A hands-on introduction to querying evolutionary relationships across multiple data sources using SPARQL [version 1; peer review: 1 approved, 2 approved with reservations]

The increasing use of Semantic Web technologies in the life sciences, in particular the use of the Resource Description Framework (RDF) and the RDF query language SPARQL, opens the path for novel integrative analyses, combining information from multiple sources. However, analyzing evolutionary data in RDF is not trivial, due to the steep learning curve required to understand both the data models adopted by different RDF data sources, as well as the SPARQL query language. In this article, we provide a hands-on introduction to querying evolutionary data across multiple sources that publish orthology information in RDF, namely: The Orthologous MAtrix (OMA), the European Bioinformatics Institute (EBI) RDF platform, the Database of Orthologous Groups (OrthoDB) and the Microbial Genome Database (MBGD). We present four protocols in increasing order of complexity. In these protocols, we demonstrate through SPARQL queries how to retrieve pairwise orthologs, homologous groups, and hierarchical orthologous groups. Finally, we show how orthology information in different sources can be compared, through the use of federated SPARQL queries

Advances and Applications in the Quest for Orthologs

Gene families evolve by the processes of speciation (creating orthologs), gene duplication (paralogs) and horizontal gene transfer (xenologs), in addition to sequence divergence and gene loss. Orthologs in particular play an essential role in comparative genomics and phylogenomic analyses. With the continued sequencing of organisms across the tree of life, the data are available to reconstruct the unique evolutionary histories of tens of thousands of gene families. Accurate reconstruction of these histories, however, is a challenging computational problem, and the focus of the Quest for Orthologs Consortium. We review the recent advances and outstanding challenges in this field, as revealed at a symposium and meeting held at the University of Southern California in 2017. Key advances have been made both at the level of orthology algorithm development and with respect to coordination across the community of algorithm developers and orthology end-users. Applications spanned a broad range, including gene function prediction, phylostratigraphy, genome evolution, and phylogenomics. The meetings highlighted the increasing use of meta-analyses integrating results from multiple different algorithms, and discussed ongoing challenges in orthology inference as well as the next steps toward improvement and integration of orthology resources

Enabling Complex Semantic Queries to Bioinformatics Databases through Intuitive Search Over Data

Data integration promises to be one of the main catalysts in enabling new insights to be drawn from the wealth of biological data already available publicly. However, the heterogene- ity of the existing data sources still poses significant challenges for achieving interoperability among biological databases. Furthermore, merely solving the technical challenges of data in- tegration, for example through the use of common data representation formats, leaves open the larger problem. Namely, the steep learning curve required for understanding the data models of each public source, as well as the technical language through which the sources can be queried and joined. As a consequence, most of the available biological data remain practically unexplored today. In this thesis, we address these problems jointly, by first introducing an ontology-based data integration solution in order to mitigate the data source heterogeneity problem. We illustrate through the concrete example of Bgee, a gene expression data source, how relational databases can be exposed as virtual Resource Description Framework (RDF) graphs, through relational-to-RDF mappings. This has the important advantage that the original data source can remain unmodified, while still becoming interoperable with external RDF sources. We complement our methods with applied case studies designed to guide domain experts in formulating expressive federated queries targeting the integrated data across the domains of evolutionary relationships and gene expression. More precisely, we introduce two com- parative analyses, first within the same domain (using orthology data from multiple, inter- operable, data sources) and second across domains, in order to study the relation between expression change and evolution rate following a duplication event. Finally, in order to bridge the semantic gap between users and data, we design and im- plement Bio-SODA, a question answering system over domain knowledge graphs, that does not require training data for translating user questions to SPARQL. Bio-SODA uses a novel ranking approach that combines syntactic and semantic similarity, while also incorporating node centrality metrics to rank candidate matches for a given user question. Our results in testing Bio-SODA across several real-world databases that span multiple domains (both within and outside bioinformatics) show that it can answer complex, multi-fact queries, be- yond the current state-of-the-art in the more well-studied open-domain question answering. -- L’intégration des données promet d’être l’un des principaux catalyseurs permettant d’extraire des nouveaux aperçus de la richesse des données biologiques déjà disponibles publiquement. Cependant, l’hétérogénéité des sources de données existantes pose encore des défis importants pour parvenir à l’interopérabilité des bases de données biologiques. De plus, en surmontant seulement les défis techniques de l’intégration des données, par exemple grâce à l’utilisation de formats standard de représentation de données, on laisse ouvert un problème encore plus grand. À savoir, la courbe d’apprentissage abrupte nécessaire pour comprendre la modéli- sation des données choisie par chaque source publique, ainsi que le langage technique par lequel les sources peuvent être interrogés et jointes. Par conséquent, la plupart des données biologiques publiquement disponibles restent pratiquement inexplorés aujourd’hui. Dans cette thèse, nous abordons l’ensemble des deux problèmes, en introduisant d’abord une solution d’intégration de données basée sur ontologies, afin d’atténuer le problème d’hété- rogénéité des sources de données. Nous montrons, à travers l’exemple de Bgee, une base de données d’expression de gènes, une approche permettant les bases de données relationnelles d’être publiés sous forme de graphes RDF (Resource Description Framework) virtuels, via des correspondances relationnel-vers-RDF (« relational-to-RDF mappings »). Cela présente l’important avantage que la source de données d’origine peut rester inchangé, tout en de- venant interopérable avec les sources RDF externes. Nous complétons nos méthodes avec des études de cas appliquées, conçues pour guider les experts du domaine dans la formulation de requêtes fédérées expressives, ciblant les don- nées intégrées dans les domaines des relations évolutionnaires et de l’expression des gènes. Plus précisément, nous introduisons deux analyses comparatives, d’abord dans le même do- maine (en utilisant des données d’orthologie provenant de plusieurs sources de données in- teropérables) et ensuite à travers des domaines interconnectés, afin d’étudier la relation entre le changement d’expression et le taux d’évolution suite à une duplication de gène. Enfin, afin de mitiger le décalage sémantique entre les utilisateurs et les données, nous concevons et implémentons Bio-SODA, un système de réponse aux questions sur des graphes de connaissances domaine-spécifique, qui ne nécessite pas de données de formation pour traduire les questions des utilisateurs vers SPARQL. Bio-SODA utilise une nouvelle ap- proche de classement qui combine la similarité syntactique et sémantique, tout en incorporant des métriques de centralité des nœuds, pour classer les possibles candidats en réponse à une question utilisateur donnée. Nos résultats suite aux tests effectués en utilisant Bio-SODA sur plusieurs bases de données à travers plusieurs domaines (tantôt liés à la bioinformatique qu’extérieurs) montrent que Bio-SODA réussit à répondre à des questions complexes, en- gendrant multiples entités, au-delà de l’état actuel de la technique en matière de systèmes de réponses aux questions sur les données structures, en particulier graphes de connaissances