Representação de redes semânticas de termos biomédicos

Abstract

Os recentes avanços tecnológicos têm sido de importância preponderante na evolução da biologia e da biomedicina. A aplicação de métodos computacionais na integração de dados e na análise de resultados experimentais de natureza biológica tem permitido expandir o conjunto de associações conhecidas entre diferentes termos biomédicos. No entanto, o conhecimento encontra-se disperso sobre inúmeras bases de dados independentes. Através da integração de diferentes tipos de termos biomédicos e das suas associações numa única vista, obtém-se um quadro mais abrangente e globalizado que permita extrair evidências biomoleculares relevantes. Representando uma rede de termos biomédicos através de grafos, é possível transportar os conhecimentos matemáticos dessa teoria e aplicá-los na área da bioinformática. Esta dissertação teve como objetivo fundamental desenvolver uma plataforma Web que, através da integração de dados biológicos, permita a visualização, o estudo e a compreensão das relações entre doenças, genes e outros elementos/termos biomédicos. Este sistema disponibiliza uma série de métodos e ferramentas computacionais que visam dar resposta a este problema.

Computer science and informatics have proved to be of overriding importance on the recent evolution of biology sciences. The integration of data, the analysis of experimental results and the application of several other computational methods have made possible to expand the set of well-known associations between different biomedical terms. However, this knowledge is spread over several independent databases. By merging the different types of biomedical terms and the associations between them, into a single network, it’s attainable to get a very inclusive big picture which allows the extraction of relevant biomolecular evidences. Representing networks of biomedical terms through graphs, it’s possible to carry the mathematical findings in graph theory and apply them in bioinformatics. The fundamental objective of this dissertation was to develop a Web platform that, through the integration of biological data, enables to visualize, to study and to understand the relationships between diseases, genes and other biomedical terms. This system provides a variety of different computational tools and methods that were designed to address this problem.