SEQUENCE ANALYSIS SOFTWARE DEVELOPMENT

序列分析软件开发

基本信息

项目摘要

This subproject is one of many research subprojects utilizing the resources provided by a Center grant funded by NIH/NCRR. Primary support for the subproject and the subproject's principal investigator may have been provided by other sources, including other NIH sources. The Total Cost listed for the subproject likely represents the estimated amount of Center infrastructure utilized by the subproject, not direct funding provided by the NCRR grant to the subproject or subproject staff. Software tools for sequence alignments and structure homology modeling must evolve with the large volume of new data being produced by the various genome projects and technologies such as DNA microarrays. Many of the commonly used bioinformatics programs have yet to take advantage of the technological advances made in areas such as Python, Java, and web-based interfaces. We have designed and implemented programs to take advantage of these new technologies to enable the informaticist/scientist to have a more user-friendly and efficient working environment. Our software tools help automate the data processing pipeline for sequence data and the facile management of results. We are designing Perl and Python applications for molecular biologists interested in structure studies in order to make the wealth of available UNIX sequence analysis and homology modeling tools as easy to use as browsing the Web. Further, we intend to develop automated analysis tools for many of the more routine data analysis tasks. The Resource for Biocomputing, Visualization, and Informatics (RBVI) offers a unique context for this interdisciplinary work, and though our collaborations with molecular biologists and other scientists the tools we develop are having an important impact on the broader scientific community.
该子项目是利用资源的众多研究子项目之一 由 NIH/NCRR 资助的中心拨款提供。子项目的主要支持 并且子项目的主要研究者可能是由其他来源提供的, 包括其他 NIH 来源。 子项目可能列出的总成本 代表子项目使用的中心基础设施的估计数量, NCRR 赠款不直接向子项目或子项目工作人员提供资金。 用于序列比对和结构同源性建模的软件工具必须随着各种基因组项目和技术(例如 DNA 微阵列)产生的大量新数据而发展。 许多常用的生物信息学程序尚未利用 Python、Java 和基于 Web 的界面等领域的技术进步。 我们设计并实施了一些计划来利用这些新技术,使信息学家/科学家能够拥有一个更加用户友好和高效的工作环境。 我们的软件工具有助于自动化序列数据的数据处理流程和轻松的结果管理。 我们正在为对结构研究感兴趣的分子生物学家设计 Perl 和 Python 应用程序,以便使大量可用的 UNIX 序列分析和同源建模工具像浏览 Web 一样易于使用。 此外,我们打算为许多更常规的数据分析任务开发自动化分析工具。 生物计算、可视化和信息学资源 (RBVI) 为这项跨学科工作提供了独特的背景,通过我们与分子生物学家和其他科学家的合作,我们开发的工具正在对更广泛的科学界产生重要影响。

项目成果

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