Revista de Proteómica y Bioinformática
Acceso abierto

abstracto

El panorama del software en la investigación (prote)ómica

Michael Krappmann, Marco Luthardt, Frank Lesske y Thomas Letzel

La (bio)informática juega un papel importante en los experimentos y aplicaciones de investigación (prote)ómica. El análisis de un proteoma completo, incluida la identificación de proteínas, la cuantificación de proteínas, la detección de vías biológicas, la identificación de metabolitos y otros, no es posible sin soluciones de software para analizar los enormes conjuntos de datos resultantes. En la última década, los proveedores de hardware analítico, así como los desarrolladores de software gratuito y la comunidad de software de código abierto, han desarrollado muchas herramientas de software, plataformas y bases de datos. Algunos de estos paquetes de software están muy especializados en un tema (ómico), como por ejemplo, genómica, proteómica, interactómica o metabolómica. Se pueden aplicar otras herramientas y plataformas de software de una manera más general, p. para generar flujos de trabajo, o realizar conversión de datos y gestión de datos, o estadísticas. Hoy en día, el principal problema no es encontrar una forma de analizar los datos experimentales, sino identificar el software más adecuado para este propósito en el vasto panorama del software.

Esta revisión se centra en el siguiente tema: ¿Qué tan complejo es el vínculo entre la biología, el análisis y la (bio)informática, y qué tan compleja es la variedad de herramientas de software que se utilizarán para las investigaciones científicas, desde microorganismos hasta la detección de un proteoma. Por lo tanto, el énfasis principal está en la variedad de software para proteómica (LC) MS(/MS). En la World Wide Web, sitios como ExPASy muestran extensas listas de software de proteómica, dejando que el usuario identifique qué software sirve realmente para sus propósitos.

Primero, consideramos la enorme variabilidad del software en el campo de la investigación proteómica. Luego echamos un vistazo más de cerca a la variabilidad de los datos de MS y las incompatibilidades de las herramientas de software con respecto a eso. Brindamos una descripción general de las tecnologías de software de uso común y finalmente terminamos con la pregunta, si el software de código abierto no agregaría más valor a este campo.