OWL2 EL

A OWL2 EL é um perfil da OWL2 similar à DL EL + +. Esse perfil permite a criação de axiomas com conjunções (u) e restrições existenciais (∃r.C) (74). Exemplos desses tipos de axioma são escritos na tabela6.

Tabela 6 – Exemplos de axiomas em que podem ser escritos no perfil OWL2 EL. Aluno ≡ Humano u (∃estudaEm.Universidade)

Professor ≡ Humano u (∃leciona.Universidade)

A aplicação mais comum tanto da EL + + quanto do perfil OWL2 EL é nas grandes ontologias biomédicas (74), como aSNOMED CT. Conforme a utilização da EL + + como base deste trabalho, também será utilizada a OWL EL, já que implementa a EL + + a ser utilizada. Nesse caso, a escolha pela OWL2 EL reside no fato da OWL2 ser uma linguagem amplamente utilizada para a representação de ontologias, não restrito apenas ao domínio biológico.

2.2.2.2 OWL2 QL

A motivação por trás do uso do perfil OWL2 QL é relacionado a criação de consultas. Em abordagens de integração semântica (a ser descrita mais a frente) uma ontologia é utilizada para recuperar fatos em bancos de dados. Além de recuperar dados, esta linguagem permite a aplicação de raciocínio para a recuperação de fatos de uma ontologia (74).

O perfil OWL2 QL é mais restrito do que o perfil OWL2 EL. No OWL2 QL, é definido um perfil para cada um dos lados do axioma, i.e. esquerdo e direito. Nesse caso, classes que ocorrem do lado esquerdo não ocorrem do lado direito. Assim, sendo A, A0, B e B0quatro classes arbitrárias, r uma relação arbitrária, emOWL2QL classes do lado esquerdo (A e A0) não podem ser usadas do lado direito, enquanto classes do lado direito (B e B0) não podem ser utilizadas do lado esquerdo. Dessa forma, são definidos dois tipos de axiomas que podem ser empregados, os exclusivos do lado direito e os exclusivos do lado esquerdo (tabela7).

Alguns axiomas de exemplo estão descritos na tabela8.

Os axiomas da tabela8afirmam que existe pelo menos algo que põe ovo e que é do tipo animal, e que aves são subclasses de animais.

Uma aplicação envolvendo OWL2 QL foi descrita por 75, em que foi desenvolvida uma plataforma web, chamada de Living Semantic Platform (LSP), para o desenvolvimento colaborativo de ontologias OWL2 QL.

Tabela 7 – Tipos de Construtos permitidos na OWL2 QL (74). Tipo de Axioma Esquerda Direita Relação

A v B A B r B ⊥ ⊥ r− r > > ∃r.> ¬A B u B0 ∃r.B

Tabela 8 – Axiomas de Exemplo escritos em OWL2 QL. ∃poeOvo.> v Animal

Ave v Animal

2.2.2.3 OWL2 RL

O perfil OWL2 RL é voltado para o desenvolvimento de aplicações que permitem o uso de raciocínio escalável sem limitar a expressividade disponível (72). Do ponto de vista sintático, a linguagem RL é menos complexa para implementação em sistemas baseados em regras, por apresentar semântica na forma de implicações escritas em lógica de primeira ordem (72).

Do ponto de vista lógico, axiomas escritos emOWL2RL apresentam uma peculiaridade: construtos utilizados no lado direito do axioma não podem ser utilizados do lado esquerdo. Sendo A, A0, B e B0 quatro classes arbitrárias, r uma relação arbitrária, emOWL2RL classes do lado esquerdo (A e A0) não podem ser usadas do lado direito, enquanto classes do lado direito (B e B0) não podem ser utilizadas do lado esquerdo. A partir desse pressuposto básico, são descritos os tipos de axiomas emOWL2RL na tabela9(74).

Tabela 9 – Tipos de Construtos permitidos na OWL2 RL (74). Tipo de Axioma Esquerda Direita Relação

A v B A B r

B ⊥ ⊥ r−

r A v A0 B v B0

A t A0 ¬A

∃r.A ∀r.B

No perfil OWL2 RL é possível construir axiomas e convertê-los para regras em lógica de primeira ordem (tabela10).

Tabela 10 – Axiomas em OWL2 RL e regras em Lógica de Primeira Ordem.

Tipo Axioma

OWL2 RL Animal u ∃poeOvo.Oviparo v Ave t Ornitorrinco

P ato v Ave

Regra Animal(x) ∧ ∃x∃y poeOvo(x, y) → Ave(y) ∨ Ornitorrinco(y) P ato(x) → Ave(x)

76descreveram uma ontologia no perfil OWL2 RL para a descrição de metadados sobre objetos de aprendizagem disponíveis no padrão IEEE Learning Object Metadata (LOM).

2.3

Ontologias Biomédicas

A crescente disponibilidade de dados provenientes da pesquisa científica na biologia e na medicina requer esforços para gerenciar uma enorme quantidade de conteúdo (25). Para permitir a interpretação dos dados mais próxima da realidade dos usuários, são empregadas anotações a bancos de dados biomédicos. O uso das anotações em bancos de dados biomédicos é tido como o principal responsável pela proliferação das ontologias biomédicas.

As ontologias biomédicas representam um campo emergente e que ganhou repercussão com o desenvolvimento e utilização daGO, frequentemente usada para auxiliar na análise de dados provenientes de pesquisas científicas em genômica funcional (77). Outras ontologias de mesma natureza utilizadas emBDs biológicos são aChEBIe aPRO, utilizadas noUniProt.

BODENREIDER et al. (77) comentaram que as ontologias biomédicas exercem um papel central para a integração de informação sobre diferentes modelos de organismos. O propósito das ontologias biomédicas é relacionado ao “estudo das entidades da realidade, as quais apresentam significância biomédica” (77).

Em passado recente, as ontologias biomédicas eram desenvolvidas independentemente uma da outra, mesmo quando o conteúdo era semelhante ou complementar (78). Atualmente, há uma aderência ao uso de outras ontologias formais como referência, como a Basic Formal Ontology (BFO) (22), Relation Ontology (RO) (79) e a BioTopLite2 (BTL2) (32).

O desenvolvimento de ontologias biomédicas acompanha o desenvolvimento de bancos de dados biomédicos. Repositórios como o Open Biomedical Ontologies (OBO) Foundry (80), BioPortal (81) e AberOWL (82) colecionam diversas ontologias sobre o domínio biológico. Para se ter uma ideia, o AberOWL coleciona 510 ontologias e inclui mais de 7 milhões de classes, com mais de 77 milhões de axiomas definidos.

A literatura descreve diversos usos para as ontologias biomédicas. Abaixo são listados alguns exemplos:

• Sistema para integração e recuperação de casos de morbidade e mortalidade por Doenças Tropicais Negligenciadas (83). O trabalho de83descreve a capacidade de utilizar ontologias biomédicas para integrar bancos de dados heterogêneos sobre mortalidade e morbidade por DTNs (leishmaniose, dengue, febre amarela) e recuperar casos de indivíduos que contraíram doenças e que vieram a falecer. Este trabalho utiliza uma ontologia chamada Neglected Tropical Disease Ontology (NTDO) (18,41).

a fim de identificar semanticamente e geograficamente padrões de resistência bacteriana para a definição de protocolos de tratamento. Neste trabalho, é utilizada uma ontologia chamada DebugIt Core Ontology (DCO).

• Utilização daGOpara auxiliar na identificação de marcadores genéticos e genes principais que contribuem para o início e progressão no câncer de bexiga, a partir de dados recuperados de experimentos biológicos (84).

• Utilização da ontologiaChEBIpara identificar moléculas de baixo peso molecular em textos produzidos, a partir da realização de testes bioquímicos.

No contexto desta tese, a seguir são descritas as ontologias biomédicas que serão utilizadas (BTL2,GO,ChEBI,SNOMED CTePRO).

2.3.1

BioTopLite2 - BTL2

BioTopLite2 (BTL2)5_{(32) é uma versão reduzida, redefinida e atualizada da BioTop (85).}

A BioTop foi criada em 2006 como um nível ontológico supra-domínio para possibilitar a repre- sentação de aspectos gerais do domínio biomédico, sem levar em consideração especificidades de qualquer subdomínio, como a genética ou bioquímica.

ABTL2oferece classes ricamente axiomatizadas e relações que possibilitam a repre- sentação de qualquer subdomínio da biologia. Por exemplo, é possível representar e organizar o conteúdo da GO, PRO, SNOMED CT e ChEBI, seguindo a organização formal e classes disponibilizadas pelaBTL2(figura12).

A hierarquia de classes descrita na figura12conta com classes genéricas para representar processos (Process), objetos materiais (‘Material object’), disposições (Disposition), entre outras. Para descrever classes a partir dessa estrutura taxonômica, a BTL2 conta com um conjunto hierarquizado de relações formais (figura13).

Com as classes descritas na figura12e as relações da figura13, é possível criar axiomas do tipo conforme a tabela11.

Tabela 11 – Exemplo de axioma que pode ser escrito a partir daBTL2, utilizando a estrutura de classes e relações existentes.

HumanequivalentTo Organism and (‘is bearer of’ some (Disposition and

(‘has realization’ only ‘Heart stroke’)))

A tabela11descreve um axioma em que um humano é um organismo que apresenta uma habilidade de exibir um ataque cardíaco.

Figura 12 – Hierarquia de classes da BTL2.

A partir daBTL2, é possível criar ou alinhar outras ontologias em uma estratégia chamada de middle-out, i.e. a partir dos nós folha da BTL2 são definidos os nós mais genéricos da ontologia de domínio. Outro benefício daBTL2é com relação à fundamentação. Por seguir bases ontológicas semelhantes àBFOeRO, qualquer ontologia de domínio biológico que utilize essas mesmas bases formais pode ser alinhada diretamente àBTL2.

2.3.2

Gene Ontology - GO

A Gene Ontology (GO)6 _{(86,6) foi criada em 1998, a partir de um projeto que tinha}

como propósito oferecer uma solução para três problemas principais do domínio biológico:

• Integração de informação;

• Disponibilização de termos consistentes para genes e respectivos produtos para anotação;

Figura 13 – Relações na BTL2.

• E, padronizar taxonomicamente sequências deADNe as respectivas caracerísticas funcio- nais.

A GO atualmente é voltada para a compreensão da genômica funcional7 _{como um}

esforço colaborativo para produzir um vocabulário controlado sobre entidades biológicas por meio da classificação disponível para as ontologias (6). AGOé composta de 3 sub-ontologias que lista e descreve molecular_function (e.g. atividades moleculares de partículas proteicas), biological_process (e.g. para a descrição de processos biológicos) e cellular_component (e.g. para descrição de componentes e compartimentos celulares) (figura14). As classes e estruturas daGOsão construídas e baseadas naBFOeRO.

7 _{Campo de estudo da biologia molecular relacionado ao estudo das funções e interações entre genes e as respectivas}

biological_process

Thing

molecular_function cellular_component

Figura 14 – Subontologias daGO.

A GO apresenta uma versão altamente axiomatizada, chamada de go-plus. Nela, há axiomas que descrevem, por exemplo, o processo de geração da célula germinativa feminina (oogênese). Na tabela 12, há um axioma da go-plus que descreve o processo de Oogenesis como sendo uma geração de gameta feminino e que resulta no desenvolvimento de uma célula germinativa. Ainda, o processo de oogênese é subclasse de ‘female gamete generation’ e ‘germ cell development’, e é presente apenas em organismos do taxon Metazoa.

Tabela 12 – Processo de oogênese descrito na go-plus. OogenesisequivalentTo ‘female gamete generation’ and

(‘results in development of’ ‘egg cell’) subClassOf

‘female gamete generation’ ‘germ cell development’ ‘only in taxon’ some Metazoa

O escopo daGOé restrito a produtos gênicos, processos, atividades ou componentes relacionados exclusivamente a fenótipos mutantes ou doenças, domínios de proteínas e interações entre elas, ambiente, evolução, expressão gênica, tipos celulares, anatomia celular e histologia. AGOé disponibilizada tanto como uma ontologia quanto um BD. O primeiro é relacionado apenas com o aspecto representacional daGO. O segundo inclui anotações para o conteúdo da ontologia. Todo o conteúdo daGOé disponível e mantido a partir da colaboração de diversas instituições e membros de diferentes países (6).