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Ecce Homology marzo 31, 2010

Posted by christian saucedo in Other projects.
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ES.

Ecce Homology es el resultado de una colaboración creativa entre artistas y científicos. Las áreas de especialización de sus integrantes son la bioinformática, la informática, la biología, la ingeniería y el arte de los nuevos medios.

Ecce Homology es una instalación interactiva que tiende un puente entre el arte y la ciencia con el uso de medios dinámicos, visión computerizada y gráficos de ordenador. Llamado así por el Ecce Homo de Friedrich Nietzsche, (una meditación sobre cómo uno se convierte en lo que es), el proyecto explora la evolución humana examinando las semejanzas – conocidas como “homología” – entre los genes de los seres humanos y los de un organismo seleccionado, en este caso la planta del arroz.

El proyecto utiliza software propio para visualizar los datos genéticos como pictogramas luminosos que recuerdan a la caligrafía china o sánscrita. Cinco proyectores presentan las formas caligráficas de Ecce Homology a lo largo de una pared de 12 metros de ancho. Un novedoso interfaz de visión computerizada permite que varios participantes, a través de sus movimientos por el espacio de la instalación, dibujen sus propios caracteres caligráficos y seleccionen genes del genoma humano para visualizar la Basic Local Alignment Search Tool [herramienta de búsqueda de alineaciones locales básicas] (BLAST), una herramienta primaria de extracción de datos utilizada en todo el mundo para la genómica comparativa. Los resultados se presentan como dos pictogramas superpuestos. Ecce Homology pregunta:

¿Pueden las aproximaciones artísticas y la experiencia estética alimentar los descubrimientos de las ciencias?

Descripción General

Se crean grandes cantidades de datos genómicos como parte de los esfuerzos de la secuenciación del genoma que se está realizando en todo el mundo. Esta producción de datos de alto rendimiento permite pasar de la hipótesis a los descubrimientos científicos. Este cambio trae consigo la necesidad de crear formas de extraer la información y de desarrollar conocimiento a partir de cantidades cada vez mayores de bases de datos mundiales. Paralelamente a esta tendencia, está aumentando la necesidad de encauzar las cuestiones y los problemas cada vez más complejos a los que nos enfrentamos en el siglo XXI.

Ecce Homology es una obra de arte que ofrece un acercamiento único y alternativo a visualizar e interactuar con grandes cantidades de datos genómicos. También demuestra el potencial novedoso que puede aportar la colaboración entre las artes y las ciencias, y la posibilidad de que las artes colaboren en el descubrimiento científico.

Ecce Homology presenta datos genómicos a través de una nueva visualización compuesta de formas caligráficas o pictogramas, que representan los productos proteínicos codificados por los genes. Los pictogramas se crean utilizando datos genómicos y proteínicos para dirigir un pincel caligráfico virtual.

Los genes de los seres humanos y de la planta del arroz que contienen las vías metabólicas de la respiración celular (el proceso por el cual los carbohidratos se descomponen en dióxido de carbono para liberar la energía necesaria para la vida), se han utilizado para crear los pictogramas de la instalación. Los pictogramas son por tanto una metáfora del ciclo de la energía y el carbono y la subyacente unidad de la vida según se refleja en los procesos biológicos.

Dentro de la instalación, los genes humanos se presentan en el eje vertical y los genes de la planta del arroz en el eje horizontal en una proyección de 12 metros de ancho por 4 de alto. Un completo interfaz de visión computerizada permite a los múltiples visitantes interactuar con la instalación y seleccionar genes humanos para que el BLAST los analice.

Caligrafía Genómica

La nueva visualización caligráfica de los genes en Ecce Homology incorpora formas intrincadas, no alfabéticas para la visualización científica, inspiradas por las tradiciones de las caligrafías chinas y sánscritas, sistemas pictográficos de escritura y la relación entre estructura y función en las moléculas biológicas. El software modificado convierte los genes – secuencias largas de Aes, Ces, los Tes y Ges – en pictogramas luminosos que se asemejan a la caligrafía china o sánscrita. Basándose en la información biofísica actualmente disponible, los pictogramas son fieles representaciones científicas de las proteínas codificadas por los genes.

La ilustración de la derecha muestra una comparación (1) de la estructura estándar PDB para la amilasa alfa 1A humana; proteína salival, (2) la misma proteína visualizada como pictograma con el sistema de caligrafía genómica de Ecce Homology, y (3) el pictograma para la proteína de la amilasa del arroz.

Los pictogramas se crean usando datos genómicos y proteínicos para dirigir un pincel caligráfico virtual. La colocación de la pincelada, la forma y la calidad del pincel para cada pictograma está determinada por las propiedades físicas y químicas de sus secuencias de nucleótidos y aminoácidos.

BLAST

BLAST, la Basic Local Alignment Search Tool [herramienta de búsqueda de alineaciones locales básicas], es un algoritmo estadístico de concordancia de patrones. Fue desarrollado y publicado por Altshul y otros en 1990, y la versión se mejoró en 1997. Es uno de los algoritmos fundamentales en el estudio de la genómica comparativa. El impacto de BLAST en nuestra comprensión de la biología lo demuestra su ubicuidad. BLAST está en la red y es rápida. Se utiliza en todo el mundo para comparar las secuencias de ADN y las secuencias proteínicas buscando similitudes estructurales y funcionales, y para deducir relaciones evolutivas entre secuencias. Como ejemplo del volumen de análisis BLAST que se realiza en todo el mundo, en marzo de 2003, el Centro Nacional de Información Biotecnológico de EEUU (NCBI) estaba recibiendo 100.000 solicitudes de análisis BLAST desde 70.000 direcciones IP distintas a diario, y su uso aumentaba continuamente (comunicación personal, W. Matten, 2003.)

BLAST opera cortando las secuencias en “palabras” más pequeñas y buscando para cada una de ellas una secuencia coincidente. Busca en ambas direcciones a lo largo de las secuencias coincidentes para encontrar equivalencias de patrón más largas. BLAST marca coincidencias según el conocimiento experimental de la homología. Esto explica la imperfección de algunas de las coincidencias que genera. BLAST también empareja y alinea secuencias locales. No crea alineaciones globales de secuencias. BLAST alinea las coincidencias resultantes según la probabilidad de que sean homólogas.

Ecce Homology visualiza el algoritmo de BLAST mientras trabaja con secuencias de proteínas. Abajo tenemos una imagen de un caracter genético humano de la instalación que está siendo analizado por BLAST. El gen humano (traducido en proteínas) seleccionado de los caracteres del eje vertical se amplía en el área central donde habían estado los rastros gestuales de los espectadores. La colección de puntos representa la secuencia, solicitada siendo segmentada en “palabras” que son comparadas con la secuencia objetivo de la base de datos representada en el eje horizontal. Los resultados de BLAST se representan como caracteres de genes humanos superpuestos a los caracteres de genes del organismo seleccionado.

El uso ubicuo de BLAST se debe en parte a su rapidísima velocidad y a su fácil accesibilidad a través de servidores de red. Esto ha progresado hasta el punto de que hoy cualquiera puede enviar secuencias a granel a los servidores de red de BLAST, y dedicarse a otra cosa mientras se analizan las secuencias. Para Ecce Homology hemos retardado el proceso a una escala de tiempo perceptible para el ser humano. Mostramos el funcionamiento de BLAST visualizando algunos de los procesos intermediarios de los algoritmos. De esta manera, BLAST lleva la experiencia estética a los visitantes en tiempo real mientras compara un gen humano (traducido a su producto proteínico) con uno de la planta del arroz. Como consecuencia de esto, hemos diseñado la instalación para incorporar una estética de la lentitud.

Tecnologías Interactivas

El interfaz de visión computerizada permite que varios visitantes participen simultáneamente. Permite detectar y seguir en tiempo real el movimiento de las manos o similar al de las manos. Junto con los gráficos y otros módulos del sistema, generan los rastros gestuales proyectados y luminosos. La concordancia con el modelo compara estos dibujos de los usuarios con las formas caligráficas genómicas humanas (los pictogramas humanos) que se exhiben en el eje vertical. Si se produce una coincidencia, se acciona BLAST.

La experiencia responde a las características del movimiento de cada visitante. Cuanto más rápido es el movimiento, más fugaces son los rastros luminosos, y cuanto más lento es el movimiento más sostenido es el rastro luminoso. Esto ayuda a establecer una estética de la lentitud que conduce a los visitantes a una sensación de presencia y contemplación.

Ecce Homology se proyecta frontalmente sobre una superficie de proyección negra. La anchura y la altura totales de la instalación son variables, aunque la pieza se ha proyectado a 12 metros de ancho por 4 de alto. Las imágenes son proyectadas por cinco proyectores de video que funcionan con cámaras de vídeo, servidores y equipos informáticos.

Debido a la complejidad del sistema ,se puso en marcha una serie de módulos en red conectados por Kolo, una plataforma de autoría multimedia que se está desarrollando en el Hypermedia Studio de la UCLA (Burke, 2002).

Un controlador permite que todos los módulos, como los gráficos, la visión computerizada, la concordancia con patrones básicos y la BLAST, funcionen juntos. Esta modularidad también permite que los pictogramas y la visualización de BLAST se muestren en cinco proyectores.

video: http://www.viewingspace.com/eccehomology.html

vía: http://aminima.net/

EN.

ecce homology is the result of a creative collaboration amongst artists and scientists. contributor’s areas of expertise include, bioinformatics, computer science, biology, performance, engineering, proteomics, and new media arts.

ecce homology is an interactive installation that bridges art and science through the use of dynamic media, computer vision and computer graphics. Named after Friedrich Nietzsche’s Ecce Homo, a meditation on how one becomes what one is, the project explores human evolution by examining similarities – known as “homology” – between genes from human beings and a target organism, in this case the rice plant.

The project uses custom software to visualize genetic data as luminous pictograms that resemble Chinese or Sanskrit calligraphy. Five projectors present Ecce Homology’s calligraphic forms across a 40-foot wide wall. A novel computer-vision interface allows multiple participants, through their movement in the installation space, to draw their own calligraphic characters and select genes from the human genome for visualizing the Basic Local Alignment Search Tool (BLAST), a primary data-mining tool used worldwide in comparative genomics. Results are presented as two superimposed pictograms. Ecce Homology asks: Can artistic approaches and aesthetic experience nurture discovery in the sciences?

overview

Vast amounts of genomic data are created as part of the genome sequencing efforts ongoing globally. This high-throughput data production enables a shift from hypothesis driven to discovery based science. With this shift comes the need to create ways of extracting information and creating knowledge from ever-increasing amounts of data in world-wide databases. In parallel to this trend is an increasing need to address ever more complex questions and problems that face us globally in the 21st Century.

Ecce Homology is an artwork that offers a unique and alternative approach to visualizing and interacting with large amounts of genomic data. It also demonstrates the potential for novelty that collaboration between the arts and sciences can create and the possibility for the arts to nurture discovery in the sciences

Ecce Homology presents genomic data through a novel visualization composed of calligraphic forms, or pictographs, representing the protein products encoded by genes. The pictographs are created by using genomic and protein data to drive a virtual calligraphic brush.

Genes from human beings and the rice plant that comprise the metabolic pathways for cellular respiration (the process by which carbohydrate is broken down into carbon dioxide in order to release the energy necessary for life) have been used to create the pictographs for the installation.The pictographs are therefore a metaphor for the cycling of energy and carbon and the underlying unity of life as reflected in biological processes.

Within the installation, human genes are presented on the vertical axis and genes from the rice plant are presented on the horizontal axis of a 40-foot wide by 12-foot tall projection. A full-body computer vision interface enables multiple visitors to interact with the installation and select human genes to undergo BLAST analysis.

Genomic Calligraphy

Ecce Homology’s novel calligraphic gene visualization incorporates intricate, non-alphabet forms for scientific visualization inspired by the traditions of Chinese and Sanskrit calligraphy, pictographic writing systems and the relationship between structure and function in biological molecules. Custom software turns genes – long strings of As, Cs, Ts and Gs – into luminous pictograms that resemble Chinese or Sanskrit calligraphy. Based on currently available biophysical information, the pictograms are scientifically accurate representations of proteins encoded for by the genes.

The figure to the right shows a comparison of (1) the standard solved PDB structure for human amylase alpha 1A; salivary protein, (2) the same protein visualized as a pictograph with Ecce Homology’s genomic calligraphy system, and (3) the pictograph for the rice amylase protein.

The pictographs are created by using genomic and protein data to drive a virtual calligraphic brush. The stroke placement, shape and brush quality for each pictograph is determined by the physical and chemical properties of its nucleotide and amino acid sequences.

blast

BLAST, the Basic Local Alignment Search Tool, is a statistical pattern matching algorithm. It was developed and published by Altshul et al. in 1990 and then as an enhanced version in 1997. It is one of the foundational algorithms for the study of comparative genomics. BLAST’s impact on our understanding of biology is demonstrated by its ubiquity. BLAST is web-base and fast. It is used world-wide to compare DNA and protein sequences for similarity in structure and function and to infer evolutionary relationships between sequences. As an example of the volume of BLAST analyses conducted worldwide, in March 2003, the US National Center for Biotechnology Information (NCBI) was receiving 100,000 unique BLAST runs from 70,000 unique IP addresses daily, with usage increasing continually. ( Personal communication W. Matten, 2003.)

BLAST operates by cutting up sequences into smaller “words” and searching for each of the words in “target” sequences. It looks in both directions along target sequences to find longer pattern matches. BLAST scores matches according to experimental knowledge of homology. This accounts for some of the imperfect matches it generates. BLAST also matches and aligns sequences locally. It does not create global sequence alignments. BLAST ranks resulting matches according to the likelihood they are homologues.

Ecce Homology visualizes the BLAST algorithm as it operates on protein sequences. To the right is an image of a human gene character from the installation undergoing BLAST. The human gene (translated into protein) selected from the characters on the vertical axis is enlarged in the central area where the viewer’s gesture traces had been. The collection of points at the upper left represents the query sequence being segmented into “words” that are compared to the target database sequences depicted on the horizontal axis. BLAST results are depicted as human gene characters overlaid upon target organism gene characters.

The ubiquitous use of BLAST arose in part to its lightning fast speed and ease of accessibility over web-based servers. This has progressed to the point where today one can submit sequences in bulk to web-based BLAST servers and go attend to something else while the sequences are analyzed. For Ecce Homology we have slowed the process down to a scale of time that human beings can observe. We show the operation of BLAST by visualizing some of the algorithms intermediary processes. In this way, BLAST drives the aesthetic experience for visitors in real-time while it is comparing a human gene (translated to its protein product) to one from the rice plant. As part of this we have designed the installation to incorporate an aesthetic of slowness.

interactive technologies

The computer vision interface allows multiple visitors to participate simultaneously. It provides real-time detection and tracking of hands or hand-like motion. In conjunction with the graphics and other system modules, this generates the projected, luminous, gesture traces. Pattern matching compares these user drawings to human genomic calligraphic forms, (human pictographs) which are displayed on the vertical axis. A close match triggers BLAST.

The experience is responsive to the characteristics of the movement of each visitor. The more rapid one’s motion, the more transient the luminous traces and the slower the motion the more sustained the luminous trace. This helps establish an aesthetic of slowness leading to a sense of presence and contemplation for visitors.

Ecce Homology is front-projected on to a black projection surface. The overall width and height of the installation are variable, yet the piece has been projected to over 40-feet wide and 12-feet tall. The images are presented by five video projectors working with computer workstations, servers and video cameras.

Due to the complexity of the system it was implemented as a series of modules networked together using Kolo, a multimedia authoring platform under development at the UCLA Hypermedia Studio. (Burke, 2002).

A state manager enables all the modules, such as graphics, computer vision, basic pattern matching and BLAST to work together. This modularity also enables the pictographs and BLAST visualization to be shown across five displays.

Ruth G. West
Ruth G. West is an artist with background as a molecular genetics researcher. Working predominantly with computer-based media, West explores how artistic practice and aesthetic experience can nurture scientific discovery. West is Director, Visual Analytics and Interactive Technologies for the National Center for Microscopy and Imaging Research and a Research Associate at the UCSD Center for Research in Computing and the Arts, where she is the first Cal-(IT)2 New Media Artist crossing over to the Digitally Enabled Genomic Medicine Layer.

Jeff Burke
Jeff Burke is a researcher and lecturer in the UCLA School of Theater, Film and Television. His current focus is on developing a new joint Center for Research in Media, Engineering and Performance (REMAP) with the Henry Samueli School of Engineering and Applied Science. He has co-authored, designed, programmed or produced performances and new genre installations exhibited in eight countries from 1999-2005, collaborating with diverse teams for their design and production.

Eitan Mendelowitz
Eitan Mendelowitz has collaborated on interactive art installations exhibited internationally at venues including SIGGRAPH, ArtFutura, and ArsElectronica. Currently a researcher at the UCLA Hypermedia Studio, Eitan is co-developing Kolo, an ubiquitous computing framework for use in the performing and media arts. Eitan is pursuing his Ph.D. in artificial intelligence from UCLA and recently achieved a MFA (2002) from the Department of Design | Media Arts. His interests include the use of intelligent environments, sensor networks, and behavior-based artificial intelligence in the arts.

Tom Holton
Thomas Holton is a software developer in the UCLA-DOE Center for Genomics and Proteomics. He is also developing software for the TB Consortium, which will allow scientists to share information about TB proteins and their structures. He was an original member in the TEXTAL Project, a pattern recognition system for the automatic determination of protein structure from electron density maps. He received an MS in biochemistry from Texas A&M, a BS in chemistry from UTK, and a BA in music from UTK.
Cheryl Kerfeld
Dr. Kerfeld is a protein crystallographer in the UCLA-DOE Center for Genomics and Proteomics and an Academic Administrator in Honors and Undergraduate Programs in the College of Letters and Sciences. As an administrator Dr. Kerfeld, who also holds an M.A. in English literature, develops cross-disciplinary curricula for the life sciences.

JP Lewis
J.P. Lewis is a computer graphics researcher in the Computer Graphics and Immersive Technology lab at USC’s Integrated Media Systems Center. Previously he has worked at think tanks including Interval Research (Palo Alto) and NEC Research (Princeton), and in the special effects industry. He has software development credits on Forest Gump and several other films, and his algorithms have been incorporated in several leading graphics packages.
Ethan Drucker
Ethan Drucker is currently is pursuing his Ph.D. at the UCLA Computer Graphics laboratory.

Weihong Yan
Weihong Yan is the manager of the Bioinformatics User Facility at UCLA. She has degrees in Electrical Engineering and Biology. Her research experience includes signal processing, cell biology and bioinformatics. She currently leads bioinformatics training workshops and provides consultation and system support for bioinformatic hardware and software.

Steve Lamont
Steve Lamont is the Director of Graphics and Imaging at the National Center for Microscopy and Imaging Research. He has created many of the leading image processing tools for electron tomography and high end data visualization of biological specimens at NCMIR.

Loren McQuade
Loren McQuade is an independent computer graphics developer.

resourcehttp://aminima.net/

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