Transcript Slide 1

Doc. Robertas Damaševičius
KTU Programų inžinerijos katedra,
Studentų 50-415
Email: [email protected]
Bioinformatikos įrankiai
 Bioinformatikos įrankiai yra kompiuterinės programos,
skirtos svarbios informacijos paieškai ir analizei duomenų
gausybėje
 Pagrindiniai faktoriai, į kuriuos reikia atkreipti dėmesį
kuriant šiuos bioinformatikos įrankius, yra šie:
 Galutinis vartotojas (biologas, biochemikas, genetikas) nėra gerai
įgudęs naudotis kompiuterinėmis technologijomis
 Programiniai įrankiai turi būti mokslininkų tyrėjų bendruomenės
pasiekiami žiniatinkliu
Bioinformatika (B110M100)
2
Bioinformatikos įrankiai
Įrankis arba duomenų bazė
Problema
Sekų sugretinimas
BLAST, FASTA
Daugybinis sekų
sugretinimas
Clustal W, Macaw
Šablonų radimas
GRAIL, FGENEH, tRNAscan-SE, NNPP,
eMOTIF, PROSITE, ChloroP
Struktūros numatymas
DNARmikromatricos
(2003-2) Bioinformatics
3
Bend.it, RNA Draw, NNPREDICT,
SWISS-MODEL
GeneX, GOE, MAT, GeNet
Pagrindinės genetinių duomenų bazės
Tipas
Aprašymas
Nukleotidų
sekos
Duomenys kaupiami trijose pagrindinėse duomenų bazėse:
GenBank (JAV), EMBL (European Molecular Biology
Laboratory Nucleotide Sequence Database) ir DDBJ (DNA
Data Bank of Japan).
Aminorūgščių Pagrindinės duomenų bazės yra šios: Swissprot (Swiss
sekos
Protein Database), PIR (Protein Information Resource),
Genpept (transliuojamų peptidų sekos iš GenBank db),
TrEMBL (transliojamų peptidų sekos iš EMBL db)
Erdvinės
struktūros
PDB (Protein Data Bank) saugomos biologinių
makromolekulių, daugiausiai baltymų, erdvinės struktūros.
Pagrindiniai duomenys gauti rentgeno struktūrinės analizės
būdu arba naudojam magnetinio rezonanso metodą.
Baltymų
motyvai
Prosite duomenų bazė kaupia informaciją apie baltymų
motyvus, būdingus baltymų šeimoms, domenų struktūroms
Įrankių integracijos svarba
 Didelė bioinformacinių duomenų
įvairovė nuo sekų iki 3-mačių
vaizdų
 Sudėtingi ryšiai tarp duomenų
 Daug panašių duomenų šaltinių
 Paklaidos, skaičiavimo klaidos,
interpretavimo klaidos
Bioinformatika (B110M100)
5
Įrankių sąveikos problema
 Dauguma sukurtų įrankių yra labai specializuoti, pritaikyti
konkrečiam bioinformatikos uždaviniui spręsti.
 Norint integruoti duomenis reikia integruoti ir tuos
duomenis apdorojančius įrankius.
 Duomenis ir įrankius apjungiančios technologijos
sukūrimas nėra triviali užduotis dėl duomenų standartų ir
programų suderinamumo standartų nebuvimo.
 Įrankių suderinamumo problema gali būti sprendžiama
naudojant interneto servisus.
Bioinformatika (B110M100)
6
Įrankių integravimo tikslas ir
funkcijos
 Pateikti priemones galinčias automatiškai apjungti daugelį
įvairių kompiuterinių sistemų (duomenų bazes, tarnybines
stotis ir pan.)
 Įrankių integravimo sistemos funkcionalumas:
 vartotojas pateikia užklausą integruotai sistemai,
 integruota sistema apdoroja užklausą ir nusprendžia kaip ją
suskaidyti į atskiras dalines užklausas duomenų bazėms, interneto
servisams ir specifiniams įrankiams,
 atliekamos dalinės užklausos (naudojant bendrąją užklausų kalbą),
 grąžinami apjungti jų rezultatai. Konvertavimui tarp bendrosios ir
vietinės užklausų kalbų naudojami įvyniojimo scenarijai.
Bioinformatika (B110M100)
7
Integravimo sistemos pavyzdys
Integravimo sistema
CQL-SQL
transliatorius
CQL-HTTP
transliatorius
CQL-OQL
transliatorius
Reliacinė
DB
Internetinis
servisas
Objektinė
DB
Bioinformatika (B110M100)
CQL-TXT failų
transliatorius
8
Svarbiausi sistemų integracijos
aspektai
 Paskirstymas.
 Sistema turi žinoti kiekvieno resurso vietą ir automatiškai
sugeneruoti dalines užklausas.
 Paskirstymo aspektas turi būti paslėptas nuo vartotojo.
 Autonomiškumas.
 Integruota sistema negali kontroliuoti paskirstytų resursų, kurie yra
autonomiški.
 Heterogeniškumas.
 Integravimo sistema turi užtikrinti tinkamą skirtingo formato
duomenų integravimą.
Bioinformatika (B110M100)
9
Heterogeniškumo problemos
 Techninis heterogeniškumas: dėl naudojamų skirtingų
platformų, duomenų bazių valdymo sistemų (užklausų
kalbų, duomenų modelių), prieigos protokolų, perdavimo
formatų, programavimo kalbų
 Problemas galima išspęsti naudojant Java programavimo kalbą, kuria
parašytos programos veikia visuose platformose, standartines
užklausų kalbas, kaip SQL, žiniatinklio technologijas (HTTP, XML).
 Semantinis heterogeniškumas: dėl skirtingų duomenų
šaltinių modelių ir duomenų schemų.
 Problemas galima išspęsti naudojant bendrą duomenų modelį, į kurį
atvaizduojami vietiniai duomenų modeliai.
Bioinformatika (B110M100)
10
Interneto servisai
 Per internetą prieinamų programų sąsajos, pvz., interneto
naršyklės
 Interneto sąsajų trūkumas:
 sunku organizuoti duomenų apdorojimo srautus,
 automatinis apdorojimas yra sudėtingas procesas.
 Pavyzdžiui, HTML yra skirta nurodyti, kaip turi būti
atvaizduojami duomenys, tačiau nieko nesako apie tai, kokio
tipo duomenys yra atvaizduojami
 Šia problemą galima spręsti naudojant XML
 Struktūrizuotos informacijos pasikeitimui internete skirtas
SOAP (Simple Object Access Protocol) protokolas, kuris naudoja
XML kaip duomenų formatą
 Servisų kokybės problema: servisai gali būti neatnaujinami.
Bioinformatika (B110M100)
11
Tipinio serviso architektūra
Tinklo klientas
Kliento kompiuteris
Scenarijus
Tinklo branduolys
Lokalusis
tinklas
Globalusis
žiniatinklis
Interneto naršyklė
Interneto naršyklė
Ryšio
protokolas
Tinklo branduolys
Transliatoriai
Serveris
Bioinformatika (B110M100)
Įrankiai
Duomenų
bazės
12
Duomenų bazių servisai
 Pagr. kliūtis integruojant servisus yra jų heterogeniškumas
 Paprasčiausių servisų, kaip paieška duomenų bazėse,
integravimas yra sėkmingai išspręstas
 Sudėtingesnių servisų integravimui naudojami darbo
srautų metodas ir heterogeniškumo išsprendimo metodas
 Darbų srautas gali būti statinis arba dinaminis
 Statiniai srautai gali būti visiškai automatizuoti
 dinaminiai srautai gali būti automatizuoti iš dalies, kadangi juose
būtinas vartotojo įsikišimas
 Heterogeniškumo išsprendimo metodai atlieka duomenų
konvertavimą tarp skirtingų servisų duomenų I/O formatų
Bioinformatika (B110M100)
13
Reikalavimai DB servisams
 Duomenų kokybė – pirminė atsakomybė perkeliama naujų faktų




pateikėjui, nes servisai nepalaiko duomenų patvirtinimo
Duomenų patvirtinimas –galima padaryti arba pačioje DB, arba
pagal nuorodas tinklu pasiekiamoje laboratorijos DB
Išsami dokumentacija – anotacijos, apimančios informacijos
patvirtinimą ir papildymą, turėtų būti pridedamos prie kiekvieno
pagrindinio informacinio objekto duomenų banke
Savalaikiškumas – nauja informacija turi būti pasiekiama kelių
dienų laikotarpyje nuo publikavimo ar pateikimo duomenų bankui
Integruotumas – kiekvienas DB objektas pagal nuorodas turi
būti susiejamas su tokiu pačiu ar artimu objektu kitose DB
Bioinformatika (B110M100)
14
Duomenų bazių servisų ypatybės
 Decentralizuotumas. Juos kuria įvairios geografiškai
nutolusios organizacijos. Labai sunku įdiegti visų šių
organizacijų vieningą centralizavimo mechanizmą, kuris
standartizuotų teikiamus servisus.
 Didelė įvairovė. Jie atspindi bioinformacinių duomenų įvairovę.
Tačiau tai sukelia problemų integruojant paslaugas.
 Kintamumas. Nuolat vykdomi nauji tyrimai, kurių rezultate
generuojami milžiniški naujos informacijos kiekiai, kuriami ir
tobulinami duomenų apdorojimo algoritmai.
 Heterogeniškumas tiek semantine, tiek sintaksine prasme.
Servisų teikėjai yra autonomiški, todėl naudoja įvairius duomenų
standartus, duomenys skirtingai įvardijami ir t.t.
Bioinformatika (B110M100)
15
Bioinformacinio serviso pavyzdys
DNR sekos fragmentas
 Informacijos apie
baltymų šeimą
paieška pagal DNR
sekos fragmentą
DNR transliavimas
Transeq
Šeši skaitymo kadrai
Baltymo
identifikavimas
OWL
baltymas
Pilnos baltymo sekos
identifikavimas
PIR
Baltymo šeimos
nustatymas
pilna baltymo seka
PSIBLAST
homologinės
s
e
k
o
s
š
i
e
r
i
m
b
a
y
l
n
t
y
m
o
Baltymo funkcijos
nustatymas
Prosite
Pfam
eMOTIF
baltymo
informacija
baltymo
informacija
baltymo
informacija
a
Bioinformatika (B110M100)
16
Bioinformacinio serviso pavyzdys (1)
 Seka yra paduodama sekų transliatoriui (pvz., Transeq),
kad nustatyti šešis galimus skaitymo kadrus.
 Atliekama paieška DB (pvz., OWL DB) naudojant
kiekvieną iš 6 galimų skaitymo kadrų ir nustatomas
tinkamas skaitymo kadras.
 Nustačius tinkamą baltymą, atitinkama seka yra
naudojama paieškai baltymų duomenų bazėje (pvz., PIR)
atlikti ir parsiunčiama visa baltymo seka.
Bioinformatika (B110M100)
17
Bioinformacinio serviso pavyzdys (2)
 Naudojant homologijų paieškos įrankį (pvz., PSI-BLAST)
nustatoma baltymo šeima.
 Atliekama paieška keliose duomenų bazėse (pvz., Prosite,
Profiles, Pfam, eMOTIF ir BLOCKS) ir surandama
informacija apie baltymą, kuri yra naudojama sekos
funkcijai nustatyti.
 Gauta informacija yra semantiškai integruojama
išsprendžiant iš įvairių duomenų bazių gautų rezultatų
heterogeniškumą.
Bioinformatika (B110M100)
18
Semantinis tinklas
 Semantinis tinklas:
 Ateities interneto tinklas kaip globalioji duomenų bazė.
 Duomenų tinklas praplėstas semantine informacija (naudojant XML
ir metaduomenų aprašymo standartą RDF (Resource Description
Framework).
 Tikslas: užtikrinti per internetą siunčiamų duomenų ir
teikiamų servisų vieningą prasmę (semantiką).
 Leidžia tiek žmonėms, tiek mašinoms daryti sprendimus
kaip kategorizuoti informaciją ir ją panaudoti.
 Semantinio tinklo architektūra:
 semantika (elementų pavadinimai),
 struktūra (elementų hierarchija)
 sintaksė (bendravimas)
Bioinformatika (B110M100)
19
Semantinio tinklo infrastruktūra
Metaduomenys
 Duomenys apie duomenys
 Duomenų bazės schema
NAME
instudy
bmi
obesity
ovrwt
Height
Wtkgs
Weight
LENGTH
6
8
3
8
3
8
3
FORMAT
MMDDYY
Num
0=No 1=Yes
0=No 1=Yes
Num
Num
Num
LABEL
Date of randomization into study
Body Mass Index.
Obesity (30.0 <= BMI)
Overweight (25 <= BMI < 30)
Height (inches)
Weight (kilograms)
Weight (pounds)
XML (eXtensible Markup Language)
 Duomenų atvaizdavimo formatas
 Leidžia aprašyti duomenų hierarchiją
XML
Elementas
Atributas
DB
Įrašas
Laukas
DTD
Schema
XML ypatybės
 XML dokumentų prasmė yra intuityviai aiški
 Tačiau žymių vardai patys savaime semantikos
nepateikia
 XML turi ne semantinį, o tik žemo lygio modelį (t.y.,
medžio tipo vidinę struktūrą)
MII
23
Resource Description Framework (RDF)
RDF
 Resursų internete atvaizdavimo kalba
 Naudoja XML, tačiau semantika skiriasi
RDF Schema (RDF-S) :
 išplečia modeliavimo konstrukcijų rinkinį (klasė-
poklasė-tipas, savybė-subsavybė, domenas-sfera);
 įgalina apibrėžti taikymo srities žodyną;
 organizuoja šį žodyną kaip apibendrinimų hierarchiją;
 RDF-S išreiškiamoji galia yra maža (be tiksliai
apibrėžiamos prasmės, be loginio išvedimo modelio).
Ontologijos ir žinių bazės
 Žinių bazė - duomenų bazė, kurioje saugomos išvedimo
taisyklės ir informacija apie žmonių sukauptas tam tikros
dalykinės srities žinias ir patirtį
 Ontologija – tai ypatinga žinių bazė, aprašanti faktus,
kuriuos tam tikra naudotojų grupė laiko visada teisingais,
remiantis sutartomis naudojamo žodyno terminų
prasmėmis
 Ontologijos aprašomos naudojant standartinę kalbą OWL
(Web Ontology Language)
[N. Guarino. Formal Ontology and Information Systems.
N. Guarino (ed.), Formal Ontology in Information Systems.
Proceedings of FOIS’98, Trento, Italy, June 1998. IOS Press, pp. 3-15]
25
Ontologijų naudojimo privalumai
 Žinių struktūrizavimo palengvinimas naujose srityse
 Bibliotekoje saugomų komponentų pakartotinas
naudojimas (išvengiant būtinumo kurti iš naujo)
 Tarpusavio sąveikos tarp skirtingų sistemos
komponentų palengvinimas, išsiaiškinant atitikmenis
tarp jų naudojamų terminų
 Intelektuali paieška apdorojant užklausas
(pvz., surandant artimiausius dalinius atitikmenis)
26
Interneto servisų architektūros
technologijų sluoksniai
Servisai
A
P
S
A
U
G
A
Aprašymai
Pasaulinio tinklo paslaugų aprašai
Pranešimai
SOAP išplėtimai
V
A
L
D
Y
M
A
S
SOAP
Pagrindinės technologijos: XML, DTD, Schema
Ryšio priemonės (siuntimo protokolai)
HTTP, SMTP, FTP, JMS, IIOP, …
27
SOAP
SOAP (Service Oriented Architecture Protocol) paslaugomis grindžiamos architektūros protokolas
 SOAP leidžia siųsti XML pranešimus tarp lygiaverčių
taikomųjų programų (peer-to-peer communication)
 SOAP sudaro keturi komponentai:
 1) apvalkalas,
 2) transporto susiejimo karkasas,
 3) kodavimo taisyklės
 4) nutolusių procedūrų iškvietimo (RPC) atvaizdas.
28
Agentų tecnologija
 Agentas - kompiuterinė sistema, kuri, veikdama tam tikroje
aplinkoje, gali atlikti savarankiškus veiksmus, atitinkančius
jo veikimo paskirtį
 Savarankiškumas suprantamas kaip veikimas be tiesioginio
žmogaus ar kito agento pagalbos ir sugebėjimas keisti savo vidinę
būseną bei valdyti veiksmus pagal tam tikrą nustatytą valdomo
proceso dėsningumą.
 Programinis agentas – programa, kuri nepertraukiamai ir
autonomiškai funkcionuoja tam tikroje aplinkoje ir gali
bendrauti su kitais agentais ar procesais
Bioinformatika (B110M100)
29
Agentų tipai (1)
 Svarstymo agentai
 turi simbolinį aplinkos modelį ir atlieka loginius samprotavimus
 Bendradarbiaujantieji agentai
 pasižymi autonomija, greita reakcija, iniciatyva, ir gebėjimu
bendradarbiauti su kitais agentais, kad galėtų atlikti savo užduotis
 Sąsajos agentai
 pasižymi autonomiškumu ir gebėjimu mokytis tam, kad pasiekti jų
vartotojų tikslus
 Mobilieji agentai
 sugeba klajoti kompiuteriniuose tinkluose, sąveikauti su kitais
vartotojais, savo šeimininko vardu rinkti informaciją, prisijungti prie
serverių ir lokaliai peržvelgti duomenų bazes, surasti tinkamą
informaciją ir grįžti „namo“ atlikus vartotojo numatytas užduotis
Bioinformatika (B110M100)
30
Agentų tipai (2)
 Interneto agentai
 naudojami tik interneto aplinkoje. Jie tvarko, rūšiuoja arba
atrenka reikiamą informaciją iš įvairių paskirstytų šaltinių.
 Reaktyvieji agentai
 neturi vidinio simbolinio aplinkos modelio, o vietoj to jie
veikia/atsako į aplinkos poveikius.
 Hibridiniai agentai
 apjungia dviejų ar daugiau aukščiau minėtų agentų rūšių
savybes.
 Sumanūs agentai
 dar tik kuriami agentai, kurie turės dirbtinį intelektą.
Bioinformatika (B110M100)
31
Agento intelektualumas
 Kiekvienas agentas turi turėti tam tikrą intelektualumo
laipsnį, kad galėtų būti agentu.
 Agento intelektualumas susideda iš trijų pagrindinių
komponentų:



vidinės žinių bazės apimtis,
sprendimo galimybės, kuri remiasi žinių bazės turiniu,
galimybės mokytis ar prisitaikyti prie aplinkos pasikeitimo
(adaptyvus elgesys)
Bioinformatika (B110M100)
32
Vidinės agentų savybės (1)
 Vidinės savybės
 formuoja agento vidinę būseną
 apima galimybę mokytis, reaktyvumą, autonomiškumą ir tikslo
siekimą.
 Reaktyvumas.
 Agentas turi elgesiu paremtą veiklos modelį ir turi sugebėti reaguoti
į paprastus poveikius ar informacijos pasikeitimus jį supančioje
aplinkoje. Ši aplinka gali būti reali probleminė sritis, vartotojas su
atitinkama sąsaja, kitų agentų grupė, Interneto aplinka, arba visų
šių komponentų kombinacija.
 Sprendimas/Mokymasis.
 Kiekvienas agentas turi turėti tam tikrą intelektualumo laipsnį, kad
galėtų būti agentu.
Bioinformatika (B110M100)
33
Vidinės agentų savybės (2)
 Autonomiškumas.
 Agentas sugeba siekti savo tikslų autonomiškai, t.y., be jokių sąveikų
ar komandų iš aplinkos. Vartotojas gali tik duoti agentui komandas,
idėjas ar nurodyti jį dominančius dalykus, kad agentas galėtų
nepriklausomai spręsti reikiamas užduotis
 Tikslo siekimas.
 Agentas turi žinoti konkrečius tikslus arba turėti tikslų sistemą
 Iniciatyvumas.
 Agentas nebūtinai tik reaguoja į savo aplinkos pokyčius, bet gali
imtis ir iniciatyvos nustatytam tikslui siekti
Bioinformatika (B110M100)
34
Išorinės agentų savybės
 Išorinės savybės
 apima visas tas savybes, kurios turi reikšmės keleto agentų ar
žmogaus-agento tarpusavio sąveikai, pvz., bendravimas ir
bendradarbiavimas.
 Bendravimas
 naudojamas agento kontaktų su aplinka palaikymui. Agentas
aprūpinamas tam tikra užklausų aibe, kad galėtų bendrauti su
kitais agentais ir iš jų gauti atsakymus iš žinomos atsakymų aibės.
 Bendradarbiavimas
 agentų, kurie sprendžia bendrą užduotį, tarpusavio bendravimas
keičiantis tikslais, savybėmis ir žiniomis.
Bioinformatika (B110M100)
35
Agento vidinė būsena (1)
 Įsitikinimai (beliefs)
 sudaro bazinį agento požiūrį į aplinką.
 naudoja norėdamas nustatyti galimus aplinkos pasikeitimus.
 Norai (desires)
 išvedami tiesiogiai iš įsitikinimų.
 sudaro agento nuomonę apie būsimas situacijas.
 Tikslai (goals)
 vaizduoja agento norų poaibį, kuriems vykdyti jis turi atlikti kokį
nors veiksmą.
 tikslai turi būti realūs ir įgyvendinami bei neturi prieštarauti
tarpusavyje.
 tikslai formuoja agento potencialių veiksmų aibę, nes jie perteikia
galimų veiksmų alternatyvas tam tikru laiko momentu.
Bioinformatika (B110M100)
36
Agento vidinė būsena (2)
 Ketinimai (intentions)
 tikslų poaibis.
 jei agentas nusprendžia įgyvendinti tam tikrą tikslą, tai šis tikslas
tampa ketinimu.
 Planai (plans)
 sustato agento ketinimus į nuoseklias sekas.
 visų planų aibė atspindi agento ketinimus.
Bioinformatika (B110M100)
37
Agento architektūra
AGENTAS
Jutikliai
APLINKA
Sprendimo įrenginys
Vykdikliai
Planavimo
modulis
Koordinavimo
modulis
 Veiksmų pasirinkimas yra atliekamas uždavinių sprendimų įrenginyje,
kuris, jei reikia, gali nauduoti planavimo ir koordinavimo modulius.
 Planavimo veiklos metu nustatoma veiksmų seka užduotam tikslui
pasiekti; koordinavimo veiklos metu, tam, kad būtų pasiekti aukštesnio
lygio tikslai bendradarbiaujama ir su kitais agentais.
Bioinformatika (B110M100)
38
Agentų sistemos darbo scenarijus
 Vartotojo agentas priima vartotojo įvedamas užklausas ir




perduoda jas užduoties sprendimo agentui
Užduoties sprendimo agentas siunčia užklausas
specializuotiems agentams
Specializuoti agentai kreipiasi į specializuotas duomenų
bazes ir grąžina informaciją užduoties sprendimo agentui
Užduoties sprendimo agentas apibendrina surinktą
informaciją ir grąžina ją vartotojo agentui
Vartotojo agentas pateikia grąžintą informaciją vartotojui
Bioinformatika (B110M100)
39
Darbo paskirstymas naudojant agentus
Agentas 1
Planavimas
Užduotys
Agentas 1
Planavimas
Agentas 1
Agentas 1
Rezultatai
Planavimas
Planavimas
Agentas 1
Planavimas
Agentas 1
Planavimas
Bioinformatika (B110M100)
40
Daugiaagentės sistemos
 Daugiaagentės sistemos leidžia uždavinį paskirstyti
skirtingiems užduotis sprendžiantiems agentams, su savo
interesais ir tikslais
 Daugiaagenčių sistemų architektūros:
 Svarstymo architektūros - naudoja tik svarstymo agentus.
Agentai pagrindines užduotis sprendžia patys, tarpusavyje
besikeisdami tik rezultatais arba reikalinga informacija.
 Reaktyviosios architektūros - naudoja reaktyviuosius
agentus. Jos yra paprastos, kadangi pačių agentų architektūra
nėra sudėtinga. Agentai atlieka tik paprastus veiksmus, o
bendras tikslas pasiekiamas agentams sąveikaujant tarpusavyje
 Hibridinės architektūros - apjungia pirmas dvi architektūras
Bioinformatika (B110M100)
41
Darbo planavimo problema
 Užduoties išskaidymas.
 Generuojamos smulkesnės užduotys kitiems agentams.
 Užduočių paskirstymas.
 Detalesnės užduotys perduodamos spręsti kitiems agentams.
 Užduoties atlikimas.
 Kiti agentai atlieka savo užduotys (patys arba paskirsto toliau
kitiems agentams).
 Rezultatų sintezė.
 Agentui baigus spręsti užduotį arba užduoties dalį, už kurią jis buvo
atsakingas, jis perduodą rezultatus atgal užduotį jam pavedusiam
spręsti agentui. Pastarasis apjungia visus gautus rezultatus ir
perduoda juos toliau iki pradinio agento, kuris gauna galutinį
užduoties sprendimą.
Bioinformatika (B110M100)
42
Agentų technologija
bioinformatikoje
 Bioinformatikoje agentų technologija
 padeda įveikti semantinio heterogeniškumo problemą,
 gali būti naudojama kurti sudėtingoms paskirstytoms
integravimo sistemoms,
 paprastų darbo užduočių automatizavimui.
Bioinformatika (B110M100)
43
Nagrinėtų integravimo technologijų
palyginimas
 Tinklo technologijos užtikrina plataus mąsto
paskirstytą infrastruktūrą.
 Interneto technologijos suteikia formatavimo
standartus skirtus duomenims ir žinioms atvaizduoti.
 Agentų technologija užtikrina autonomiškumą ir
komunikavimo/bendravimo aspektus.
Bioinformatika (B110M100)
44