SARS-CoV-2 Moleküler İlişki Tabanlı Bilgi Grafikleri
Mevcut büyük ölçekli biyolojik ve biyomedikal verinin sistemik analizi hem kompleks hastalıklara hem de enfeksiyon hastalıklarına karşı yeni ve etkili tedavi yaklaşımları geliştirmek için kritik öneme sahiptir. Bu kapsamda geliştirilmiş olan CROssBAR sisteminde, çeşitli kaynaklardan elde edilen büyük ölçekli biyomedikal veri entegre edilmekte ve açık erişimli olarak bir NoSQL veri tabanında depolanmaktadır. Sistem kapsamında ayrıca, veri noktaları arasındaki bilinmeyen ilişkiler, derin öğrenme tabanlı modellerle tahmin edilmektedir. Sonuç olarak ortaya çıkarılan zenginleştirilmiş ilişkisel veri, açık erişimli bir ağ servisi üzerinden interaktif ve heterojen bilgi grafikleri (“knowledge graph”) şeklinde temsil edilerek ve görsellenerek tüm dünyadan araştırmacıların kullanımına sunulmaktadır (https://crossbar.kansil.org).
CROssBAR kullanılarak, konak-patojen moleküler etkileşimleri ve ontolojik ilişkiler çerçevesinde oluşturulan COVID-19 bilgi grafiklerinin, özellikle ilgili genler/proteinler ve bunları hedefleyen ilaçlar ve ilaç adayı bileşikler, biyolojik mekanizmalar ve bu etkileşimleri içeren diğer hastalıkları konu alan sistem düzeyindeki araştırmalara yardımcı olması beklenmektedir (https://crossbar.kansil.org/covid_main.php).
İki farklı sürüm olarak oluşturulan bilgi grafiklerinden ilki, farklı kaynaklardan elde edilmiş olan moleküler ve ontolojik verinin tamamını içeren ve ağ analizi / makine öğrenmesi teknikleri ile işlenmesi uygun olan geniş ölçekli sürüm (https://crossbar.kansil.org/covid19_largescale.php) (Şekil 1), ikincisi ise UniProt-COVID-19 portalında yer alan ve uzman görüşü ile derlenmiş moleküler etkileşimler üzerine inşa edilmiş ve hızlı inceleme/yorumlama için uygun olan basitleştirilmiş sürümdür (https://crossbar.kansil.org/covid19_simplified.php) (Şekil 2).
