Bakgrund: Användningen av vetenskapens kunskap för att främja människors hälsa är det främsta målet med translationell medicin. För att göra det möjligt behöver vi beräkningsmetoder för att hantera den stora mängd information som uppstår från bänk till säng och för att hantera dess heterogenitet. En uppgiftsuppgift som måste mötas är att främja integreringen av kliniska, sociodemografiska och biologiska data. I detta arbete spelar ontologier en viktig roll som en kraftfull artefakt för kunskapsrepresentation. Chado är en modulär ontologiorienterad databasmodell som blev populär på grund av dess robusthet och flexibilitet som en generisk plattform för lagring av biologiska data, men saknar stöd för representation av klinisk och sociodemografisk information. Resultat: Vi har implementerat en förlängning av Chadothe Clinical Module - för att tillåta representation av denna typ av information. Vårt tillvägagångssätt består av en ram för dataintegration genom användning av en gemensam referens ontologi. Utformningen av detta ramverk har fyra nivåer: datanivå, för att lagra data; semantisk nivå, för att integrera och standardisera data genom användning av ontologier; applikationsnivå, för att hantera kliniska databaser, ontologier och dataintegrationsprocessen; och webbgränssnittsnivå, för att möjliggöra interaktion mellan användaren och systemet. Den kliniska modulen byggde på modellen Entity-Attribute-Value (EAV). Vi föreslog också en metod för att migrera data från äldre kliniska databaser till det integrerade ramverket. En Chado instans initierades med hjälp av ett relationsdatabashanteringssystem. Den kliniska modulen implementerades och ramverket laddades med data från en faktabaserad klinisk forskningsdatabas. Kliniska och demografiska data samt biomaterialdata erhölls från patienter med tumörer i huvud och hals. Vi implementerade IPTrans-verktyget som är en komplett miljö för datamigrering, vilket omfattar: konstruktion av en modell för att beskriva de äldre kliniska data, baserat på en ontologi; Processen Extraction, Transformation and Load (ETL) för att extrahera data från källans kliniska databas och ladda den i den kliniska modulen i Tchad; utveckling av ett webbverktyg och ett Bridge Layer för att anpassa webbverktyget till Tchad, samt andra applikationer. Slutsatser: Beräkningslösningar med öppen källkod som för närvarande finns tillgängliga för translationell vetenskap har ingen modell för att representera biomolekylär information och är inte heller integrerade med de befintliga verktygen för bioinformatik. Å andra sidan representerar befintliga genomiska datamodeller inte kliniska patientdata. Ett ramverk utvecklades för att stödja translationell forskning genom att integrera biomolekylär information från olika "omik"-teknologier med patientens kliniska och sociodemografiska data. Denna ram bör innehålla några inslag: flexibilitet, kompression och robusthet. Experimenten från ett användningsfall visade att det föreslagna systemet uppfyller kraven på flexibilitet och robusthet, vilket leder till önskad integration. Den kliniska modulen kan nås i
Ett försök att utveckla ett ramverk som stöder translationell forskning genom att integrera biomolekylär information med patientens kliniska data beskrivs i REF.
Computational framework to support integration of biomolecular and clinical data within a translational approach
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}