Arquitectura de aplicaciones Enterprise

Es frecuente en la industria del software que el alcance de la arquitectura se restrinja a la definición de tecnologías a utilizar. De esta manera, los responsables de la arquitectura de software suelen trabajan solo en etapas previas al comienzo del desarrollo y con una definición vaga de la arquitectura. ¿Por qué consideramos que esta visión de la arquitectura no es adecuada para aplicaciones de tipo Enterprise? Porque: - La definición de la arquitectura no solo debe abarcar tecnología sino también definiciones conceptuales y, principalmente, pautas de uso de la arquitectura y de los frameworks elegidos; - El trabajo del equipo de arquitectura no concluye en la definción, sino que incluye una implementación y más aún, acompañamiento a lo largo del desarrollo. El efecto negativo que produce este problema en aplicaciones pequeñas puede no ser alto, pero en aplicaciones Enterprise puede ser la causa del fracaso del proyecto: poco reuso, baja productividad, alto acomplamiento a tecnologías, dificultad de mantenimiento y extensión, entre otros. Sobre la base de este problema, formulamos una definición de arquitectura sobre la que basamos nuestra tesis: “Soporte necesario para la construcción de los casos de uso, que ayude a garantizar el cumplimiento de los requerimientos no funcionales, asegure la calidad y maximice la productividad.Facultad de Informátic

Arquitectura de aplicaciones Enterprise

Es frecuente en la industria del software que el alcance de la arquitectura se restrinja a la definición de tecnologías a utilizar. De esta manera, los responsables de la arquitectura de software suelen trabajan solo en etapas previas al comienzo del desarrollo y con una definición vaga de la arquitectura. ¿Por qué consideramos que esta visión de la arquitectura no es adecuada para aplicaciones de tipo Enterprise? Porque: - La definición de la arquitectura no solo debe abarcar tecnología sino también definiciones conceptuales y, principalmente, pautas de uso de la arquitectura y de los frameworks elegidos; - El trabajo del equipo de arquitectura no concluye en la definción, sino que incluye una implementación y más aún, acompañamiento a lo largo del desarrollo. El efecto negativo que produce este problema en aplicaciones pequeñas puede no ser alto, pero en aplicaciones Enterprise puede ser la causa del fracaso del proyecto: poco reuso, baja productividad, alto acomplamiento a tecnologías, dificultad de mantenimiento y extensión, entre otros. Sobre la base de este problema, formulamos una definición de arquitectura sobre la que basamos nuestra tesis: “Soporte necesario para la construcción de los casos de uso, que ayude a garantizar el cumplimiento de los requerimientos no funcionales, asegure la calidad y maximice la productividad.Facultad de Informátic

Breast cancer biomarker discovery in the functional genomic age: A systematic review of 42 gene expression signatures

In this review we provide a systematic analysis of transcriptomic signatures derived from 42 breast cancer gene expression studies, in an effort to identify the most relevant breast cancer biomarkers using a meta-analysis method. Meta-data revealed a set of 117 genes that were the most commonly affected ranging from 12% to 36% of overlap among breast cancer gene expression studies. Data mining analysis of transcripts and protein-protein interactions of these commonly modulated genes indicate three functional modules signifcantly affected among signatures, one module related with the response to steroid hormone stimulus, and two modules related to the cell cycle. Analysis of a publicly available gene expression data showed that the obtained meta-signature is capable of predicting overall survival (P < 0.0001) and relapse-free survival (P < 0.0001) in patients with early-stage breast carcinomas. In addition, the identifed meta-signature improves breast cancer patient stratifcation independently of traditional prognostic factors in a multivariate Cox proportional-hazards analysis.Facultad de Ciencias Médica

BioPlat: A software for human cancer biomarker discovery

Development of effective tools such as oligo-microarrays and next-generation sequencing methods for monitoring gene expression on a large scale has resulted in the discovery of gene signatures with prognostic/ predictive value in various malignant neoplastic diseases. However, with the exponential growth of gene expression databases, biologists are faced with the challenge of extracting useful information from these repositories. Here, we present a software package, BioPlat (Biomarkers Platform), which allows biologists to identify novel prognostic and predictive cancer biomarkers based on the data mining of gene expression signatures and gene expression profiling databases. BioPlat has been designed as an easy-to-use and flexible desktop software application, which provides a set of analytical tools related to data extraction, preprocessing, filtering, gene expression signature calculation, in silico validation, feature selection and annotation that leverage the integration and reuse of gene expression signatures in the context of follow-up data.Centro de Investigación y Desarrollo en Ciencias Aplicada

Modulector: a platform-as-a-service for access to microRNA databases

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.The remarkable growth in the volume of genomic data and the enormous variety of databases that store them make it essential to have efficient and effective integration mechanisms. Several tools are currently available that offer APIs (Application Programming Interfaces) that allow access to this information, which can be used both through programming languages and browsers from web services. However, in specific domains of bioinformatics such as the case of MicroRNAs -small RNA molecules of great interest due to their ability to regulate the activity of other genes- most of the solutions fall back on problems that make them difficult to use, including the lack of processes that simplify the updating of their databases as new information is published, inadequate response times, difficulty to guarantee scalability, lack of consistency in the data exchange format, extremely limited functionality, errors due to lack of maintenance, among other frequent problems. This paper presents Modulector, a solution that integrates information from genomic databases with microARN (miRNA) databases to simplify access to the different dimensions of microRNA information of interest (sequences, drugs and associated pathologies, regulated genes, scientific publications), with special emphasis on solving the common technical problems described above. Modulector provides access through a REST API (API Representational State Transfer), guarantees adequate response times and scalability, has sorting, filtering, searching, and pagination capabilities. The solution uses containers, simplifying deployment on any server, which makes it adaptable for most use cases where Modulector is to be used privately. All information returned by Modulector is normalized in JSON format, making it efficient for manipulation by any development tool. Modulector source code is available at https://github.com/omics-datascience/modulector.Secretaría de Ciencia y Técnic