Open AccessINFORMATION INFRASTRUCTURE FOR SUPPORTING BAIKAL MICROBIOME RESEARCH
Author(s) -
Evgeniy A. Cherkashin,
Alexey O. Shigarov,
В.В. Христюк
Publication year - 2020
Publication title -
informacionnye i matematičeskie tehnologii v nauke i upravlenii
Language(s) - English
Resource type - Journals
ISSN - 2413-0133
DOI - 10.38028/esi.2020.20.4.010
Subject(s) - computer science , cloud computing , software engineering , software as a service , source code , visualization , code generation , process (computing) , architecture , realization (probability) , data science , systems engineering , database , data mining , engineering , programming language , software , operating system , key (lock) , art , statistics , mathematics , software development , visual arts
Рассмотрена проблема построения исследовательской среды для обработки данных секвенирования нового поколения (NGS – Next Generation Sequencing). Среда включает облачное хранилище данных (DaaS) и вычислительные службы (SaaS и PaaS), а также службы визуализации и интеграции данных. Осуществляется интеграция технологий с открытым исходным кодом для поддержки MiSeq SOP (стандартная операционная процедура), которая позволяет специалистам в предметной области – биологам независимо от программистов самостоятельно обрабатывать данные. Для реализации интеграции конструируются формальные модели SOP, позволяющие автоматически порождать исходный код компонентов среды. Технология преобразования основана на принципах архитектуры, управляемой моделями (Model driven architecture), и логическом выводе структур производных моделей и модулей. Представлены текущие результаты и задачи на ближайшую перспективу. A problem of construction of a research environment for Next Generation Sequencing data processing is considered. The environment comprises cloud data storage (DaaS) and computational services (SaaS and PaaS), as well as visualization, and data integration services. We are integrating existing open-source technologies to support MiSeq SOP (standard operational procedure), which is to allow domain specialists, biologists, to process data independently. For the realization of the integration, formal models of the SOP are constructed, automatically processed (transformed) into source code of new components. The technique of the transformation is based on Model Driven Architecture principles and logical inference of the derived models and the code. The current results are presented and discussed.