Dati, informazione e conoscenza in bioinformatica

Relatore
Alberto Riva - Department of Molecular Genetics and Microbiology, University of Florida, Gainesville, FL;

Data e ora
lunedì 9 giugno 2008 alle ore 16.15 - Inizio alle 16:30, Caffè e biscotti alle 16:15.

Luogo
Ca' Vignal 2, Piano 1, Aula L

Referente
Carlo Combi

Referente esterno

Data pubblicazione
4 giugno 2008

Dipartimento
 

Riassunto

La ricerca biomedica e' sempre piu' basata sulla generazione e sull'utilizzo automatico di granti quantità di conoscenza. La moderne metodologie di analisi su larga scala, combinate ad approcci di tipo 'systems biology' producono enormi volumi di dati con ogni esperimento; allo stesso tempo, i database pubblici offrono una quantità di informazione in crescita esponenziale, usando nomenclature, schemi di classificazione e formati di annotazione che sono in continua evoluzione e spesso incompatibili tra loro. Se da una parte questa situazione rappresenta una opportunita' senza precedenti per la ricerca biomedica, d'altra parte creare, rappresentare e manipolare dataset consistenti di centinaia di migliaia di elementi, integrare conoscenza da molteplici sorgenti eterogenee, combinare ed esplorare dataset in modi originali, sono tutti compiti che possono rappresentare un ostacolo significativo per un ricercatore che non sia esperto di programmazione o nell'uso dei database. Nel corso di questo seminario verra' presentato Genephony, uno strumento online per facilitare la creazione e manipolazione di dataset molto grandi in ambito genomico e biomedico. Il sistema, progettato per essere facile da usare, flessibile ed estensibile, puo' essere usato come 'browser' di informazioni genomiche, come strumento di annotazione su larga scala, e come strumento per la generazione di nuova conoscenza. Grazie al ricco database locale sul quale e' basato, Genephony consente l'accesso rapido e semplificato ad un grande numero di sorgenti di informazione biomedica attraverso una interfaccia semplice ed uniforme, senza richiedere la conoscenza dettagliata della struttura del database, e gestendo automaticamente le relazioni tra i dataset generati e gli oggetti in essi contenuti.

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