Development of an ontology for the comprehensive representation of cells in complex systems

Abstract

Background: The need for detailed description and modeling of cells drives the continuous generation of large and diverse datasets. Unfortunately, there exists no systematic and comprehensive way to organize these datasets and their information. CELDA (Cell: Expression, Localization, Development, Anatomy) is a novel ontology for the association of primary experimental data and derived knowledge to various types of cells of organisms. Results: CELDA is a structure that can help to categorize cell types based on species, anatomical localization, subcellular structures, developmental stages and origin. It targets cells in vitro as well as in vivo. Instead of developing a novel ontology from scratch, we carefully designed CELDA in such a way that existing ontologies were integrated as much as possible, and only minimal extensions were performed to cover those classes and areas not present in any existing model. Currently, ten existing ontologies and models are linked to CELDA through the top-level ontology BioTop. Together with 15.439 newly created classes, CELDA contains more than 196.000 classes and 233.670 relationship axioms. CELDA is primarily used as a representational framework for modeling, analyzing and comparing cells within and across species in CellFinder, a web based data repository on cells (http://cellfinder.org). Conclusions: CELDA can semantically link diverse types of information about cell types. It has been integrated within the research platform CellFinder, where it exemplarily relates cell types from liver and kidney during development on the one hand and anatomical locations in humans on the other, integrating information on all spatial and temporal stages. CELDA is available from the CellFinder website: http://cellfinder.org/about/ontology

Hintergrund: Kontinuierlich werden große und vielfältige Datensets erzeugt, um dem Verlangen nach einer detaillierten Beschreibung und Modellierung von Zellen gerecht zu werden. Allerdings gibt es bisher keinen systematischen und alles umfassenden Ansatz, um diese Datenmengen zu organisieren. CELDA (Cell: Expression, Localization, Development, Anatomy) ist eine neu entwickelte Ontologie, die es erlaubt, primäre Experimentaldaten und das daraus entwickelte Wissen mit Zelltypen in verschiedenen Organismen zu assoziieren. Ergebnisse: CELDA bietet eine formale Struktur, die es erlaubt, Zelltypen basierend auf Spezies, anatomischer Lokalisation, subzellularen Strukturen, Entwicklungsstadium und Herkunft zu charakterisieren. Dabei können sowohl Zellen in vivo als auch in vitro beschrieben werden. Bei der Entwicklung von CELDA wurde nicht von Grund auf alles neu geschrieben sondern es wurde darauf geachtet, so weit wie möglich bestehende Ontologien zu integrieren. Erweiterungen wurden eingefügt, um Klassen und Gebiete zu beschreiben, die bisher durch keine andere Ontologie abgedeckt wurde. Zum jetzigen Zeitpunkt sind zehn existierende Ontologien mit CELDA durch die Top-Level Ontologie BioTop verlinkt. Zusammen mit 15.439 neu erstellten Klassen enthält CELDA insgesamt mehr als 196.000 Klassen und 233.670 Beziehungen zwischen diesen Klassen. CELDA wird primär als Backend für die Modellierung und Analyse von Zelltypen sowie für den Vergleich von Zelltypen innerhalb und zwischen verschiedenen Spezies in CellFinder (ein webbasiertes Informationsarchiv für Zelltypen) verwendet (http://cellfinder.org). Schlussfolgerung: CELDA ist in der Lage, verschiedene Informationsarten über Zelltypen miteinander zu verlinken. Die Ontologie wurde in die Forschungsplattform CellFinder integriert, wo es beispielhaft Zelltypen der Niere während der Organentwicklung im Menschen mit der jeweiligen anatomischen Lokalisation darstellt bringt. Dabei werden Informationen über räumliche und zeitliche Etappen mit einbezogen. CELDA ist online frei verfügbar unter der CellFinder Webseite http://cellfinder.org/about/ontology.