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知识是力量的时候调查微生物的机制

知识是力量的时候调查微生物内容块图像的机制
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个人的微生物基因组研究和微生物的生化和代谢途径扩大我们对这个看不见的世界的理解。但作为一个独立的调查没有上下文或其他研究的数据,使说明的基因功能和信息,他们可能很困难,如果不是不可能的解释。至关重要,科学家可以整理现有的知识和理解在他们目前的工作环境中得出结论,填补知识的空白。不仅能够访问其他研究还解释,透露的信息核对和查询在一起是非常重要的。然而,这将是非常具有挑战性的和费时为任何一个人甚至一个研究小组每次他们想研究一些新的东西。

BioCyc非营利门户网站,包含超过14500的基因组和代谢途径信息微生物。用户数据已经从超过87000的出版物,结合策划信息为用户提供惊人的广度和深度信息的微生物基因组,生化、代谢和监管途径分析。数据库也为用户提供了丰富的基因组信息学和比较基因组学工具,组学数据分析工具,使定量代谢模型的建设。这样的资源这对研究人员来说是无价的,节省时间和计算工作。


我们采访了彼得·卡普博士生物信息学研究小组主任SRI国际和BioCyc领袖项目,关于BioCyc的演变及其作用的研究。


凯伦管家(KS):你能告诉我们BioCyc的形成是如何产生以及如何演变?


彼得·卡普(PK):
与EcoCyc BioCyc始于1990年代初,我们策划数据库大肠杆菌(大肠杆菌)k - 12。当时EcoCyc结合部分数据库大肠杆菌基因组(没有完全测序)称为EcoGene策划大肠杆菌代谢途径的信息。EcoCyc涵盖了大肠杆菌基因组以及大肠杆菌监管网络。然后,我们决定做我们所做的其他细菌大肠杆菌多年来,所以我们增加了EcoCyc-like数据库对许多其他测序的细菌。这些数据库整合基因组与许多其它类型的信息,包括亚细胞位置、蛋白质功能和基因数据重要性。BioCyc也发展到包括一个广泛的软件工具的集合,从传统的工具,如爆炸、代谢路径搜索,组学数据分析,比较基因组学和代谢模型。

KS:为什么你认为它是重要的资源像BioCyc数据库提供给研究人员?


PK:
广泛的欣赏人员信息集成在BioCyc,和BioCyc的高质量信息。我们的一个用户名为EcoCyc绿洲的高质量信息。研究者不应该做一个文献综述每次他们需要了解一个特定基因的功能或代谢途径;合成应该准备好,等着他们。他们来到BioCyc作为一个百科全书式的参考源(毕竟是“本体”代表)在不同生物的基因和代谢。

KS:你能给我们你的感觉有些突出BioCyc提供的最有价值的工具吗?他们是如何影响研究?


PK:
一个工具预测每个BioCyc生物体的代谢途径的注释基因组——我们这个工具适用于每一个BioCyc有机体。以及提供一个百科全书式的参考每个生物体的代谢途径(应用程序包括代谢工程),拥有完整的每个生物代谢网络为我们提供了一个基础,开发一整套的omics-data分析工具。这些工具用于基因表达、蛋白质组学和代谢组学数据。它们包括可视化组学数据的个人路径和可缩放图完整的代谢网络;计算一个扰动的分数,捕捉每个通路的活动水平;和组学数据可视化工具称为组学仪表板。仪表板提供了一个高层次的活动的每一个细胞的视觉摘要子系统和使用户能够深入到各个子系统的详细活动的观点。这个工具已经非常受用户欢迎和我们网站上激活每月数千倍。你可以查看一个演示在这里

KS:重要的是人工管理的运行和维护BioCyc数据库集合?你能预见到人工管理的时候将不再是必要的吗?


PK:
我认为人工管理是绝对必要的提供高质量的数据,科学家值。虽然我知道很多人都关心的成本管理,不幸的是许多公司并不欣赏这台机器理解书面文本已经60年来在人工智能一个尚未解决的问题,并有可能保持一段时间,尽管最近炒作关于人工智能。所有的护理,科学家在寻找合适的措辞在他们的出版物,这真让我伤心,我们可能依赖于机器读这些出版物使用的算法将扭曲或腐败的含义。此外,我认为它是容易忽视的大量错误和不一致的术语(例如)的主要文献。我想让人们欣赏管理科学发展过程的必要组成部分,将知识的碎片散落在成千上万的出版物转换成一个统一的和准确的数据库。

想象一个科学家认为50基因表达显著改变RNAseq实验。进一步想象,这些基因没有已知函数中的20个。这20个生物因此线索将一无所获。但新基因功能实验阐明:也许10实验文献中这些基因的功能。例如,第一个结核分枝杆菌基因组发表于1998年,有20年的新的出版这个生物体基因功能。BioCyc策展人将这些新基因功能(途径)集成到我们的数据库,这样实验可以去一个信息源,也与我们的广泛的生物信息学工具集成。


KS:有进一步发展,BioCyc希望将在未来提高收集和功能?


PK:
我们的主要方向之一,在过去的五年中已经从我们的路径创建定量代谢模型数据库使用flux-balance分析方法。任何人都可以使用我们的下载路径工具软件创建这样的模型。我对未来的激情之一是把这些建模工具应用于人类微生物组帮助我们理解背后的机制在微生物生物的相互作用。

彼得卡普是卡伦博士管家,科普作家技术网络。188金宝搏备用

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凯伦管家博士
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