BioUML

BioUML
Información general
Tipo de programa Bioinformática
Autor Fedor A. Kolpakov
Desarrollador Equipo de BioUML
Lanzamiento inicial 2002
Idiomas Español
Información técnica
Programado en Java
Versiones
Última versión estable v. 2023.3 (septiembre de 2023)
Enlaces
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BioUML (Biological Universal Modeling Language) es un software basado en código abierto, creado con el objetivo de atender las principales necesidades de biología computacional (modelado visual, simulación, análisis de datos ómicos y acceso a bases de datos biológicos) en un sistema moderno. Fue desarrollado en 2002 por Fedor Kolpakov en colaboración con el Instituto de Sistemas Biológicos en Novosibirk, Rusia, y publicado formalmente en Nucleic Acids Research.[1]​[2]​[3]​ La plataforma ha constituido un ecosistema de estándares Biológicos internacionales e integra herramientas como Galaxy, R/Bioconductor, Docker y Jupyter, además de brindar soporte a la investigación colaborativa y reproducible [1]​[2]​

Origen y trayectoria de BioUML

El proyecto BioUML inicio en el año 2002, con el objetivo de desarrollar un lenguaje visual para la descripción formal de estructuras y funciones de sistemas biológicos. Como punto de partida, se utilizó la notación gráfica sugerida por el sistema GeneNet.[1]​

El modelado visual fue el paradigma central desde el inicio. En las primeras versiones del workbench se generaba código en MATLAB, utilizando el conjunto de solucionadores de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO) de MATLAB para la simulación.[1]​ Con el tiempo, la dependencia de herramientas comerciales fue eliminada: En la versión actual se genera código Java altamente optimizado y utiliza sus propios motores de simulación [1]​

La plataforma ha sido descrita formalmente en dos publicaciones en Nucleic Acids Research: la primera en 2019,[1]​ y una actualización significativa en 2022 [2]​ lo que refleja su aprobación por parte de la comunidad científica internacional.

BioUML abarca una gran variedad de características, entre las cuales se incluyen: el acceso a bases de datos biológicas, herramientas para biología de sistemas (modelado, simulación, ajuste de parámetros y análisis), navegadores genómicos, scripting en R y JavaScript, y un motor de flujos de trabajo.[1]​

La meta de la plataforma es proporcionar una infraestructura computacional para representar y construir células hasta poder representar a fisiológicamente a un paciente de manera virtual.

Arquitectura de la plataforma

El Meta-Modelo: Núcleo Conceptual

El componente central de BioUML es su meta-modelo, que proporciona una capa abstracta para la descripción formal, aplicable a una amplia gama de sistemas biológicos complejos.

El contenido de bases de datos de rutas biológicas (por ejemplo, Reactome y PantherDB), modelos SBML y rutas biológicas en formato BioPAX pueden expresarse en términos del meta-modelo.[1]​

El meta-modelo describe un sistema en tres partes interconectadas:

  1. Estructura de grafo, donde la estructura del sistema se describe como un grafo compartimentado.[1]​
  2. Nivel de base de datos, donde cada elemento del grafo puede contener una referencia a un objeto en bases de datos biológicas.[1]​
  3. Modelo matemático ejecutable, donde cualquier elemento del grafo puede asociarse con un elemento de un modelo matemático o un método de análisis.[1]​

Arquitectura Modular Basada en Complementos

La arquitectura basada en complementos (plug-ins) lo que determina la funcionalidad proporcionada por el núcleo de tiempo de ejecución de la plataforma Eclipse. Los componentes básicos son:

  1. El Plugin, la unidad más pequeña de función del workbench que puede desarrollarse y entregarse de forma independiente.[3]​
  2. Los Extension Points, puntos de función bien definidos en el sistema donde otros complementos pueden contribuir funcionalidad.[3]​
  3. Las Extensions, contribuciones específicas a una extensión Point.[3]​

Modos de Acceso

BioUML ofrece tres modalidades de acceso que se adaptan a distintos perfiles de usuario:

  1. Perspectivas predefinidas: Para facilitar que el usuario se concentre en una tarea o base de datos particular, se desarrollaron varias perspectivas que muestran únicamente aquellos elementos de la interfaz web necesarios para una tarea específica.[1]​
  2. Sistema centralizado: Para apoyar el trabajo colaborativo, existe un sistema central de autenticación y autorización (bio-store.org).[1]​
  3. Edición en tiempo real: Editor de diagramas permite que varios usuarios remotos editen diagramas simultáneamente.[1]​

Análisis de Datos Ómicos

La segunda dimensión central de BioUML es el procesamiento y análisis de datos experimentales de alto rendimiento. El objetivo del modelado biológico de sistemas es describir, el conjunto total de interacciones en un sistema biológico, los datos ómicos (transcriptómica, metabolómica, proteómica, etc.), son los datos más adecuados para la validación de dichos modelos.

Elementos de datos Ómicos. Elaboración propia con base en información de AltexSoft (2026) [4]​

La integración de R/Bioconductor y Galaxy en la plataforma BioUML, permiten procesar y analizar datos ómicos y otros datos biomédicos, desarrollando más de 300 métodos de análisis de datos.[1]​ Adicionalmente, los datos de experimentos ómicos pueden mapearse en diferentes rutas biológicas y visualizarse en el diagrama.

Esta integración con datos ómicos permite el análisis y gestión de grandes volúmenes de información biológica como secuencias de ADN, proteómica y metabolómica.

Motor de Flujos de Trabajo y Reproducibilidad Científica

La plataforma BioUML está equipada con un motor de flujos de trabajo que ayuda a colocar varios métodos de análisis en cadenas o pipelines consecutivas, que pueden repetir la misma secuencia de pasos analíticos con nuevos datos de entrada.

BioUML a través de su editor web permite construir visualmente los flujos de trabajo para su ejecución en servidor o en la nube.[1]​

Cada flujo de trabajo puede considerarse como una receta, ya que un científico solo necesita importar los datos, seleccionar la receta apropiada, especificar los datos de entrada/salida, y presionar el botón 'Run' para que la plataforma comience con el análisis de los datos.

BioUML soporta flujos de trabajo en formatos propios, Galaxy, CWL, BPMN y NextFlow,[2]​ lo que garantiza la interoperabilidad con los ecosistemas más utilizados en bioinformática.

Integración con Tecnologías Externas

Docker y el empleo de contenedores

El cambio más significativo en la arquitectura reciente de BioUML es el uso de imágenes Docker siempre que sea posible. Permitiendo adaptar la plataforma a infraestructuras de servidor modernas como Kubernetes y simplificar su despliegue al proporcionar extensibilidad con nuevas herramientas de análisis de datos. Las bases de datos junto con sus sistemas de gestión también pueden depositarse en contenedores. Este enfoque es utilizado en instalaciones del servidor ioUML para las bases de datos Ensembl.[2]​

Arquitectura de BioUML basada en contenedores. El sistema utiliza imágenes Docker para adaptar la plataforma a infraestructuras de servidor modernas, como Kubernetes, y simplificar el despliegue de nuevas herramientas de análisis y bases de datos, como Ensembl. Elaboración propia.

Repositorios Git

Los datos de usuario se organizan en proyectos que pueden corresponder a repositorios Git, de modo que los usuarios pueden utilizar herramientas como GitHub o GitLab para la gestión de datos del proyecto y documentación, y la plataforma BioUML para el modelado y análisis de datos.[2]​

Flujo de gestión de proyectos y control de versiones. Los datos de usuario se estructuran en proyectos que pueden corresponder a repositorios Git, lo que permite utilizar herramientas externas como GitHub o GitLab para administrar la documentación, a la par del análisis de datos. Elaboración propia.

R, Python y Jupyter

BioUML proporciona integración bidireccional con R y Python a través de notebooks de Jupyter: los scripts pueden ejecutarse en las páginas web y funciones de BioUML pueden llamarse desde los scripts.[2]​ Esta integración hace que la plataforma resulte especialmente atractiva para investigadores acostumbrados a flujos de trabajo en estos lenguajes.

Arquitectura de integración bidireccional de BioUML mediante cuadernos de Jupyter. Esta estructura permite que los scripts de R y Python se ejecuten directamente desde la interfaz web, y que las funciones nativas de BioUML sean invocadas desde los propios scripts de análisis. Elaboración propia.

Referencias

  1. ↑ a b c d e f g h i j k l m n ñ o Kolpakov, Fedor; Akberdin, Ilya; Kashapov, Timur; Kiselev, llya; Kolmykov, Semyon; Kondrakhin, Yury; Kutumova, Elena; Mandrik, Nikita; Pintus, Sergey; Ryabova, Anna; Sharipov, Ruslan; Yevshin, Ivan; Kel, Alexander (2 de julio de 2019). «BioUML: an integrated environment for systems biology and collaborative analysis of biomedical data». Nucleic Acids Research (en inglés) 47 (W1): W225-W233. ISSN 0305-1048. PMC 6602424. PMID 31131402. doi:10.1093/nar/gkz440. 
  2. ↑ a b c d e f g Kolpakov, Fedor; Akberdin, Ilya; Kiselev, Ilya; Kolmykov, Semyon; Kondrakhin, Yury; Kulyashov, Mikhail; Kutumova, Elena; Pintus, Sergey; Ryabova, Anna; Sharipov, Ruslan; Yevshin, Ivan; Zhatchenko, Sergey; Kel, Alexander (5 de julio de 2022). «BioUML—towards a universal research platform». Nucleic Acids Research (en inglés) 50 (W1): W124-W131. ISSN 0305-1048. PMC 9252820. PMID 35536253. doi:10.1093/nar/gkac286. 
  3. ↑ a b c d «BioUML - BioUML platform». wiki.biouml.org. Consultado el 1 de mayo de 2026. 
  4. ↑ «Exploring Omics Data Analysis and Integration». AltexSoft (en inglés). Consultado el 1 de mayo de 2026. 

Enlaces externos

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