Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
PathAligner
Tóm tắt
Động lực: Phân tích các con đường chuyển hóa là một chủ đề trung tâm trong việc hiểu mối quan hệ giữa kiểu gen và kiểu hình. Sự gia tăng nhanh chóng của dữ liệu sinh học cung cấp khả năng nghiên cứu các con đường chuyển hóa ở cả cấp độ gen và cấp độ chuyển hóa. Lấy thông tin về các con đường chuyển hóa từ các nguồn dữ liệu sinh học hiện tại, tái xây dựng các con đường chuyển hóa từ các thành phần cơ bản và so sánh các con đường chuyển hóa với nhau là những nhiệm vụ chính. Động lực của chúng tôi là phát triển một khung khái niệm và hệ thống tính toán cho phép truy xuất thông tin về con đường chuyển hóa và xử lý các phép so sánh để tiết lộ những điểm tương đồng giữa các con đường chuyển hóa.
Kết quả: PathAligner trích xuất thông tin chuyển hóa từ các cơ sở dữ liệu sinh học qua Internet và xây dựng các con đường chuyển hóa với các nguồn dữ liệu về gen, chuỗi, enzyme, metabolite, v.v. Nó cung cấp một giao diện dễ sử dụng để truy xuất, hiển thị và thao tác thông tin chuyển hóa. PathAligner cũng cung cấp một phương pháp so sánh để so sánh mức độ tương đồng giữa các con đường chuyển hóa.
Tính khả dụng: PathAligner có sẵn tại
http://bibiserv.techfak.uni-bielefeld.de/pathaligner
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Mushegian AR, Koonin EV. A minimal gene set for cellular life derived by comparison of complete bacterial genomes. Proc Natl Acad Sci U S A 1996; 93(19): 10268–73
Bono H, Ogata H, Goto S, et al. Reconstruction of amino acid biosynthesis pathways from the complete genome sequence. Genome Res 1998; 8: 203–10
Goesmann A, Haubrock M, Meyer F, et al. PathFinder: reconstruction and dynamic visualization of metabolic pathways. Bioinformatics 2002; 18: 124–9
Overbeek R, Larsen N, Smith W, et al. Representation of function: the next step. Gene 1997; 191: GC1–9
Selkov E, Maltsev N, Olsen GJ, et al. A reconstruction of the metabolism of Methanococcus jannaschii from sequence data. Gene 1997; 197: GC11–26
Nakao M, Bono H, Kawashima S, et al. Genome-scale gene expression analysis and pathway reconstruction in KEGG. Genome Inform Ser Workshop Genome Inform 1999; 10: 94–103
Covert MW, Schilling CH, Famili I, et al. Metabolic modeling of microbial strains in silico. Trends Biochem Sci 2001; 26(3): 179–86
van Helden J, Nairn A, Mancuso R, et al. Representing and analysing molecular and cellular function using the computer. Biol Chem 2000; 381(9–10): 921–35
Ogata H, Goto S, Fujibuchi W, et al. Computation with the KEGG pathway database. Biosystems 1998; 47: 119–28
Gaasterland T, Selkov E. Reconstruction of metabolic networks using incomplete information. Proc Int Conf Intell Syst Mol Biol 1995; 3: 127–35
Dandekar T, Schuster S, Snel B, et al. Pathway alignment: application to the comparative analysis of glycolytic enzymes. Biochem J 1999; 343: 115–24
Tohsato Y, Matsuda H, Hashimoto A. A multiple alignment algorithm for metabolic pathway analysis using enzyme hierarchy. Proc Int Conf Intell Syst Mol Biol 2000; 8: 376–83
Forst CV, Schulten K. Phylogenetic analysis of metabolic pathways. J Mol Evol 2001; 52: 471–89
Liao L, Kim S, Tomb JF. Genome comparisons based on profiles of metabolic pathways. Sixth International Conference on Knowledge-Based Intelligent Information and Engineering Systems (KES 2002); 2002 Sep 16–18; Crema, Italy. Amsterdam: IOS Press, 2002: 469–76
Forst CV, Schulten K. Evolution of metabolisms: a new method for the comparison of metabolic pathways using genomics information. J Comput Biol 1999; 6: 343–60
Webb EC. Enzyme nomenclature 1992: recommendations of the Nomenclature Committee of the International Union of Biochemistry and Molecular Biology on the nomenclature and classification of enzymes. New York: Academic Press, 1992
Benson DA, Karsch-Mizrachi I, Lipman DJ, et al. GenBank. Nucleic Acids Res 2003; 31(1): 23–7
Boeckmann B, Bairoch A, Apweiler R, et al. The SWISS-PROT protein knowledgebase and its supplement TrEMBL in 2003. Nucleic Acids Res 2003; 31(1): 365–70
Schomburg I, Chang A, Schomburg D. BRENDA, enzyme data and metabolic information. Nucleic Acids Res 2002; 30(1): 47–9
Kanehisa M, Goto S, Kawashima S, et al. The KEGG databases at GenomeNet. Nucleic Acids Res 2002; 30(1): 42–6
Overbeek R, Larsen N, Pusch GD, et al. WIT: integrated system for high-throughput genome sequence analysis and metabolic reconstruction. Nucleic Acids Res 2000; 28(1): 123–5
Karp PD, Riley M, Paley SM, et al. The MetaCyc Database. Nucleic Acids Res 2002; 30(1): 59–61
McGarvey PB, Huang H, Barker WC, et al. PIR: a new resource for bioinformatics. Bioinformatics 2000; 16(3): 290–1
Berman HM, Battistuz T, Bhat TN, et al. The Protein Data Bank. Acta Crystallogr D Biol Crystallogr 2002; 58: 899–907
Matys V, Fricke E, Geffers R, et al. TRANSFAC: transcriptional regulation, from patterns to profiles. Nucleic Acids Res 2003; 31(1): 374–8
Krull M, Voss N, Choi C, et al. TRANSPATH: an integrated database on signal transduction and a tool for array analysis. Nucleic Acids Res 2003; 31(1): 97–100
Gansner ER, North SC. An open graph visualization system and its applications to software engineering. Softw Pract Exper 2000; 30(11): 1203–33
Chen M, Freier A, Köhler J, et al. The biology Petri net markup language. In: Lecture notes in informatics: Proceedings of Promise2002. 2002 Oct 9–11; Potsdam, Germany. Vol. 21. Bonn: Bonner Köllen Verlag: 150–61
Freier A, Hofestädt R, Lange M, et al. BioDataServer: a SQL-based service for the online integration of life science data. In Silico Biol 2002; 2: 37–57