Flask e Interfaces para Apps em Bioinformática
Saiba mais sobre o framework Flask e como criar interfaces em bioinformática
Created May 13, 2022 - Last updated: May 13, 2022
Disclaimer: Este texto foi originalmente escrito por mim durante o meu período de trabalho na TauGC Bioinformatics. Embora eu seja o autor do texto, os direitos de propriedade pertencem à TauGC Bioinformatics e as imagens não foram feitas por mim. Para acessar a publicação original, clique aqui.
Saiba mais sobre o framework Flask e como criar interfaces em bioinformática
Autor | Pedro Medeiros
Na comunidade de bioinformática, é amplamente reconhecido que o uso do terminal é a ferramenta mais poderosa para executar processos de maneira reprodutível e escalável. Embora IDEs como NeoVim e VsCode possam potencializar suas capacidades, a linha de comando é essencial.
No entanto, como bioinformatas, nosso trabalho não é executado isoladamente, nossos sistemas servem a pessoas que precisam de interfaces intuitivas para lidar com dados no mundo real, coletar informações, executar análises, entre outras atividades.
Embora a documentação de entrada de prompts possa ser útil, a interface gráfica simplificada muitas vezes é a melhor opção para permitir que o usuário se aproprie do sistema e interaja com ele.
Nesse contexto, o Flask surge como uma opção que não pode ser descartada. Em linhas gerais, o Flask é um framework web em Python que permite criar aplicações com facilidade e rapidez. Ele é leve e flexível, permitindo criar aplicações que integram o processamento de informações em Python a uma interface HTML em navegadores.
Além disso, ele é altamente personalizável, o que permite sua adaptação às necessidades específicas de cada projeto em bioinformática.
Uma das grandes características do Flask é sua base em Python, uma linguagem amplamente compreendida e executada pela maioria dos bioinformatas. Isso faz com que sua integração com bibliotecas como BioPython, Numpy e Pandas seja intuitiva para a maioria do nosso público.
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Na prática, isso significa que muito do trabalho e do código que você já possui pode ser facilmente conectado a uma aplicação em Flask sem a necessidade de grandes adaptações.
Além disso, o Flask possui bibliotecas próprias que facilitam o uso desses recursos para o contexto da web, especialmente no que tange à segurança.
Embora outras plataformas como Shiny para R ou Streamlit para Python também possam ser utilizadas para esse fim, o Flask costuma ser mais abrangente do que essas duas plataformas, que são mais dedicadas a Data Science e Machine Learning, respectivamente.
Na TauGC, por exemplo, nossa aplicação TaiGC utiliza dados de metagenômica por meio de IA para agregar significados a esse resultado, e toda a interface foi construída em Flask. Coletamos informações, manipulamos bancos de dados, integramos APIs e outras funções por meio do Python, mas todos os inputs e outputs passam de maneira intuitiva pelo Flask.
Outra grande vantagem do Flask é sua capacidade de ser implantado em um servidor web, como o Apache ou o Nginx, sem grandes dificuldades, permitindo que as aplicações sejam acessadas a partir de qualquer dispositivo conectado à Internet.
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Isso torna as ferramentas e interfaces criadas em Flask altamente acessíveis. Além disso, existem muitas opções para que você possa implantar seu aplicativo experimentalmente de maneira gratuita.
Em resumo, o Flask é uma excelente opção para o desenvolvimento de interfaces para aplicações em bioinformática.
Sua flexibilidade, integração com outras bibliotecas Python e facilidade de implantação tornam-no uma ferramenta essencial para os pesquisadores e desenvolvedores que buscam criar soluções eficientes e acessíveis a outros profissionais.
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