С развитием робототехники, высокими сквозным поместить разделение белков и анализ MS, даже скромные протеомики эксперименты обладают способностью генерировать огромные объемы данных. Управление базами данных играет важную роль в maximiz-ING доступности и обработки данных протеомики. Эффективное управление базами данных необходимо учитывать следующее:
1. Как представить данные в обобщенном еще информативно
2. В какой форме хранить исходные данные, так что он может быть повторно запрашивается на более поздний срок и используется другими людьми, которые, возможно, пожелают рассмотреть другой набор биологических вопросов
3. Как интегрировать протеомики данных с другими данными, такие как геномика и данные микрочип.
Прежде чем рассмотреть, как эти точки могут быть рассмотрены для Т. гондий, необходимо кое-что понимать в более широком контексте проблем, стоящих перед протеомики данных обработки в целом. Те, кто участвует в крупномасштабных проектах протеомики теперь придется решать проблемы, аналогичные тем, которые сталкиваются в первые годы микрочипов экспериментов, в которых необходимость интегрировать различные типы данных означает, что совершенно новый биоинформатики
инструменты должны были быть разработаны и реали-mented. В течение некоторого времени теперь, объектные модели, такие как MAGE-ОМ (микрочипов Gene Expression Object Model) были доступны для управления микрочипов экспериментов. MAGE-ML (микрочип Gene Expression язык разметка), реализация XML из MAGE-ОМА, это язык, предназначенный для описания и передачи информации о микрочип на основе экспериментов. MAGE-ML можно описать микрочипов дизайн, микрочипов Ману-приятиям информации, микрочипов настройки эксперимента и информацию о ходе выполнения, данные экспрессии генов, и результаты анализа данных. Интерфейс программирования уже доступен для форматирования microar-лучи данных в MAGE-ML (https://www.mged.org/ Workgroups / MAGE / magestk.html) и MAGE-ML действует в качестве формата для передачи данных в открытом доступе базы данных.
В последнее время значительные усилия были направлены на разработку такой же объектной модели для протеомики экспериментов, таким образом позволяя microar-лучей и данные протеомики быть обработаны в подобном формате. Используя 2-DE, данные МС и экспериментальные протоколы, полученные из 2-DE протеомики анализа Т. гондий, Джонс и сотрудники разработали объектную модель, способную представлять микро-массива и протеомики данных, в том числе методов разделения, таких как 2-DE и МС-белок Опознавательного катион (Джонс и др., 2004). В модели хранит экспериментальные протоколы, исходные данные и данные Analy-SiS, и известна как функциональная геномика Эксперимент объектной модели (FGE-OM). FGE-OM был разработан из трех основных источников: модель MAGE для микрочипов (. Спеллман и др, 2002), модель Педру разработанная в Университете Манчестера (Taylor. И др, 2003),
Инициатива человеческой организации Протеой Протеые стандартов (HUPO-PSI) (HTTP:. //Www.hupo орг / исследование / пси /) также разработан стандарты для взаимодействия данных MS и белок-белок, а также занимаясь разработкой интегративного формат для полного представления протеомики эксперимента. Педр (репозиторий Протеом Экспериментальные данные) является одним из целого ряда схем, которые стремятся сделать комплексную протеомику
562 ПРОТЕОМИКА OF токсоплазма
наборы данные, доступные для просмотра, поиска и загрузок, и предназначены для хранения, поиска и распространения данных экспериментальных протеомики. База данных Педру также обеспечивает доступ к набору комплексных описаний экспериментальных наборов данных в протеомики, которые должны служить в качестве отправной точки для standardi-зации протеомики экспериментов.