قام علماء من المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) في الولايات المتحدة الأمريكية بتطوير شبكات من البيانات الجزيئية التي يمكن استخدامها، مثل فيسبوك، في عمليات البحث القائمة على البيانات والرسوم البيانية. قم بمسح كمية كبيرة من البيانات الكيميائية والبيولوجية للعثور على المواد ذات الخصائص المطلوبة. على سبيل المثال - المواد ذات الحلقات الخمس التي لها صلة بإنزيم معين
توسعت الشبكة الاجتماعية ووصلت إلى وجهة جديدة ومثيرة للدهشة: الجزيئات. قام علماء من المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) في الولايات المتحدة الأمريكية بتطوير شبكات من البيانات الجزيئية التي يمكن استخدامها، مثل فيسبوك، في عمليات البحث القائمة على البيانات والرسوم البيانية. وفي حين أن البحث الرسومي على فيسبوك سيسمح للمستخدمين بالعثور على جميع زملائهم في مدينة نيويورك، على سبيل المثال، الذين يحبون شرب البيرة من خلال بحث سريع، فإن الشبكات التي طورها العلماء ستكون قادرة على مساعدة الباحثين في مسح كمية هائلة من المواد الكيميائية. والبيانات البيولوجية من أجل العثور على المواد ذات الخصائص المطلوبة. على سبيل المثال - المواد ذات الحلقات الخمس التي لها صلة بالإنزيم A. يمكن لنهج البحث هذا تسريع تطوير أدوية جديدة ومواد أخرى مرغوبة.
لا تمتلك الجزيئات ملفًا شخصيًا فرديًا على الويب، على غرار مستخدمي فيسبوك، لذلك كان التحدي الأول الذي واجهه الباحثون هو تطوير لغة مشتركة ليستخدمها العلماء لوصف أهداف أبحاثهم. على سبيل المثال، قد تصف إحدى المجموعات البحثية خصائص المادة بأنها "زجاجية"، بينما قد تستخدم مجموعة أخرى بالفعل تعريف "الزجاجي"، على الرغم من أن كلا التعريفين لهما نفس المعنى، كما يوضح أحد شركاء البحث.
يمكن أن يكون أحد الأساليب الممكنة لحل هذه المشكلة هو تحديد مجموعة من المصطلحات القياسية، لكن الباحثين يفضلون نهجًا أكثر مرونة يمكن أن يتطور بمرور الوقت. وتشبه لغة البحث التي ابتكرها الباحثون اللغات الهندية الأوروبية، مثل السنسكريتية واللاتينية، حيث تستخدم الجذور القصيرة لبناء الكلمات مع الاعتماد على مجموعة من القواعد. ويضرب أحد الباحثين على سبيل المثال كلمة "يوغا" باللغة السنسكريتية استنادا إلى الجذور "y" التي تعني الصديق، و"v" التي تعني الخالق (الله) أو العقل، و"ge" التي تعني الحركة. وبالمثل، يمكن للعلماء أن يأخذوا ثلاث كلمات جذرية بسيطة "أحمر" و"ليزر" و"ضوء" ويجمعونها لوصف كلمة لمركب محدد يسمى "ضوء-ليزر-أحمر" يعبر عن فكرة جديدة. إن استخدام الجذر وقواعد اللغة يعني أن العلماء الذين يعرفون جذور الكلمات سيكونون قادرين على فهم معنى المصطلحات غير المألوفة. بالإضافة إلى ذلك، تتيح هذه اللغة للعلماء المرونة اللازمة لتطوير مصطلحات جديدة غير قياسية بسهولة في المستقبل.
وقد قام فريق الباحثين بالفعل بتطبيق قواعد القاموس الجديدة على الهياكل الكيميائية الموجودة في قاعدة البيانات العلمية المسماة PubChem، وهي قاعدة بيانات ضخمة تضم ملايين المركبات والمواد الكيميائية، وفي قاعدة بيانات البروتين العالمية (PDB) وفي قواعد البيانات التي يستخدمها المعهد نفسه. . ورغم أن قواعد البيانات العلمية لم تصل بعد إلى حجم نشاط فيسبوك لأكثر من مليار مستخدم، إلا أنها تستخدم بشكل نشط من قبل العديد من العلماء داخل المعهد وخارجه.
ومنذ لحظة إنشاء القاموس الأولي بهذه اللغة، عمل الباحثون أيضًا على تسمية أوصاف الجزيئات والتجارب العلمية بطريقة قابلة للتطوير تتيح للعلماء الوصول إلى نتائج شاملة ودقيقة. ويشير الباحث الرئيسي إلى أن إحدى المشاكل المعروفة في العديد من طرق البحث هي الحصول على عدد كبير جدًا من النتائج. يصف الباحث نهج فريقه البحثي بأنه مشابه للتحدي المتمثل في العثور على كيس من رقائق البطاطس في متجر كبير متعدد الأقسام - أولاً تجد المتجر المناسب، وفي المرحلة الثانية من التصنيف تجد منطقة الوجبات الخفيفة، وهناك منطقة مقلية ومن هناك ستعرف قريبًا ما إذا كان هناك أي بطاطس على الإطلاق "نعم أم لا"، يوضح الباحث الرئيسي. "وبهذه الطريقة، حتى لو كان المتجر يحتوي على ملايين العناصر، يمكنك معرفة بسرعة كبيرة ما إذا كانوا يبيعون رقائق البطاطس أم لا." يدعي فريق الباحثين أن طريقة التصنيف الخاصة بهم يمكن أن تساعد أيضًا العلماء الذين يحتاجون إلى العثور على كلمات رئيسية لاستخدامها في مقالاتهم البحثية.
ويوضح الباحث أن تنظيم الكميات الكبيرة من المعلومات المنتجة في المجال العلمي يشكل تحديا كبيرا، إلا أن هذه الكميات قد تكون لها فوائد عديدة. يمكن أن تسمح عمليات البحث الرسومية الفعالة للعلماء بتحديد موقع الهياكل الكيميائية والخصائص الفيزيائية التي يحتاجونها بسرعة من أجل تطوير أدوية جديدة أو مواد متقدمة.
