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FLOWViZ: framework for phylogenetic processing

Publication . Luís, Miguel Filipe Paiva; VAZ, Cátia Raquel Jesus

O aumento do risco epidemiológico e o constante crescimento da população mundial contribuiu para que se fizesse um forte investimento na análise filogenética, de modo a monitorizar doenças e a conceber tratamentos e medicação rápidos e eficazes. A análise filogenética utiliza grandes quantidades de informação, que deve ser analisada e processada para se extrair conhecimento, utilizando técnicas adequadas e, atualmente, software especializado e algoritmos, de modo a produzir resultados eficazes e rápidos. Estes algoritmos já são fornecidos por um grande conjunto de frameworks e ferramentas disponíveis gratuitamente, um bom exemplo é a framework de inferência filogenética PHYLOViZ[23]. A maioria das técnicas de análise utilizadas na inferência filogenética tendem a formar, topologicamente, pipelines de trabalho - procedimentos constituídos por passos, cujos fluxos de dados são dependentes entre si. Apesar de ser possível executar pipelines de trabalho manualmente, como tem sido feito há várias décadas, atualmente, já não é fazível, dado que os datasets utilizados são volumosos, tornando a sua análise manual contraproducente. A transição manual entre passos necessita também que haja interação humana para que cada passo receba os dados necessários, o que pode também estar sujeito ao erro humano. Por isso, foi construído software que reduzisse a interação humana e que automatizasse estes procedimentos. Este tipo de software é designado por sistemas de workflow - software que permite os utilizadores criarem workflows, através de uma Domain-Specific Language (DSL)[13], onde estes procedimentos são traduzidos para scripts, especificandose o grupo de tarefas, com os seus parâmetros e dependências de dados. Existem atualmente várias soluções de sistemas de workflow, que diferem na sua linguagem e estruturação de workflows, o que leva a que exista uma grande heterogeneidade de software, mas que piora também a partilha destes procedimentos. Por isso, quando se partilham workflows, é necessário despender-se tempo a traduzir pipelines de trabalho para a linguagem específica do sistema de workflow que vai executar a pipeline partilhada. Este problema levou a que fosse criada a Common Workflow Language (CWL)[2] - um novo standard que permite executar workflows entre vários sistemas de workflow. No entanto, nem todos os sistemas suportam este novo standard. Este projeto pretende construir uma framework, recorrendo a um projeto existente - PHYLOViZ e ao seu conjunto de ferramentas de inferência filogenética. Esta framework, permitirá ligar frameworks de inferência filogenética a sistemas de workflow, dando ao utilizador liberdade para construir os seus workflows personalizados, recorrendo à framework e às ferramentas do utilizador, fornecidas remotamente, que poderão ser geridas através de uma interface intuitiva. Tudo isto, fornecerá automatização de workflows e uma análise filogenética mais rápida e eficaz. Este projeto foi financiado, no contexto de uma bolsa de estudo da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) com referência UIDB/50021/2020, no projeto NGPHYLO PTDC/CCI-BIO/29676/2017 e num projeto do IPL - IPL/2021/DIVA_ISEL.

2022-12Master thesis

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