Galaxy (Bioinformatik)

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Galaxy ist eine webbasierte Open Source-Software aus dem Bereich der Bioinformatik für rechenintensive biomedizinische Forschung.[1] Galaxy richtet sich hierbei vor allem an Forscher, die über keine oder nur sehr geringe Programmiererfahrungen verfügen.[2] Die Plattform wurde und wird von der Pennsylvania State University, von der Emory University und von Freiwilligen weltweit in der Programmiersprache Python entwickelt.

Funktionsweise[Bearbeiten]

Galaxy stellt so genannte "Workflows" zur Verfügung. Ein Workflow bezeichnet hierbei eine Aufgabe, welche aus verschiedenen Schritten besteht und kann mit einem Kochrezept verglichen werden. In Galaxy ist jeder Arbeitsschritt ein so genanntes "Tool". Workflows stellen üblicherweise eine graphische Oberfläche zur Verfügung, welche dem Benutzer darin assistiert die geeigneten Daten, die geeigneten Tools und die richtige Reihenfolge der Anwendung dieser Tools auszuwählen. Galaxy ist auch eine Plattform zur Datenintegration von biologischen Daten. Die Plattform unterstützt das Hochladen von Daten und verarbeitet auch Daten anderer Quellen, wie zum Beispiel Daten des USCS Genome Browsers, BioMart oder InterMine. Galaxy unterstützt viele verschiedene Datenformate der Bioinformatik.[3]

Nutzungsmöglichkeiten[Bearbeiten]

Es existiert eine öffentliche und von Jedem benutzbare Instanz, welche vom Galaxy-Projekt unterstützt wird.[4] Diese Instanz beinhaltet eine Vielzahl verschiedener Tools und Workflows, die sich im Bereich der Genom-Analyse als nützlich erwiesen haben. Neben der Nutzung dieses Servers besteht jedoch auch die Möglichkeit viele andere öffentlich verfügbare Instanzen zu benutzen.[5] Diese setzen unterschiedliche Schwerpunkte, wobei je nach Server auch verschiedene Tools vorinstalliert sind. Da Galaxy Open-Source ist, besteht auch die Möglichkeit eine lokale Instanz zu betreiben.

Referenzen[Bearbeiten]

  1. The Galaxy Project: Online bioinformatics analysis for everyone
  2. Jeremy Goecks, Anton Nekrutenko, James Taylor: Galaxy: a comprehensive approach for supporting accessible, reproducible, and transparent computational research in the life sciences. In: Genome Biol. 2010; 11(8): R86. doi:10.1186/gb-2010-11-8-r86 PMC 2945788 (freier Volltext)
  3. Galaxy Wiki: Learn/Datatypes
  4. Galaxy
  5. Galaxy Wiki: PublicGalaxyServers