pdf35

Ribogospod. nauka Ukr., 2019; 3(49): 32-47
DOI: https://doi.org/10.15407/fsu2019.03.032
УДК 004:591.5:612:616-006

Конструювання інформаційних баз даних риб: підготовка даних і об’єктно-орієнтований системний аналіз

O. М. Ключко, Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. , Інститут експериментальної патології, онкології і радіобіології ім. М.В. Кавецького НАН України, м. Київ
Л. П. Бучацький, Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. , Інститут рибного господарства НААН України, м. Київ
О. В. Мележик, Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра. , Відкритий міжнародний університет розвитку людини «Україна», м. Київ

Мета. Мета роботи — продемонструвати застосування методів створення бази даних риб на прикладі інформації про райдужну форель та вірусні інфекції, що її уражують. У процесі конструювання таких баз даних для електронних інформаційних систем необхідно визначити шляхи підготовки біологічних показників для кожного з вирішуваних завдань, надалі здійснити адекватну обробку цих вхідних даних. Наступним кроком є застосування методів об'єктно-орієнтованого системного аналізу для побудови біологічної бази даних оптимальним чином.

Методика. У процесі виконання робіт використано методи об'єктно-орієнтованого системного аналізу, проектування ER-діаграм, методи конструювання комп'ютерних баз даних.

Результати. На початковому етапі було виконано огляд низки відомих у світі баз даних риб. Проаналізовано особливості біологічних об'єктів (риб), які необхідно враховувати при конструюванні баз даних. Надалі запропоновано підхід об'єктно-орієнтованого аналізу для конструювання комп'ютерних баз даних оптимальним чином. Описано перші логічні етапи алгоритму конструювання баз даних з відповідною інформацією, а також практичні рекомендації з розробки баз даних з інформацією про вітчизняні біологічні організми (на прикладі райдужної форелі, її вірусних інфекцій) для електронних інформаційних систем.

Наукова новизна. Масштабне впровадження сучасних інформаційно-комп'ютерних технологій на основі біологічних баз даних в Україні ще не здійснено. Отримані результати сприятимуть подальшому інтенсивному впровадженню сучасних інформаційних технологій для розвитку вітчизняної рибної промисловості.

Практична значимість. Райдужна форель є цінним об’єктом для рибного господарства; дослідження її особливостей та вірусних інфекцій, що її уражують, мають суттєве значення для продовольчої безпеки. Застосування інформаційних комп'ютерних технологій, запропонованих у роботі, зробить цю галузь економіки в Україні та світі більш ефективною.

Ключові слова: риба, рибне господарство, форель, бази даних, електронно-інформаційні системи, об'єктно-орієнтований системний аналіз.

ЛІТЕРАТУРА

  1. Klyuchko O. М., Buchatsky L. P., Melezhyk, O. V. Biological databases construction using object-oriented system analysis // Biotechnol. Acta. 2019. Vol. 12 (3). P. 5—22. https://doi.org/10.15407/biotech12.03.005 
  2. Klyuchko O. М., Klyuchko Z. F. Electronic databases for Arthropods: methods and applications // Biotechnol. Acta. 2018. Vol. 11 (4) P. 28—49. https://doi.org/10.15407/biotech11.04.028.
  3. Klyuchko O. М., Klyuchko Z. F. (2018). Electronic information systems for monitoring of populations and migrations of insects. Biotechnol. acta. 2018. Vol.  11 (5). P. 5—25. https://doi.org/10.15407/biotech11.05.005.
  4. Duan Y., Fu Z., Li D. Toward Developing and Using Web-based Tele-Diagnosis in Aquaculture // Expert System ith Applications. 2003. Vol. 25 (2). P. 247—254. https://doi.org/10.1016/S0957-4174(03)00050-2 
  5. Creation of Information retrieval systems on collections of marine animals (fishes and invertebrates) in the Zoological Institute of RAS / Smirnov I. S. et al. // Sixth National Russian Research Conference RCDL’2004, Pushchino, September 29 - October 1, 2004 : proceed. Moscow, 2004. P. 30—33.
  6. FVD: The fish-associated virus database / Chen Y. et al. // Infect Genet. 2018. Vol. 58. P. 23—26. doi: 10.1016/j.meegid.2017.11.004.
  7. Crane M., Hyatt A. Viruses of fish: an overview of significant pathogens // Viruses. 2011. Vol. 3 (11). P. 2025—2046. doi: 10.3390/v3112025.
  8. Zhang Q., Gui J. F. Virus genomes and virus-host interactions in aquaculture animals // Sci. China Life Sci. 2015. Vol. 58 (2). P. 156—169. doi: 10.1007/s11427-015-4802-y.
  9. Using eDNA to biomonitor the fish community in a tropical oligotrophic lake / Valdez-Moreno M. et al. // PloS One. 2019. Vol. 14 (4). e0215505. doi: 10.1371/journal.pone.0215505.
  10. Differentiation and Authentication of Fishes at Species Level Through Analysis of Fish Skin by MALDI TOF MS / Bi H. et al. // Rapid Commun. Mass. Spectrom. 2019. doi: 10.1002/rcm.8474.
  11. User Reference for Fisheries Improvement ProjectsDatabase (FIP-DB) and Query Viewer. URL: https://ru.scribd.com/document/385739269/Readme-File-for-FIP-DB#download (accessed: 01.08.2019).
  12. Froese R., Pauli D. FishBase 2000: Concepts, designs and data sources. Los Banos, Philippines : ICLARM, 2000.
  13. Moreau J., Costa-Pierce B. Introduction and present status of exotic carp in Africa // Aquacult. Res. 1997. Vol. 28. P. 717—732. https://doi.org/10.1111/j.1365-2109.1997.tb01094.x 
  14. The State of World Fisheries and Aquaculture 2016. Contributing to food security and nutrition for all. Rome : FAO, 2016. 200 p. URL: http://www.fao.org/3/a-i5555e.pdf (accessed: 01.08.2019).
  15. Effects of Global Climate Change on Marine and Estuarine Fishes and Fisheries / Roessig J. M. et al. [S. l.] : Springer, 2004. https://doi.org/10.1007/s11160-004-6749-0 
  16. A Global Information System on Fishes. URL: https://www.fishbase.se/home.htm (accessed: 01.08.2019).
  17. A database of fish biotransformation rates for organic chemicals / Arnot J. A. et al. // Environmental Toxicology and Chemistry. 2008. Vol. 27 (11). P. 2263—2270. URL: https://setac.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1897/08-058.1. doi: 10.1897/08-058.1 (accessed: 01.08.2019).
  18. A global database on freshwater fish species occurrence in drainage basins / Tedesco P. A. et al. // Sci. Data. 2017. Vol. 4. 170141. doi: 10.1038/sdata.2017.141.
  19. Van der Laan R., Eschmeyer W. N., Fricke R. Family-group names of Recent fishes // Zootaxa Monograph. 2014. Vol. 3882 (1). P. 1—230. doi:10.11646/zootaxa.3882.1.1.
  20. Fricke R., Eschmeyer W. N., van der Laan R. Eschmeyer’s catalog of fishes: genera, species. 2019. URL: http://researcharchive.calacademy.org/research/ichthyology/ catalog (accessed: 01.08.2019).
  21. Zeldis D., Prescott S. Fish disease diagnosis program—Problems and some solutions // Aquacultural Engineering. 2000. Vol. 23 (1—3). P. 3—11. https://doi.org/10.1016/S0144-8609(00)00047-9 
  22. Daoliang Li, Zetian Fu, Yanqing Duan. (2002). Fish-Expert: a web-based expert system for fish disease diagnosis // Expert Systems with Applications. 2002. Vol. 23. P. 311—320.
  23. Frimpong E. A., Paul L. Welcome to the FishTraits Database. URL: http://www.fishtraits.info (accessed: 01.08.2019).
  24. SalmonDB: a bioinformatics resource for Salmo salar and Oncorhynchus mykiss. Database / Di Génova A. D. et al. Oxford, 2011: bar050. doi: 10.1093/database/bar050. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/ PMC3225076 (accessed: 01.08.2019).
  25. Ключко О. М. Інформаційно-комп'ютерні технології в біології та медицині. Київ : НАУ-друк, 2008. 282 с.
  26. Майстренко М. І., Рудь Ю. П., Бучацький Л. П. Накопичення вірусу інфекційного панкреатичного некрозу на культурах клітин риб // Біологія тварин. 2014. Т. 16, № 4. С. 93—99.
  27. Matvienko N. M., Buchatsky L. P. The use of immunomodulating preparations in fish farming // Modern problems of theoretical and practical ichthyology. 2014. P. 33—35 (In Ukrainian).
  28. New hosts of the third-type of carp herpes virus (CyHV-3) / Gavrilova I. P. et al. // Scientific notes of the Ternopil Ped. University. Series Biology. 2014. Vol. 58 (1). P. 16—20 (In Ukrainian).
  29. Maistrenko M. I., Buchatsky L. P. (2014). Biology of Herpesvirus Fish // Problems of ecological and medical genetics and clinical immunology. 2014. Vol. 3 (123). P. 19—35 (In Ukrainian).
  30. Experimental infection of long-winded cancer (Pontastacus leptodactylus) with virus of infectious pancreatic necrosis / Rud Yu. P. et al. // Bulletin of Biology and Medicine. 2014. Is. 4, 1 (113). P. 70—74 (In Ukrainian).
  31. Matvienko N., Rud Yu., Buchatsky L. (2014). Replication of infectious pancreatic necrosis virus in different cell lines and organism of rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) fingerlings // Arch. Pol. Fish. 2014. Vol. 222. P. 127—133.
  32. Matvienko N. M., Buchatsky L. P. Study of reproduction of hemorrhagic septicemia trout virus // Bulletin of Problems of Biology and Medicine. Is. 2 (3). P. 118—121 (In Russian).
  33. Matvienko N. M., Buchatsky L. P.,  Deriabin O. M. Application of a reverse transcriptase polymerase chain reaction for the detection and identification of the virus of infectious pancreatic necrosis of rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) // Microbiology and biotechnology. 2013. Vol. 4 (24). P. 46—54 (In Ukrainian). https://doi.org/10.18524/2307-4663.2013.4(24).48975 
  34. Characteristics of spring viraemia of carp virus strains isolated in different regions of Ukraine / Matvienko N. et al. // Zoology and Ecology. 2013. Vol. 23 (3). P. 198—202. https://doi.org/10.1080/21658005.2013.831530 
  35. Matvienko N., Rud Y., Buchatsky L. (2013). Replication of infectious pancreatic necrosis virus in different cell lines and organism of rainbow trout (Оncorhynchus mykiss) fingerlings // Archives of Polish Fisheries. 2013. Iss. 4. P. 127—133. https://doi.org/10.2478/aopf-2014-0012 
  36. Rud Yu. P., Maistrenko M. I., Buchatsky L. P. (2013). Amplification and analysis of the nucleotide sequence of VP2 TA NS IPNV genes isolated in Western Ukraine // Problems of ecological and medical genetics and clinical immunology. 2013. Vol. 4 (118). P. 34—40 (In Ukrainian).
  37. Штам герпесвірусу коі (KHV) IMB V-4 для отримання вакцини проти вірусу герпесу коі : пат. 79945 Україна. № u201212254 ; заявл. 26.10.2012 ; опубл. 13.05.2013, Бюл. № 9.
  38. Rud Yu., Maistrenko M., Buchatsky L. Іsolation of IPNV from wild-life rainbow trout (Оncorhynchus mykiss) in Western Ukraine // Biology. 2013. Vol. 3 (65). P. 63—65.
  39. Identification of virus SyNV-3 by the methods of electron microscopy and polymerase chain reaction / Maistrenko M. I. et al. // Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine. 2013. Vol. 4. P. 139—143 (In Ukrainian).
  40. Results of surveillance studies of infectious fish diseases in freshwater aquaculture of Ukraine / Matvienko N. M. et al. // Agricultural science and practice. 2015. Vol. 2 (2). P. 32—38. https://doi.org/10.15407/agrisp2.02.032 
  41. Rud Y. P., Buchatsky L. P. Detection of infectious pancreatic necrosis virus in the western Ukraine // Virologica sinica. 2015. Vol. 30 (2). P. 1—4. https://doi.org/10.1007/s12250-014-3513-z 
  42. Movchan Yu. V. Fishes of Ukraine (taxonomy, nomenclature, remarks) // Collection of works of Zoological Museum. 2009. Vol. 40. P. 47—87.
  43. Спосіб проведення моніторингу впливу хімічних речовин на біоорганізми у кількох інтервалах часу пат. 134575 Україна. № u201812443 ; заявл. 14.12.2018 ; опубл. 27.05.2019, Бюл. № 10.
  44. Klyuchko O. М. On the mathematical methods in biology and medicine // Biotechnol. Acta. 2017. Vol. 10 (3). P. 31—40. https://doi.org/10.15407/biotech10.03.031.
  45. Klyuchko O. М. Application of artificial neural networks method in biotechnology // Biotechnol. Acta. 2017. Vol. 10 (4). P. 5—13. https://doi.org/10.15407/biotech10.04.005.
  46. Klyuchko O. М. Cluster analysis in biotechnology // Biotechnol. Acta. 2017. Vol. 10 (5). P. 5—18. https://doi.org/10.15407/biotech10.05.005.
  47. Klyuchko O. М., Onopchuk Yu. M. Some trends in mathematical modeling for biotechnology // Biotechnol. Acta. 2018. Vol. 11 (1). P. 39—57. https://doi.org/10.15407/biotech11.01.039.
  48. Klyuchko O. М. Electronic information systems in biotechnology // Biotechnol. Acta. 2018. Vol. 11 (2). P. 5—22. https://doi.org/10.15407/biotech11.02.005.
  49. Klyuchko O. М. Information computer technologies for biotechnology: electronic medical information systems // Biotechnol. Acta. 2018. Vol. 11 (3). P. 5—26. https://doi.org/10.15407/biotech11.03.005.
  50. Klyuchko O. М. Expert systems for biology and medicine // Biotechnol. Аcta. 2018. Vol. 11 (6). P. 5—28. https://doi.org/10.15407/biotech11.06.005.
  51. Klyuchko O. М. Biotechnical information systems for monitoring of chemicals in environment: biophysical approach // Biotechnol. Acta. 2019. Vol. 12 (1). P. 5—28. https://doi.org/10.15407/biotech12.01.005 
  52. Klyuchko O. М., Aralova N. I., Aralova A. A. Electronic automated work places for biological investigations // Biotechnol. Acta. 2019. Vol. 12 (2). P. 5—22.
  53. Sachnyuk G. V., Melezhyk O. V. Current state of water resources protection against pollution // Youth: education, science, spirituality : XV Ukr. Sci. conf. Kyiv, April 17-19 : theses of reports. Kyiv, 2007. P. 409—410.
  54. Schnase J. L., Cushing J., Frame M. Information technology challenges of biodiversity and ecosystems informatics // Inform. syst. 2003. Vol. 28 (4). P. 339—345. https://doi.org/10.1016/S0306-4379(02)00070-4 
  55. Linne C. Fauna Suecica. Stocholmiac, 1761.
  56. Microsoft Academy: Methods and means of software engineering. URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/2190/237/lecture/6124 (accessed: 01.08.2019).
  57. Хомоненко А. Д. Базы данных : учебник. 5-е изд., доп. Санкт-Петербург : Корона Принт ; Москва : Бином-Пресс, 2006. 736 с. 
  58. Harrington Jan L. Object-oriented database design clearly explained. USA: Academic Press, 2005.
  59. Бучацький Л. П. Альфавірусні хвороби лососевих риб // Рибогосподарська наука України. 2012. № 1. С. 105—110.