• Share
  • Email
  • Embed
  • Like
  • Save
  • Private Content
Semantic Formalization of Laboratory Protocols
 

Semantic Formalization of Laboratory Protocols

on

  • 207 views

 

Statistics

Views

Total Views
207
Views on SlideShare
207
Embed Views
0

Actions

Likes
1
Downloads
1
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment
  • Para darrespuesta a estaspreguntas de investigación, estetrabajo se propuso
  • La puesta en marcha de esapropuestainició con el análisis….
  • En algunoscasosmetadatosquefueronfrecuentementeregistrados en los protocolosanalizados, tambienfueronconsideradosrelevantespor los investigadores.Sin embargo hubocasos en los que los investigadoresconsideraronquehabiainformacionquedeberiasuministrarseperoestainformacionescasamente se registró en los protocolosanalizados.
  • IAO: representadiferentesentidadesinformativasP-plan: representa planes queguian la ejecucion de procesosexperimentales.
  • Estaontologíatambiénconsideraquecadapaso del protocoloesejecutado de maneraordenada.
  • Consistencia en los terminos. En cadafase del ciclo de desarrollo se utilizó el marco de chequeoqueprovee el editor Protégé-OWL. Estafuncionalidadpermitió corregirinconsistenciassintácticas. Completitud: se asumequelasontologías son en principio incompletas. Sin embargo, la completitudpuedeserevaluadadentro del contextopara lo cual la ontologíava a serusada. Concisión: unaontologíaesconcisasi la misma no almacenaconocimientoinnecesario, nidefinicionesredundantes.Ambas ontologías heredan la estructura provista por BFO y son extensiones de ontologías (IAO y P-Plan) por lo tanto son compatibles con ontologías de dominio.

Semantic Formalization of Laboratory Protocols Semantic Formalization of Laboratory Protocols Presentation Transcript

  • Formalización de Protocolos de Laboratorio Usando Tecnologías Semánticas Olga Ximena Giraldo Pasmín Supervisor: Oscar Corcho, PhD Co-supervisor: Alexander García, PhD
  • Tabla de Contenido • Conceptos básicos, problema, estado del arte y preguntas de investigación. • Nuestra propuesta • Resultados • Conclusiones • Trabajo futuro
  • Conceptos básicos, Problema, Estado del arte y Preguntas de investigación
  • Método Científico “un método o procedimiento que ha caracterizado a la ciencia natural desde el siglo XVII, que consiste en la observación sistemática, medición, experimentación, formulación, análisis y modificación de las hipótesis” Oxford English Dictionary - entrada para scientific.
  • Repetibilidad Mismo investigador, Iguales condiciones experimentales. Iguales resultados
  • Reproducibilidad
  • Factores que Influyen en la Reproducibilidad http://migratingpoetics.wordpress.com/2013/02/ Precisión
  • ¿Qué es un Protocolo de Laboratorio? has has has has has has hashas
  • Problemas en Protocolos de Laboratorio • Incubate the centrifuge tubes in a water bath. •Incubate the samples for 5 min with gentle shaking. • Rinse DNA briefly in 1-2 ml of wash. •Incubate at -20C overnight. Protocol
  • Objetivo Los protocolos deberían ser descritos de forma precisa y con suficiente detalle. • Para que puedan ser replicados por humanos y/o por maquinas.
  • Enfoques Existentes MIBBI mantiene checklists que promueven cómo reportar un experimento. OBI modela el diseño de una investigación. Incluyendo protocolos, instrumentación, materiales y datos generados. EXPO formaliza conocimiento acerca de la organización, ejecución y análisis de experimentos científicos. EXPO EXACT EXACT proporciona un modelo para la descripción de acciones experimentales.
  • Pregunta General de Investigación ¿Cómo estandarizar la representación de protocolos experimentales por medio del uso de tecnologías semánticas?
  • Preguntas Específicas 1. ¿Cuál es la mínima cantidad de información, ontológicamente valida, necesaria para reportar un protocolo experimental? 2. ¿Cuál es la estructura ontológica que facilitaría la representación formal de un protocolo experimental como documento y como elemento ejecutable?
  • Propuesta Nuestra Propuesta
  • SMART Protocols SeMAntic RepresenTation for Protocols (SMART Protocols). Estructura ontológica que nos ayuda a representar protocolos de laboratorio en biotecnología de plantas.
  • Análisis de Protocolos de Laboratorio Repositorio No. de Protocolos Biotechniques 8 CSH protocols 11 Current protocols 25 GMR 5 Jove 21 Protocol exchange 12 Plant methods 10 Plos One 3 Springer protocols 5 Total 100
  • Mínima Información para Reportar un Protocolo Disponible en: goo.gl/gAVnn
  • Mínima Información Validada por Expertos de Dominio 0 50 100 Strain or line Developmental stage Organism part (tissue) Growth conditions treatment type volume/mass of sample Sample Metadata Domain experts repositories 0 50 100 Purpose Provenance of the protocol Applications of the protocol Comparison with other protocols Limitations Introduction Section Metadata Domain experts repositories 0 50 100 Name Manufacturer catalog number Laboratory Consumables or Supplies Metadata Domain experts repositories 0 50 100 Alternative steps Critical steps Pause point Timing Hints Troubleshooting Protocol Metadata Domain experts repositories 0 50 100 Software name Software version Software Metadata Domain experts repositories
  • Procesos Típicos en Biotecnología de Plantas http://spie.org/Images/Graphics/Newsroom/Imported-2011/003464/003464_10_fig1.jpg Extracción de ADN PCR Electroforesis
  • Ontologías Diseñadas
  • Desarrollo de Ontologías NeOn Methodology
  • Especificación de Ontologías • Dominio que cubre las ontologías. Biotecnología de plantas. • ¿Para qué se emplearán las ontologías?.  SMART Protocols-Document : provee un conjunto de metadatos para reportar un protocolo experimental.  SMART Protocols-Workflow: está diseñada para representar la ejecución de dichos protocolos. • Granularidad de las ontologías.  Análisis de protocolos  Se diseñaron casos de uso se plantearon preguntas de competencia.
  • Preguntas de Competencia 1. ¿Quién es el autor (autores) de un protocolo particular? 2. ¿De dónde fue adaptado el protocolo “x”? 3. ¿Cuáles son las limitaciones que presenta el protocolo “y”? 4. ¿Cuál es el propósito de un protocolo particular? 5. ¿Cuál es la muestra usada en un protocolo “x”? 6. ¿Qué reactivos, equipos y demás insumos son usados en un protocolo “y”? 7. ¿Cuál es el fabricante, número de identificación y nombre de un kit? 8. ¿Cuáles son los pasos básicos de una extracción, amplificación y separación de ácidos nucleícos?
  • Conceptualización y Categorización de Términos
  • Términos Reusados Recurso No. de términos Recurso No. de términos OBI 15 P-Plan 3 NCIthesaurus 9 NPO 3 CHEBI 7 EXACT 2 IAO 7 SO 2 MGEDOntology 3 MeSH 1 • Clases reutilizadas • Propiedades reutilizadas Propiedad Origen Reusada en isManufacturedBy OBI SMART Protocols-Document hasInputVar P-Plan SMART Protocols-Workflow hasOutputVar P-Plan SMART Protocols-Workflow isStepOfPlan P-Plan SMART Protocols-Workflow
  • Términos Nuevos y Enfoque de las Ontologías Ontología No. de clases No. de propiedades SMART Protocols-Document 60 7 SMART Protocols-Workflow 44 1 Total 104 8 • Términos nuevos • Enfoque “population”
  • ¿Qué Soporta las Ontologías SMART Protocols? Disponible en: http://smartprotocols.org/drupal/ sp= smart protocols, iao= information artifact ontology, ro= relation ontology
  • Caso de Uso 1 sp= smart protocols, ro= relation ontology
  • SMART Protocols-Workflow Disponible en: http://smartprotocols.org/drupal/ sp= smart protocols, p-plan= p-plan ontology
  • Caso de Uso 2 sp= smart protocols, p-plan= p-plan ontology
  • Lenguaje y Editor Usado para el Diseño de Ontologías • OWL permite representar los términos y las relaciones entre ellos de manera que sean fácilmente procesables por aplicaciones informáticas. • OWL es un lenguaje compatible con los actuales estándares utilizados en la Web. • Es un sistema de código abierto, • permanece en constante mantenimiento y evolución, y • su interfaz de usuario es simple y fácil de usar.
  • Evaluación de las Ontologías • El objetivo: Qué define la ontología y la precisión de las definiciones. • Metodología (Gomez-Perez, et al, 1995) • Consistencia Editor protege  Ontology Pitfall Scanner (OOPS!) • Completitud se seleccionó el sub-lenguaje OWL-DL, el cual permite máxima expresividad sin perder la completitud computacional • Concisión  no almacena conocimiento innecesario ni definiciones redundantes.
  • Conclusiones
  • Conclusiones 1. Se identificó un conjunto de metadatos que facilitan la captura de información necesaria y suficiente para reportar un experimento. 2. La validación de datos se hizo con la participación de expertos de dominio. La interacción con expertos de dominio permitió conocer su preocupación acerca de la pobre información que presentan algunos protocolos en biología de plantas. 3. Se identificaron los pasos básicos de procedimientos experimentales comúnmente usados en biotecnología de plantas. 4. Se propuso una estructura ontológica, SMART Protocols, compuesta por dos módulos: SMART Protocols-Document y SMART Protocols-Workflow. 5. Para el desarrollo de éstas ontologías, se hizo especial énfasis en el aspecto metodológico. Esta investigación retoma elementos de NeOn Methodology. Además, se siguen las buenas prácticas sugeridas por el proyecto OBO. 6. Este trabajo se centró en plantear una alternativa que ayude al investigador a recorrer el camino que conduzca a la reproducibilidad de un experimento.
  • Trabajo Presentado en…
  • Trabajo Futuro
  • Trabajo Futuro 1. Continuar con el análisis semántico. Instrucción Término ambiguo Desambiguación “Grow the plants under short day conditions” short day conditions 8 horas de luz “Store the plants overnight at 4°C” overnight 8 -10 horas “Store the samples at room temperature” Room temperature 20 – 25°C 2. Identificar colocaciones léxicas en instrucciones o actividades encontradas en protocolos de laboratorio. • “Store the samples at room temperature” • “Grow the plants under short day conditions” 3. Enriquecimiento de ontologías existentes. • P-plan, EXACT, MUO (Measurement Unit Ontology). 4. Crear o reutilizar un sistema basado en reglas. Que facilite la recuperación automática de pasos básicos de instrucciones experimentales y de información requerida para reportar un protocolo de laboratorio. 5. Validar la información recuperada. Esta actividad permitirá determinar la fiabilidad del sistema de recuperación de información.
  • “Los datos, sin información que indique cómo fueron generados y cómo generarlos nuevamente, son poco útiles” (Thompson, Grethe, Berger, & Xie, 2001). Gracias!!!