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dc.contributor.advisor1Sergio Vale Aguiar Campospt_BR
dc.contributor.advisor-co1Alessandra Conceição Faria Aguiar Campospt_BR
dc.contributor.referee1Aurea Valadares Folgueras-flatschartpt_BR
dc.contributor.referee2Omar Paranaiba Vilela Netopt_BR
dc.creatorCristiano Santos Botelhopt_BR
dc.date.accessioned2019-08-13T06:20:35Z-
dc.date.available2019-08-13T06:20:35Z-
dc.date.issued2014-03-18pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/ESBF-8XFM6F-
dc.description.abstractThe use of information technology to automate process of biomedicine and biochemistry research and others result in a very large amount of data. Currently, the major challenge is the efficient and accurate storage and management of data. Thus, it is common to use Laboratory Information Management Systems (LIMS) to accomplish those tasks. Usally the available LIMS have its operations restricted to a specific area. In the other hand, SIGLa LIMS garantees flexibility because it is based on workflows which are modeled in the Together Workflow Editor tool. The system SIGLa was upgrated to another system, Flux, which is workflow based too. These systems can aggregate different views as part of its code. Views are different forms of seeing the set of data stored in order to run complementary tasks to those provided in the experiment execution. The Flux LIMS that is adaptable to different laboratories was adapted with views. These views are Raw Material Control, Scheduling and Input and Output. The Raw Material Control view allows the definition of four kind of workflows: cadastre, prepare and visualization of raw material and cadastre of prescription. With these types of workflows it is possible the management of all raw materials needed for performing an experiment in laboratory. The Scheduling view aims to allow mechanisms of warning and scheduling the activity execution. And the Inputs and Outputs view defines the use of atomic and non-atomic inputs and outputs and their tracking. As model of application of these views, there is the FluxTransgenics LIMS that manages all data and process of the laboratory of production of Genetically Modified Organisms (OMS) at Embrapa Milho e Sorgo (MG-Brazil). Keywords: LIMS, Workflow, Bioinformatics, Transgenics . .pt_BR
dc.description.resumoO uso da tecnologia da informação para automatizar os procedimentos em pesquisas na área da biomedicina, bioquímica e outras resulta em uma quantidade de dados muito grande. Atualmente, o grande desafio é o armazenamento e gerenciamento desses dados de maneira eficiente e precisa. Assim, é comum o uso de Sistemas Gerenciadores de Informações de Laboratórios (LIMS) para cumprir essas tarefas. Esses sistemas podem incluir visões diferentes como parte de seu código. Visões são maneiras diferentes de se enxergar o conjunto de dados armazenados com o propósito de efetuar tarefas complementares às previstas na execução dos experimentos. O LIMS Flux, que é adaptável a diferentes laboratórios, foi adaptado com visões. Essas visões são Controle de Insumos, Agendamento e Entradas e Saídas. Como resultado do desenvolvimento dessas visões, tem-se o LIMS FluxTransgenics que gerencia todos os dados e processos do laboratório de produção de transgênicos da EMBRAPA Milho e Sorgo (MG - Brasil).pt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectLIMSpt_BR
dc.subjectTransgênicospt_BR
dc.subjectFluxo de trabalhopt_BR
dc.subjectBioinformáticapt_BR
dc.subject.otherBioinformáticapt_BR
dc.subject.otherComputaçãopt_BR
dc.titleDefinição de visões em um lims orientado a fluxo de trabalho para gerenciamento de dados e processos laboratoriaispt_BR
dc.typeDissertação de Mestradopt_BR
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado

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