BIOWEB:INTERNET BASED BIOINFORMATİC INTERFACE

Yıl 2015, Sayı: 2015 Özel Sayısı, 179 - 182, 15.01.2016

Yunus Özcan Murat Ertekin Gıyasettin Özcan

Öz

In this work, we design a web application that are
used in bioinformatics field. Goal of the work is a toolbox that helps to the
students in biology, genetics and information retrieval systems, so that they
can understand related algorithms. As a consequence of this application, we aim
that members of other institutions make use of the application which could improve
credibility of our univesity. Inside Php code snippets, we execute C++ programs
which execute bioinformatics algorithms. The results of the algorithms are
returned back with the constribution of javascript code blocks. 

Anahtar Kelimeler

Bioinformatics, php interface, mySQL, c++ applications, sequence alignment

BİYOWEB: İNTERNET TABANLI BİYOENFORMATİK ARAYÜZÜ

Öz

Bu
çalışmada biyoenformatik alanında kullanılan algoritmalar, bir web uygulaması
olarak geliştirilmiştir. Özellikle biyoloji, genetik ve bilgi erişim sistemi
çalışan öğrencilerin bu algoritmaları tanıması, nasıl çalıştığı hakkında bilgi
vermesi ve bu alandaki örnek programların çalıştırması temelinde kurulmuştur. Amacı
üniversitemizin bu alanda yaptığı çalışmalardan başka kişilerinde
yararlanmasını sağlamak ve üniversitemizi bu alanda tanıtımını yapmaktır. PHP ile
yazılan web sayfalarında c++ kodları çalıştırılmış ve sonuçlar javascript
yardımıyla kullanıcıya geri döndürülmüştür.

Anahtar Kelimeler

Biyoenformatik, php arayüzü, mySQL, c++ uygulamaları, sekans hizalama

Kaynakça

• [1] R. Durbin, S. Eddy, A. Krogh, and G. Mitchison, "Biological Sequence Analysis, Cambridge University Press, Cambridge, (1998).
• [2] T.F. Smith,and M.S. Waterman, "Identification of Common Molecular Subsequences", Journal of Molecular Biology, 147: 195–197, (1981).
• [3] P. Ferragina, and G. Manzini, “Opportunistic data structures with applications” , In 41st Annual Symposium on Foundations of Computer Science Proceedings, 390– 398. IEEE, (2000).
• [4] S. Geman, D. Geman, "Stochastic Relaxation, Gibbs Distributions, and the Bayesian Restoration of Images". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 6 (6): 721–741, (1984).
• [5] L. Rabiner "A tutorial on Hidden Markov Models and selected applications in speech recognition", Proceedings of the IEEE 77 (2): 257–286, (1989).
• [6] J. Buhler, M.Tompa, “Finding motifs using random projections”, Proceeding of RECOMB '01 Proceedings of the fifth annual international conference on Computational biology, ACM New York, NY, USA (2001).