Abstrakt. De senaste åren har det skett en dramatisk och ihållande ökning av den mängd genomiska data som genereras, bland annat i slutet av 1999 den första fullständiga sekvensen av en human kromosom. Den utmaning som biologiska forskare nu står inför är att förstå denna enorma mängd samlade och samlade data. Lyckligtvis tillhandahålls många databaser som resurser som innehåller relevanta data, och det finns på liknande sätt många tillgängliga program som analyserar dessa data och försöker förstå dem. Det viktigaste problemet med att analysera dessa genomiska data är dock hur man kan integrera programvaran och primära databaser på ett flexibelt och robust sätt. Det breda utbudet av tillgängliga program överensstämmer med mycket olika input, output och bearbetningskrav, vanligtvis med lite hänsyn till frågor om integration, och i många fall med endast symboliska insatser som görs i riktning mot användbarhet. I den här artikeln introducerar vi problemdomänen och beskriver GeneWeaver, ett multiagentsystem för genomanalys. Vi förklarar informationsagent paradigmets lämplighet för problemdomänen, fokuserar på problemet med att införliva olika befintliga analysverktyg, och beskriver de framsteg som gjorts hittills.
För det tredje är GeneWeavers projekt REF ett annat sant multiagentsystem för notering av genom.
Applying Agents to Bioinformatics in GeneWeaver
{'venue': 'CIA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}