CMMM 计算和数学方法在医学 1748 - 6718 1748 - 670 x Hindawi出版公司 892098年 10.1155 / 2012/892098 892098年 研究文章 生物数据的动态数据驱动框架使用二维条形码 李 回族 刘 纯美少女 刘 Xumin 1 系统和计算机科学 霍华德大学 华盛顿特区20059 美国 howard.edu 2012年 9 12 2012年 2012年 09年 09年 2012年 04 10 2012年 2012年 版权©2012回族李和刘纯美少女。 这是一个开放的文章在知识共享归属许可下发布的,它允许无限制的使用,分布和繁殖在任何媒介,提供最初的工作是正确的引用。

从生物实验室生物学数据呈几何级数增长。这是一个复杂的问题进行进一步的处理数据。手动处理计算数据和数据从生物实验室可能导致进一步分析潜在错误。在本文中,我们提出了一个高效的数据驱动框架检查实验室设备和减少即将失败。我们的方法利用2 d条形码技术,可以安装在标本触发数据驱动系统。为达此目的,我们提出了一系列算法来加快数据处理。结果表明,该系统提高了系统的可伸缩性和灵活性。同时,它演示了连接一个物理对象和数字信息的能力减少体力劳动相关实验标本。特点,如高容量的存储和数据管理的2 d条形码技术提供解决方案收集实验室数据快速、准确的方式。

 1。介绍

随着各种生物技术的发展,复杂的生物学机制的研究在分子水平上接近披露的现实生活。生物实验总是提供最强大的第一手证据的变化或发现的生物系统。目前,符合实验中,抽样、标签、冷冻标本,选择实验仪器,并生成实验数据是耗时的,容易出错,实验室广泛的生物学家。特别是前面的实验模式的变化会导致很多意想不到的错误或问题。数据呈指数级增长每天;一个系统的解决方案是实用程序。是必要的和紧迫的提出一种有效的计算方法,系统地管理和简化整个过程改进生物学数据管理和消除潜在错误以及节省时间( 1- - - - - - 3]。

有效管理实验数据对生物学家总是第一个需求。例如,在大多数情况下,生物学家计划手工实验模式和详细步骤之前开始做实验。试验得到的结果是知识也是手动查询从数据库或网站。一旦他们完成实验,他们必须手动标记实验产生的数据进行进一步的分析数据。同时,论文工作描述样品的细节和实验模式必须准备和手动输入电脑,这可能会导致一些错误。特别是不同的生物标本采样方法和标准用于各种实验的实验室结果的再现性实验的难度以及不同群体之间交换数据。的可用性计算识别和图像处理技术,对二维(2 d)条形码技术为实验提供一个简单的解决方案管理和数据分析,跟踪和管理。2 d条码自动识别方法是一种通过将编码信息样本和数据集 4]。2 d条码是流行的技术之一,广泛应用于多个领域,如产品防伪、地图指引,卫生系统,和网站 5- - - - - - 7]。尽管该方法已成功应用在这些领域,不同群体之间交换数据对不同实验室之间的共享数据是不可能的。显然,不同的短语之间的不一致的协议实验难度增加的2 d条形码识别系统。因此,该技术的实现首先需要协议的一致性和标准数据收集、生物标本标签,幻灯片,和标本容器。

出于这些挑战,我们运用二维条码技术和扩展的能力处理experimental-related信息起草实验模式,标签数据,并存储实验协议。我们因此提出一个数据驱动的实验室信息系统检查实验室设备和消除即将失败。我们把二维条形码在每个标本和输入所有的信息很容易被识别的任何电子扫描仪如手机或一个带摄像头的电脑或其他设备。还有一些图片信息可以存储在二维条形码。实验表明提出的数据驱动的实验室信息管理系统基于二维条码技术,提高实验室管理系统的效率和可靠性没有生物学家的参与。

本文组织如下。概述部分介绍了该方法在二维条码技术是关键的部分。在方法部分中,我们介绍一个数据驱动的框架,它可以减少计算过程和最小化总延迟时间。结果部分显示了该方法的能力。在结论和算法节中,我们总结的方法。

 2。生物系统的动态数据驱动框架

动态数据驱动框架的概念计算管道动态创建和三角的生物数据。自产生的大量实验数据需要处理实验室的生物学家,大部分生物学实验dataset-related是复杂和异构的信息。为了集成异构数据,我们使用XML作为2 d条形码编码格式。结构使用XML格式的所有信息,我们构建一个XML解析模型来解析和解码2 d条码图像。二维条形码和特殊的软件可以通过光学扫描仪读。为了分析原始数据,计算管道和一个数据库分析的原始数据和存储,分别。创建数据驱动框架,每个管道和三角接收2 d条形码信息。

2.1。框架模型

本文中使用的框架如图 1。将输入文件转换成XML模块QR支持编码格式,然后标本是由二维条形码标记的QR码。二维条形码的信息保存到DBXML [ 8在同一时间。事件触发也写在二维条形码。当用户扫描二维条形码和阅读触发事件,XML解析器将解析XML文件启动管道。

面向服务的动态数据驱动的模型框架。

 2.2。应用程序系统的生物系统

在本节中,我们描述了在生物系统数据驱动框架。该框架包括四个主要组件。图 1显示了四个组件中使用框架。

第一部分是识别标本使用2 d条形码技术。它收集的标本扫描设备的详细信息。用户将得到所有的条形码和一个列表也促进了互动与2 d条形码阅读器,如智能手机。

第二部分是管道模块;2 d条码扫描的数据是一个触发驱动管道直接获得所需的数据和信息。

第三部分是检测模块将管道的监控和检测拥塞节点,然后提醒用户下数据拥堵点。如果发现任何数据需要进一步的实验步骤,它会通知实验人员完成实验。

使用启发式算法to找到路径的管道管道和权重的计算节点触发最有效的管道。

3所示。算法

在这篇文章中,有两种类型的动态生物数据(原始和参考数据),在上面提到的部分。我们首先嵌入标本的信息项条形码和有效期等信息可以很容易地观察。为了避免管道堵塞和找到路径的管道,我们提出了一个启发式算法和组装管道战略。

当一个生物学家解析XML并检查数据完整性,他首先检查整个列表的标本进行扫描,发现管道的节点可以触发和动态组装管道。启发式算法确保上述步骤按顺序包含。算法的详细描述如下。

步骤1(构建数据驱动机制)。

提供标准格式的样本信息来生成一个二维条码图像如图 22维条形码标本的保存信息。在本文中,我们使用XML格式编码实验标本信息的二维条形码。我们定义管道和触发事件的节点嵌入到二维条形码。管道的节点包括 R 功能,原始数据上传、数据预处理和Matlab函数。管道从事件处理。管道的操作包括数据验证,路径检查和管道组装。因为二维条形码包含大大少于2000个字符,我们把2 d条码数据分为两类:(1) 原始数据这意味着所有生物实验的数据可以存储在条形码和(2) 请参考数据这表明实验的数据超过2 d条形码的极限,然后是2 d条形码代表原始数据的描述和外部数据库的数据的位置。在本文中,我们使用一个XML文件的编码信息在一个2 d条形码。我们将描述所示的格式,为特定目的生成实验数据格式(算法 1)。

<大胆>算法1:< /大胆>实验数据格式。

RawDataSchema

< ?xml version = " 1.0 " encoding =“iso - 8859 - 1”? >

<标本id = " 89923 " >

< specimenname >质谱< / specimenname >

约翰。史密斯< experimentperson > < / experimentperson >

< externaldatabase >假< / externaldatabase >

<源>

<地址> < /地址>新街

<城市> marryland > < /城市

美国<中国> < /国家>

> < /来源

<项目>

< seq1 > < / seq1 >气道高反应性

< seq1 > < / seq1 >气道高反应性

< /商品>

DBXML ReferDataSchema原始数据存储,可以通过KeyID检索。

< ?xml version = " 1.0 " encoding =“iso - 8859 - 1”? >

<标本id = " 89723 " >

< specimenname >质谱< / specimenname >

约翰。史密斯< experimentperson > < / experimentperson >

< externaldatabase >假< / externaldatabase >

<源>

<地址> < /地址>新街

<城市> marryland > < /城市

美国<中国> < /国家>

> < /来源

<项目>

< location1 >

< KeyID >

012222年

< / KeyID >

< / location1 >

< /商品>

路径搜索的过程。

 步骤2(管道工程)。

第二步是定义节点的管道系统,并确定每个节点的权重值根据数据和最终的目标。管道是建立基于数据和生物信息学程序分析和管道由内部程序,从实验的原始数据,中间结果,和工具,见描述算法(算法 2)。

我们假设管道堵塞是由于缺乏或等待其他的数据处理和每个节点依赖于前一个节点的输出管道的树。每个节点有四个可能的方向(左,右,上,下)。因此,节点的原始数据可以沿着一个目标节点。节点的加权值根据以下定义: (1) E 时间 ( 我 , j ) = ∑ 1 米 D t ( k ) + D 我 年代 ( 我 ) , 在哪里 我 和 j 节点的序列号表示在管道的树, D t ( k ) 的等待时间节点需要的数据,然后呢 米 所需的节点之间的数据的数量吗 我 和节点 j 。

<大胆>算法2:< /大胆>描述算法。

管道树算法

Arraylist管道

Arraylist lackdata

而(队列! =空)

{

我= getcurrentnode ();

所有边的( 我, j)

{

如果novisited ( j)

{

V j = E时间( 我, j)

}

管道= Addpieline ()

}

}

警报(lackdata)

返回管道。

步骤3(组装管道)。

这一步的目的是获取原始数据的有效管道树。为了最小化总延迟时间的计算过程,我们使用迪杰斯特拉算法 9)计算累计重量和找到一个有效的管道的所有可能的节点。Dijkstra算法的过程中,我们选择优先级最高的节点,并把它从原始数据节点到目标节点和获得最短路径计算管道中的值树。算法的输出管道树和提醒用户对数据的缺乏。

4所示。实验

为了测试我们的框架的性能,我们为管道生成仿真数据,然后使用我们的方法运行表 1从原始数据显示仿真结果。在每个实验中,Dijkstra算法的方法已经被执行搜索最有效的管道树基于触发器事件。如果两种预测方法的结果具有相同的精度和效率,这些平均旅行时间的差别应该是接近于零。

数据驱动框架的仿真结果。

的节点数量 数据驱动的 没有数据驱动
的管道 框架 框架
40 迪杰斯特拉 没有算法
15个小时 21小时
改进(21−15)
小时/ 21 = 28.57%
5。结论

在本文中,我们提出一个数据驱动框架,提高管理效率的生物学实验室系统。它编码的详细信息,标本的二维条形码和嵌入管道的触发事件。实验结果表明,该方法提高了系统效率,处理大量数据的一小部分。它不仅促进生物系统的效率,也减少了系统的误差。

 确认

这项工作是由NSF职业(ccf - 0845888)和科学中心的信息(CsoI), NSF科技中心,根据授权协议ccf - 0939370。

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