Llamado el logo generador de probabilidad ( pLogo ), el programa produce representaciones gráficas de aminoácidos y nucleótidos - los bloques de construcción de las moléculas biológicas , como las proteínas y el ADN.
La metodología para el generador pLogo fue publicado en línea en la revista Nature Methods el 06 de octubre
"Este proyecto representa un objetivo importante de nuestro laboratorio, que es la creación de recursos para la comunidad de investigación de la biología molecular que son fáciles de usar y lo más interactivo posible ", dice Daniel Schwartz , profesor asistente de fisiología y neurobiología y líder del desarrollo del equipo pLogo.
Schwartz concibió el algoritmo que se convirtió en la estrategia de visualización pLogo cuando era investigador postdoctoral en la Escuela de Medicina de Harvard, junto con Michael Chou, quien actualmente es profesor de la Escuela de Medicina de Harvard. Schwartz y Chou ambos trabajaron en el laboratorio de George Church, profesor de genética de la Facultad de Medicina de Harvard, los tres son co-autores en el proyecto.
El programa es notable no sólo por las nuevas características que ofrece a la comunidad científica, sino también por el trabajo que entró en su debut público: Schwartz se basó en la experiencia de desarrollo computacional y Web de varias ciencias de la computación UConn y estudiantes de ingeniería para convertir su estrategia de visualización en una herramienta basada en la Web.
El estudiante de Ph.D en Informática Saad Quader y el estudiantes de pregrado Joey O'Shea '14 (ENG ) y Kevin Ryan '14 (ENG ) también son co -autores en el proyecto, con O'Shea catalogado como un co -primer autor.
"Es un gran logro para un estudiante universitario ser jefe de programación en un proyecto y co - primer autor de un artículo publicado en Nature Methods ", dice Schwartz.
pLogo trabajando
El nuevo programa permite a los usuarios visualizar los patrones lineales cortos, o " motivos", en una molécula biológica mediante la producción de una serie de cartas a escala, con código de color que representan los residuos biológicos que componen la molécula. El tamaño de cada letra indica la importancia relativa de un residuo que ocurre en una posición particular en un motivo.
Mientras pLogo no es el primer logo generador de libre acceso, no introduce varias características interactivas innovadoras. Proporciona a los usuarios un conjunto de datos en primer plano, que se recogen a partir de un organismo de la muestra, y pLogo genera automáticamente un conjunto de datos de fondo que representa todo el conjunto de proteínas en ese organismo.
"Con un primer plano y el fondo conjunto de datos, podemos comparar y escalar cartas en relación con su significado estadístico en lugar de la frecuencia de su ocurrencia", dice Schwartz. "Esto significa que podemos determinar si un conjunto de datos que se generan en un laboratorio es especial y en qué medida es especial."
Además de la visualización , pLogo permite a los usuarios interactuar con sus datos motivos en tiempo real, Schwartz dice que esto nunca ha sido ofrecido antes. Los investigadores pueden generar información estadística detallada y nuevas visualizaciones basadas en probabilidades condicionales, simplemente arrastrando el cursor sobre una carta.
El programa cuenta con otras características "inteligentes", que automáticamente detecta y corrige las inconsistencias de formato y propone parámetros para el análisis de los datos del usuario, lo que según Schwartz pueden contener fácilmente 5.000 o 10.000 secuencias.
"Queríamos que la interfaz se utilice prácticamente sin esfuerzo, dando a los investigadores la posibilidad de pasar el tiempo en el análisis en lugar de solucionar los errores de formato de menor importancia en sus conjuntos de datos ", dice .
Una experiencia desafiante para los estudiantes
Desde el inicio del proyecto , Schwartz pretende construir pLogo en una herramienta web muy interactiva. No fue hasta que llegó a la Universidad de Connecticut que fue capaz de lograr este objetivo mediante la contratación de talentos licenciados y estudiantes del Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería para trabajar en su laboratorio.
En el proceso, los estudiantes como O'Shea, Quader y Ryan fueron capaces de tomar ventaja de lo que ellos describen como una oportunidad de aprendizaje muy valiosa : la construcción de un producto de calidad profesional desde el principio.
"He aprendido mucho trabajando en este proyecto , y siento que hemos creado algo que estamos muy orgullosos" , dice O'shea. "Es emocionante para hacer cosas que beneficien a las personas , al igual que esta herramienta , que serán utilizados por los científicos de todo el mundo . "
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