Bry, François

Kröger, Peer

German

Open Access LMU ( Ludwig-Maximilians-Univ. München)

Aktuelles Schlagwort“Datenbanken in der Bioinformatik”Franc¸ois Bry und Peer Kro¨gerInstitut fu¨r Informatik, Ludwig-Maximilians-Universita¨t Mu¨nchenhttp://www.pms.informatik.uni-muenchen.deDie Bioinformatik [2] kann als Anwendung von Informatikmethoden zur Untersuchung von Proble-men der Molekularbiologie definiert werden, die auf sehr große Datenmengen beruhen und einer um-fangreichen Datenanalyse bedu¨rfen. Folglich spielen Datenbanken in der Bioinformatik eine zentraleRolle. Die Bioinformatik-Datenbanken haben interessante Merkmale, die in herko¨mmlichen Daten-banken selten vorkommen. Insbesondere zeigen Datenbanken mit unterschiedlichen Molekularbiolo-gie-Daten einheitliche Merkmale.Fragestellungen, Daten und Verwendung von DatenbankenSequenz-Datenbanken zur DNS-Analyse und Sequenzierung. Proteine, die “Bausteine des Le-bens”, sind aus Aminosa¨uren nach einem Bauplan zusammengesetzt, der in der DNS kodiert ist. DieDNS ist ein lineares Polymer, Sequenz genannt, das aus vier Nukleinsa¨uren aufgebaut ist. Innerhalbder DNS gibt es kodierende sowie nicht-kodierende Abschnitte, deren Grenzen schwierig zu erkennensind. Ziel der Sequenzierung ist es, die kodierenden sowie nicht-kodierenden Bereiche in der DNS-Sequenz eines Organismus zu ermitteln. DNS-Analyse-Methoden werden eingesetzt, um kodierendesowie weitere Bereiche zu erkennen. Die Daten werden in (meist sehr großen) Sequenz-Datenbankenverwaltet: GenBank [3] entha¨lt z.B. ca. 2 · 107 Nukleotidsequenzen und referenziert ca. 2 · 1010 Vor-kommen von Nukleotiden. Das Wachstum der meisten Sequenz-Datenbanken ist exponentiell.Proteinsequenz- und Proteinstruktur-Datenbanken zur Strukturvorhersage. Die Funktion ei-nes Proteins ha¨ngt von seiner 3D-Struktur ab, so dass die Vorhersage der Struktur von Protein-Moleku¨len aus ihrer Sequenz, die sogenannte Protein-Faltung, ein Hauptziel der Biologie ist. Bioin-formatik-Methoden werden eingesetzt, um Anna¨herungen an die tatsa¨chliche Struktur von Proteinenzu berechnen und damit Laboruntersuchungen einzuschra¨nken. Homologie-basierte Ansa¨tze verglei-chen dabei die Aminosa¨uresequenzen bereits bekannter Proteine mit der Sequenz des unbekanntenProteins. Dafu¨r werden Proteinsequenz- und Proteinstruktur-Datenbanken aufgebaut und ¨Ahnlich-keitsanfragen an solche Datenbanken gestellt.Biochemische Pfade. Ein biochemischer Pfad ist eine abstrakte Modellierung von aufeinanderfol-genden chemischen Reaktionen in einer Zelle. Besondere Beachtung finden Metabolische Pfade (Re-aktionswege im Stoffwechsel) und Regulatorische Pfade (Kontrollmechanismen in der Genexpressi-on). Zum Auffinden biochemischer Pfade werden unter anderem Sequenz-Datenbanken verwendet.1Die so gewonnenen Daten werden in speziellen Datenbanken verwaltet.Sequenz-Datenbanken zur Ermittlung phylogenetischer Ba¨ume. Die Evolution vera¨ndert u¨berdie Jahre hinweg die Kodierung der Proteine in der DNS. Modelle dieser Vera¨nderung werden auf dieDaten von Sequenz-Datenbanken angewandt, um die Stammba¨ume, phylogenetische Ba¨ume genannt,einzelner Organsimen zu ermitteln.Genexpressionanalyse. Ein Gen wird meist als DNS-Abschnitt definiert, der ein Protein kodiert.Zellen besitzen Mechanismen fu¨r die sogenannte Genexpression, d.h. um ein spezielles Gen in derDNS zu lesen und daraus das kodierte Protein zu synthetisieren. Mit sogenannten DNS-Chips kanndas Expressionsniveau (intuitiv: die “Konzentration”) mehrerer tausend Gene gemessen werden, dieeine Zelle zu einem Zeitpunkt exprimiert. Datenbanktechniken zum Data-Mining (z.B. Clustering-Methoden) werden dazu benutzt, Gene mit a¨hnlichen Expressionsmustern in Gruppen zusammen zufassen.Die Bioinformatik-Datenbanken sind sehr unterschiedlich bezu¨glich ihres Inhaltes. Manche Daten-banken speichern die Daten aus einem einzigen, mo¨glicherweise schon abgeschlossenen Forschungs-projekt. Andere Datenbanken sind das Ergebnis einer weltweiten und andauernden Zusammenarbeitzwischen Forschungsteams. Manche Datenbanken beinhalten Daten u¨ber einen einzigen Organis-mus, andere u¨ber alle Vorkommen eines Proteins in allen mo¨glichen Organismen. In manchen Da-tenbanken werden neue Daten erst nach Korrektheit- und Konsistenzu¨berpru¨fungen aufgenommen.In anderen Datenbanken finden solche ¨Uberpru¨fungen nicht statt. Dennoch haben die Bioinformatik-Datenbanken erstaunlich viele Gemeinsamkeiten, was Datenmodellierung und -management angeht.[3] gibt einen ¨Uberblick u¨ber die verbreitesten Datenbanken der Bioinformatik.Datenmodellierung und -managementBemerkenswert ist, dass Datenmodellierung und -management kaum von der Art der Molekularbio-logie-Daten abha¨ngen.Datenmodelle. Bioinformatik-Datenbanken verwenden vier Formen der Datenmodellierung:• ASCII-Texte, Flat-Files genannt;• Datenmodelle, die fu¨r herko¨mmliche Datenbanken entwickelt wurden;• das Object-Protocol Model (OPM);• das ACEDB-Datenmodell.Flat-Files. Die Datensa¨tze aus Bioinformatik-Datenbanken, die als Sammlungen von Flat-Files im-plementiert sind, sind entweder unstrukturiert (Abbildung 1) oder mittels textueller Bezeichner, linetype genannt, stukturiert (Abbildung 2). Es gibt keinen einheitlichen Satz an solchen Bezeichnern,der in den meisten (oder vielen) Bioinformatik-Datenbanken verwendet wird. Sowohl die Kodierungvon Begriffen mit “line types” wie auch die Begriffe selbst ko¨nnen sich zwischen Bioinformatik-Datenbanken erheblich unterscheiden. Sehr viele Bioinformatik-Datenbanken sind immer noch als2Sammlungen von Flat-Files implementiert: ca. 40% der in [3] untersuchten Bioinformatik-Datenban-ken sind Flat-File-Sammlungen. Zudem sind Flat-Files der de facto Standard zum Datenaustausch inder Bioinformatik.Abbildung 1: Auszug aus der Bioinformatik-Datenbank HDBAbbildung 2: Auszug aus der Bioinformatik-Datenbank SWISS-PROTRelationale und Objekt-Datenmodelle. Etwa 35% der in [3] untersuchten Bioinformatik-Datenbankenwerden von einem herko¨mmlichen (relationalen, objekt-orientierten oder objekt-relationalen) Da-tenbanksystem verwaltet. Ihre Daten werden folglich unter Verwendung des relationalen oder desObjekt-Datenmodels repra¨sentiert. Mit dem Objekt-Datenmodel werden die (meist weitgehend struk-turierten) Molekularbiologie-Daten gut repra¨sentiert. Mit dem relationalen Modell werden die Datenmeist unu¨bersichtlich und wenig intuitiv repra¨sentiert.Object-Protocol Model (OPM). OPM [6] wurde zur Repra¨sentation von wissenschaftlichen (Labor-)Experimenten entwickelt. Es eignet sich besonders gut zur Repra¨sentation der zeitlichen Bedingungenund des Datenflußes zwischen Teilexperimenten. Folglich eignet sich OPM gut zur Repra¨sentationvon Phenotyp-Daten, d.h. Daten u¨ber die Dynamik von biologischen Prozessen. OPM weist vieleMerkmale von SDM [7] und dem Datenmodell von O2 [5] auf.ACEDB. ACEDB (mit “E”) [1] ist ein Datenbank-Managementsystem mit einem eigenen, speziellenDatenmodell, welches urspru¨nglich fu¨r die Bioinformatik-Datenbank ACeDB (mit “e”) entwickeltwurde (ACeDB ist das Ku¨rzel von “A C. elegans Database”). ACEDB findet in den Bioinformatik-Datenbanken breite Anwendung zur Repra¨sentation von genetischen Daten. Grund dafu¨r ist die Fle-xibilita¨t des Datenmodells, welches viele Aspekte des semistrukturierten Ansatzes zur Datenmodel-lierung [4] besitzt.Datenbankmanagement. Viele (u¨ber 30% der in [3] untersuchten) Bioinformatik-Datenbankenwerden mit einem relationalen Datenbank-Management-System (DBMS) verwaltet, obwohl das re-lationale Datenmodell zur Repra¨sentation von molekularbiologischen Daten wenig geeignet ist. Nur3wenige (ca. 9% der in [3] untersuchten) Bioinformatik-Datenbanken werden mit einem objekt-orien-tierten DBMS verwaltet, obwohl die objekt-orientierte Modellierung von molekularbiologischen Da-ten sehr passend ist. Diese Lage ist sicherlich auch auf die rasche Entwicklung der Bioinformatik, aufdas extrem schnelle Wachstum der Bioinformatik-Datenbanken sowie auf den beschra¨nkten Erfolgder objekt-orientierten DBMS zuru¨ckzufu¨hren. Das speziell fu¨r die Bioinformatik entwickelte DBMSACDB ([3]) wird zur Verwaltung von noch wenigen (ca. 4% der in [3] untersuchten) Bioinformatik-Datenbanken eingesetzt.Querverweise. Oft verweisen Datensa¨tze von Bioinformatik-Datenbanken auf Beschreibungen derExperimente, durch die die Daten gewonnen wurden und/oder auf a¨hnliche Daten in derselben Daten-bank oder in anderen Bioinformatik-Datenbanken. Meist werden diese Verweise mittels (ku¨nstlicher)Prima¨rschlu¨ssel realisiert und als Hypertext-Links implementiert. Die Hypertext-Verlinkung ist einbesonders auffa¨lliges Merkmal der Bioinformatik-Datenbanken.Anfragen und Crawling. Die meisten Bioinformatik-Datenbanken bieten (oft hierarchisch organi-sierte) Web-Formulare, womit Anfragen an die Datenbank gestellt werden ko¨nnen. Solche Schnitt-stellen sind leicht zu benutzen, aber ermo¨glichen meist nur begrenzte Anfragen. Anfragesprachen imherko¨mmlichen Sinn werden selten zur Verfu¨gung gestellt, u.a. weil ihre Verwendung Fachkenntnisseerfordern, u¨ber die nur wenige Benutzer von Bioinformatik-Datenbanken verfu¨gen. Zusa¨tzlich stel-len fast alle Bioinformatik-Datenbanken ihre Daten in den unterschiedlichsten Formaten als Flat-Fileszum Herunterladen zur Verfu¨gung. Das System SRS zur Integration von Bioinformatik-Datenbankenbietet eine originelle Anfragesprache. Mit dieser Anfragesprache kann eine Navigation durch Da-tenbanken und Datensa¨tzen spezifiziert werden. Auffa¨llig originell sind die Crawling-Konstrukte derSRS-Anfragesprache zur Verfolgung von Hypertext-Links. Interessanterweise bietet keine Anfrage-sprache fu¨r XML [4] solche Crawling-Konstrukte.Datenanalyse und -integrationAuch bei der Datenanalyse gibt es u¨berwiegend Gemeinsamkeiten zwischen den Bioinformatik-Datenbanken, unabha¨ngig von der Art der gespeicherten Daten. Viele Werkzeuge zur Datenanalysesind zwar tendenziell eher einer gewissen Art von Daten zu zuordnen, dennoch werden sie oft auchfu¨r Daten anderer Art angeboten und benutzt.Datenbanken, Datenanalyse und Data Mining. Die meisten Bioinformatik-Datenbanken stel-len Bioinformatik-Software fu¨r die Datenanalyse zur Verfu¨gung. Diese Software sind entweder Im-plementierungen von verbreiteten Bioinformatik-Algorithmen (z.B. dem Smith-Watermann-Algo-rithmus) oder Werkzeuge (z.B. BLAST), die auf bekannten und/oder weniger bekannten Algorithmenund Verfahren beruhen. Einige dieser Werkzeuge (z.B. 3Dee) beziehen sich auf Datenbanken, so dassdie Unterscheidung zwischen einer Methode zur Datenanalyse, die eine bestimmte Datenbank ver-wendet, und einer Datenbank, die eine bestimmte Methode zur Datenanalyse anbietet, schwierig seinkann. Viele Bioinformatik-Datenbanken bieten auch elementare Computer-Linguistik-Software zurSchlagwortsuche und ¨Ubersetzungen zwischen den gela¨ufigsten Datenformaten von Bioinformatik-Datenbanken. [3] gibt einen ¨Uberblick u¨ber die verbreitesten Methoden und Werkzeuge zur Datenana-lyse, die mit Bioinformatik-Datenbanken verwendet werden. Mit dem raschen und stetigen Wachstum4der Bioinformatik-Datenbanken sind Verfahren zum Knowledge Discovery und Data Mining unab-dingbar geworden. Sie sind Gegenstand aktueller Forschung.Datenintegration. Die Integration von Daten unterschiedlicher Art und/oder aus unterschiedlichenBioinformatik-Datenbanken ist ein akutes Problem. Es treten semantische Konflikte auf: z.B. werdengrundlegende Begriffe wie “Gen” in verschiedenen Datenbanken unterschiedlich ausgelegt. Fru¨heSysteme zur Datenintegration in der Bioinformatik (wie BioKleisli und SRS) beru¨cksichtigen se-mantische Konflikte nicht. Neuere Ansa¨tze (wie Tambis) versuchen semantische Konflikte meist mitOntologien zu lo¨sen. Das Problem, dass Daten unterschiedlicher (insbesondere auch sehr schlech-ter) Qualita¨t integriert werden, ist bisher von keinem Integrationsansatz zufriedenstellend behandeltworden.Literatur[1] ACEDB Dokumentationssammlung: http://genome.cornell.edu/acedocs/[2] R. Backofen, F. Bry, P. Clote, H.-P. Kriegel, T. Seidl, K. Schulz. Aktuelles SchlagwortBioinformatik. Informatik Spektrum, Vol. 22, No. 9, pp. 376-378, October 1999. Auchim Informatik-Lexikon der GI: http://www.gi-ev.de/informatik/lexikon/inf-lex-bioinformatik.shtml[3] F. Bry, P. Kro¨ger. A Computational Biology Database Digest: Data, Data Analy-sis, and Data Management. Research Report PMS-FB-2002-8, Institut fu¨r Informa-tik, Universita¨t Mu¨nchen, http://www.pms.informatik.uni-muenchen.de/publikationen/#PMS-FB-2002-8[4] F. Bry, M. Kraus, D. Olteanu, S. Schaffert. Aktuelles Schlagwort Semistrukturier-te Daten. Informatik Spektrum, Vol. 24, No. 4, pp. 230-233, August 2001. Auchim Informatik-Lexikon der GI: http://www.gi-ev.de/informatik/lexikon/inf-lex-semistrukturierte-daten.shtml[5] F. Bancilhon, C. Delobel, P. Kanellakis. Building an Object-Oriented Database System: TheStory of O2. Morgan Kaufmann, 1992.ISBN 1-55860-169-4.[6] I.-M. Chen, V. Markowitz. An Overview of the Object Protocol Model (OPM) and the OPMData Management Tools. Information Systems, 1995, Vol. 20, No. 5, pp. 393-418.[7] M. Hammer, D. McLeod. Database Description with SDM: A Semantic Database Model.ACM Transactions on Database Systems, Vol. 6, No. 3, 1981.5

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