inference for Automatic Protein Function Annotation

International audienc

Characterizing domain-specific open educational resources by linking ISCB Communities of Special Interest to Wikipedia

Wikipedia is one of the most important channels for the public communication of science and is frequently accessed as an educational resource in computational biology. Joint efforts between the International Society for Computational Biology (ISCB) and the Computational Biology taskforce of WikiProject Molecular Biology (a group of expert Wikipedia editors) have considerably improved computational biology representation on Wikipedia in recent years. However, there is still an urgent need for further improvement in quality, especially when compared to related scientific fields such as genetics and medicine. Facilitating involvement of members from ISCB Communities of Special Interest (COSIs) would improve a vital open education resource in computational biology, additionally allowing COSIs to provide a quality educational resource highly specific to their subfield.We generate a list of around 1500 English Wikipedia articles relating to computational biology and describe the development of a binary COSI-Article matrix, linking COSIs to relevant articles and thereby defining domain-specific open educational resources. Our analysis of the COSI-Article matrix data provides a quantitative assessment of computational biology representation on Wikipedia against other fields and at a COSI-specific level. Furthermore, we conducted similarity analysis and subsequent clustering of COSI-Article data to provide insight into potential relationships between COSIs. Finally, based on our analysis, we suggest courses of action to improve the quality of computational biology representation on Wikipedia

次世代コンピュータシステムのための人間中心コンピューティング

博士(工学)法政大学 (Hosei University

ICR ANNUAL REPORT 2022 (Volume 29)[All Pages]

This Annual Report covers from 1 January to 31 December 202

What we leave behind : reproducibility in chromatin analysis within and across species

Epigenetics is the field of biology that investigates heritable factors regulating gene expression without being directly encoded in the genome of an organism. The human genome is densely packed inside a cell's nucleus in the form of chromatin. Certain constituents of chromatin play a vital role as epigenetic factors in the dynamic regulation of gene expression. Epigenetic changes on the chromatin level are thus an integral part of the mechanisms governing the development of the functionally diverse cell types in multicellular species such as human. Studying these mechanisms is not only important to understand the biology of healthy cells, but also necessary to comprehend the epigenetic component in the formation of many complex diseases. Modern wet lab technology enables scientists to probe the epigenome with high throughput and in extensive detail. The fast generation of epigenetic datasets burdens computational researchers with the challenge of rapidly performing elaborate analyses without compromising on the scientific reproducibility of the reported findings. To facilitate reproducible computational research in epigenomics, this thesis proposes a task-oriented metadata model, relying on web technology and supported by database engineering, that aims at consistent and human-readable documentation of standardized computational workflows. The suggested approach features, e.g., computational validation of metadata records, automatic error detection, and progress monitoring of multi-step analyses, and was successfully field-tested as part of a large epigenome research consortium. This work leaves aside theoretical considerations, and intentionally emphasizes the realistic need of providing scientists with tools that assist them in performing reproducible research. Irrespective of the technological progress, the dynamic and cell-type specific nature of the epigenome commonly requires restricting the number of analyzed samples due to resource limitations. The second project of this thesis introduces the software tool SCIDDO, which has been developed for the differential chromatin analysis of cellular samples with potentially limited availability. By combining statistics, algorithmics, and best practices for robust software development, SCIDDO can quickly identify biologically meaningful regions of differential chromatin marking between cell types. We demonstrate SCIDDO's usefulness in an exemplary study in which we identify regions that establish a link between chromatin and gene expression changes. SCIDDO's quantitative approach to differential chromatin analysis is user-customizable, providing the necessary flexibility to adapt SCIDDO to specific research tasks. Given the functional diversity of cell types and the dynamics of the epigenome in response to environmental changes, it is hardly realistic to map the complete epigenome even for a single organism like human or mouse. For non-model organisms, e.g., cow, pig, or dog, epigenome data is particularly scarce. The third project of this thesis investigates to what extent bioinformatics methods can compensate for the comparatively little effort that is invested in charting the epigenome of non-model species. This study implements a large integrative analysis pipeline, including state-of-the-art machine learning, to transfer chromatin data for predictive modeling between 13 species. The evidence presented here indicates that a partial regulatory epigenetic signal is stably retained even over millions of years of evolutionary distance between the considered species. This finding suggests complementary and cost-effective ways for bioinformatics to contribute to comparative epigenome analysis across species boundaries.Epigenetik ist das Teilgebiet der Biologie, welches vererbbare Faktoren untersucht, die die Genexpression regulieren, ohne dabei direkt im Genom eines Organismus kodiert zu sein. Das menschliche Genom liegt dicht gepackt im Zellkern in der Form von Chromatin vor. Bestimmte Bestandteile des Chromatin spielen als epigenetische Faktoren eine zentrale Rolle bei der dynamischen Regulation von Genexpression. Epigenetische Veränderungen auf Chromatinebene sind daher ein integraler Teil jener Mechanismen, die die Entwicklung von funktionell diversen Zelltypen in multizellulären Spezies wie Mensch maßgeblich steuern. Diese Mechanismen zu untersuchen ist nicht nur wichtig, um die Biologie von gesunden Zellen zu erklären, sondern auch, um den epigenetischen Anteil an der Entstehung von vielen komplexen Krankheiten zu verstehen. Moderne Labortechnologien erlauben es Wissenschaftlern, Epigenome mit hohem Durchsatz und sehr detailliert zu erforschen. Ein schneller Aufbau von epigenetischen Datensätzen stellt die computerbasierte Forschung vor die Herausforderung, schnell aufwendige Analysen durchzuführen, ohne dabei Kompromisse bei der wissenschaftlichen Reproduzierbarkeit der gelieferten Ergebnisse einzugehen. Um die computerbasierte reproduzierbare Forschung im Bereich der Epigenomik zu vereinfachen, schlägt diese Dissertation ein aufgabenorientiertes Metadaten-Modell vor, welches, aufbauend auf Internet- und Datenbanktechnologie, auf eine konsistente und gleichzeitig menschenlesbare Dokumentation für standardisierte computerbasierte Arbeitsabläufe abzielt. Das vorgeschlagene Modell ermöglicht unter anderem eine computergestützte Validierung von Metadaten, automatische Fehlererkennung, sowie Fortschrittskontrollen bei mehrstufigen Analysen, und wurde unter realen Bedingungen in einem epigenetischen Forschungskonsortium erfolgreich getestet. Die beschriebene Arbeit präsentiert keine theoretischen Betrachtungen, sondern setzt den Schwerpunkt auf die realistische Notwendigkeit, Forscher mit Werkzeugen auszustatten, die ihnen bei der Durchführung von reproduzierbarer Arbeit helfen. Unabhängig vom technologischen Fortschritt, erfordert die zellspezifische und dynamische Natur des Epigenoms häufig eine Beschränkung bei der Anzahl an zu untersuchenden Proben, um Ressourcenvorgaben einzuhalten. Das zweite Projekt dieser Arbeit stellt die Software SCIDDO vor, welche für die differenzielle Analyse von Chromatindaten auch bei geringer Verfügbarkeit von Zellproben entwickelt wurde. Durch die Kombination von Statistik, Algorithmik, und bewährten Methoden zur robusten Software-Entwicklung, erlaubt es SCIDDO, schnell biologisch sinnvolle Regionen zu identifizieren, die ein differenzielles Chromatinprofil zwischen Zelltypen aufzeigen. Wir demonstrieren SCIDDOs Nutzwert in einer beispielhaften Studie, z.B. durch die Identifikation von Regionen, die eine Verbindung von änderungen auf Chromatinebene und Genexpression herstellen. SCIDDOs quantitativer Ansatz bei der differenziellen Analyse von Chromatindaten erlaubt eine nutzer- und aufgabenspezifische Anpassung, was Flexibilität bei der Bearbeitung anderer Fragestellungen ermöglicht. Bedingt durch die funktionelle Vielfalt an Zelltypen und die Dynamik des Epigenoms resultierend aus Umgebungsveränderungen, ist es kaum realistisch, das komplette Epigenom von auch nur einer einzigen Spezies wie Mensch zu erfassen. Insbesondere für nicht-Modellorganismen wie Kuh, Schwein, oder Hund sind sehr wenig Epigenomdaten verfügbar. Das dritte Projekt dieser Dissertation untersucht, inwieweit bioinformatische Methoden dazu verwendet werden könnten, den vergleichsweise geringen Aufwand, welcher betrieben wird um das Epigenom von nicht-Modellspezies zu erforschen, zu kompensieren. Diese Studie realisiert eine große, integrative Computeranalyse, welche basierend auf Methoden des maschinellen Lernens und auf Transfer von Chromatindaten Modelle zur Genexpressionsvorhersage über Speziesgrenzen hinweg etabliert. Die gewonnenen Erkenntnisse lassen vermuten, dass ein Teil des regulatorischen epigenetischen Signals auch über Millionen von Jahren an evolutionärer Distanz zwischen den 13 betrachteten Spezies stabil erhalten bleibt. Diese Arbeit zeigt dadurch ergänzende und kosteneffektive Möglichkeiten auf, wie Bioinformatik einen Beitrag zur vergleichenden Epigenomanalyse über Speziesgrenzen hinweg leisten könnte

The evaluation of ontologies: quality, reuse and social factors

Finding a “good” or the “right” ontology is a growing challenge in the ontology domain, where one of the main aims is to share and reuse existing semantics and knowledge. Before reusing an ontology, knowledge engineers not only have to find a set of appropriate ontologies for their search query, but they should also be able to evaluate those ontologies according to different internal and external criteria. Therefore, ontology evaluation is at the heart of ontology selection and has received a considerable amount of attention in the literature.Despite the importance of ontology evaluation and selection and the widespread research on these topics, there are still many unanswered questions and challenges when it comes to evaluating and selecting ontologies for reuse. Most of the evaluation metrics and frameworks in the literature are mainly based on a limited set of internal characteristics, e.g., content and structure of ontologies and ignore how they are used and evaluated by communities. This thesis aimed to investigate the notion of quality and reusability in the ontology domain and to explore and identify the set of metrics that can affect the process of ontology evaluation and selection for reuse. [Continues.