Микробы - MicrobesOnline

Обзор основных компонентов сайта MicrobesOnline

Микробы - это общедоступный и свободно доступный веб-сайт, на котором размещены несколько сравнительных геномных инструментов для сравнения видов микробов на геномном, транскриптомном и функциональном уровнях.[1][2] MicrobesOnline был разработан Виртуальным институтом микробного стресса и выживания, который базируется в Национальная лаборатория Лоуренса Беркли в Беркли, Калифорния. Сайт был запущен в 2005 году, с регулярными обновлениями до 2011 года.

Основная цель MicrobesOnline - предоставить простой в использовании ресурс, который объединяет множество данных из нескольких источников. Эта интегрированная платформа облегчает исследования в сравнительная геномика, метаболический путь анализ, геном сочинение, функциональная геномика а также в белковый домен и семья данные. Он также предоставляет инструменты для поиска или просмотра базы данных с генами, видами, последовательностями, ортологические группы, генная онтология (GO) термины или ключевые слова пути и т. Д. Еще одной из его основных функций является Gene Cart, которая позволяет пользователям вести учет своих интересующих генов. Одним из основных достоинств базы данных является общая доступность навигации и взаимосвязь между инструментами.

Задний план

Разработка высокопроизводительных методов генома последовательность действий принесло множество данных, которые требуют сложных биоинформатика инструменты для их анализа и интерпретации.[3] В настоящее время существует множество инструментов для изучения данных геномной последовательности и извлечения информации с разных точек зрения. Однако отсутствие унификации номенклатуры и стандартизованных протоколов между инструментами очень затрудняет прямое сравнение их результатов.[4] Кроме того, пользователь вынужден постоянно переключаться с различных веб-сайтов или программного обеспечения, настраивая формат своих данных в соответствии с индивидуальными требованиями. MicrobesOnline был разработан с целью объединения возможностей различных инструментов в единую платформу для удобного сравнения результатов анализа с упором на прокариот виды и базальные эукариоты.

Виды, включенные в базу данных

MicrobesOnline геномные, экспрессия гена и фитнес данные по широкому кругу видов микробов. Геномные данные доступны для 1752 г. бактерии, 94 археи и 119 эукариот, всего 3707 геномов, 2842 из которых помечены как полные. Данные по экспрессии генов доступны для 113 видов, а данные о пригодности доступны для 4 организмов.[5]

Функции и архитектура сайта

На главной странице MicrobesOnline выделено шесть основных разделов для доступа к базе данных.

MicrobesOnline предоставляет разнообразные инструменты для поиска, анализа и интеграции информации, связанной с геномами бактерий, для приложений в четырех основных областях: генетическая информация, функциональная геномика, сравнительная геномика и исследования метаболических путей.[6] Домашняя страница MicrobesOnline - это портал для доступа к его функциям, который включает шесть основных разделов: верхние элементы навигации, селектор генома, примеры учебника на основе E.coli K-12, ссылку на приложение для анализа метаболизма, связанное с геномом. Карты (GLAMM), основные моменты веб-сайта и список «О MicrobesOnline». В рамках текущего проекта авторы MicrobesOnline заявляют, что инструменты для анализа данных и поддержки большего количества типов данных будут расширены.[7]

Генетическая информация

Информация о микробных генах, хранящаяся в MicrobesOnline, включает последовательности (гены, стенограммы и белки ), геномный места, аннотации генов и некоторая статистика последовательностей. Доступ к этой информации можно получить с помощью трех функций, отображаемых на главной странице MicrobesOnline: поиск последовательности и расширенный поиск в верхнем разделе навигации, а также селектор генома. Для инструмента поиска последовательности MicrobesOnline объединяет BLAT, FastHMM и FastBLAST [8] для поиска последовательностей белков и использует МЕГАБЛАСТ для поиска нуклеотидных последовательностей.[9] Он также предоставляет ссылку на ВЗРЫВ как альтернативный способ поиска последовательностей. С другой стороны, инструмент расширенного поиска позволяет пользователю искать генетическую информацию по категориям, настраиваемому запросу, поиску по шаблонам и поиску по конкретным полям, который использует имя гена, описание, идентификатор кластера ортологичных групп (COG). , термин GO, КЕГГ номер ферментной комиссии (ЭК) и др. в качестве ключевых слов.

Пример просмотра списка генов

Поле «выбранные геномы» селектора генома перечисляет геномы, добавленные из списка избранных геномов слева или те, которые были найдены по ключевым словам. С правой стороны селектора генома после выбора геномов можно применить четыре действия: интерфейс «найти гены» выполняет поиск имени гена в выбранных геномах и отображает результаты в виде списка генов; кнопка «информация» отображает краткую сводку выбранных геномов в сводном представлении; кнопка «GO» открывает браузер GO под названием VertiGo, который подсчитывает количество генов в различных элементах GO; наконец, кнопка «путь» запускает обозреватель путей, который иллюстрирует полные пути всех организмов в базе данных MicrobesOnline.

Кроме того, имена геномов, показанные в сводном представлении, приводят к представлению данных одного генома, которое представляет обширную информацию о выбранном геноме. В представлении списка генов ссылки «G O D H S T B ...» ведут пользователя к инструменту информации о локусе, где содержится подробная информация, такая как оперон & регулон показаны домены и семейства, последовательности, аннотации и т. д.

Генные тележки

Индивидуальная демонстрация временной генной тележки и постоянной генной тележки.

Важной функцией для хранения работы пользователя является Gene Cart. Многие веб-страницы MicrobesOnline, отображающие генетическую информацию, содержат ссылку для добавления интересующих генов в корзину сеансовых генов, доступную для всех пользователей. Это временная тележка с генами, и поэтому она теряет информацию, когда пользователь закрывает веб-браузер. Гены в корзине генов сеанса могут быть сохранены в постоянной корзине генов, которая доступна только зарегистрированным пользователям после входа в систему.

Функциональная геномика

Одна из целей создания MicrobesOnline - хранить функциональную информацию о микробных геномах. Такая информация включает в себя генную онтологию и профили экспрессии генов на основе микрочипов, к которым можно получить доступ через два интерфейса, называемых GO browser и Expression Data Viewer соответственно. Браузер GO предоставляет ссылки на гены, упорядоченные по терминам генной онтологии, а средство просмотра данных экспрессии обеспечивает доступ как к профилям экспрессии, так и к информации об условиях эксперимента.

Иерархия генной онтологии

Гены субштамма E.coli K-12 DH10B под выделенным пунктом GO «клеточная адгезия».

Браузер GO, также известный как VertiGo, используется MicrobesOnline для поиска и визуализации иерархии GO, которая представляет собой единую вербальную систему, описывающую свойства генных продуктов, включая клеточные компоненты, молекулярные функции и биологические процессы. Селектор генома на домашней странице MicrobesOnline обеспечивает прямой способ просмотра иерархии GO выбранных геномов, а также предоставляет список генов под выбранным термином GO, который затем можно добавить в корзину генов сеанса для дальнейшего анализа.

Информация об экспрессии генов

Обозреватель экспериментов как компонент средства просмотра данных выражений.

Средство просмотра данных выражений - это интерфейс для поиска и проверки микрочип эксперименты по экспрессии базовых генов и профили выражения. Он состоит из нескольких компонентов: обозревателя экспериментов для поиска конкретных экспериментов в выбранных геномах в выбранных экспериментальных условиях, средства просмотра экспериментов по экспрессии, предоставляющего подробную информацию о каждом эксперименте с микрочипами, средства просмотра экспрессии генов, отображающего Тепловая карта уровней экспрессии выбранного гена и генов в том же оперон и, наконец, инструмент поиска профилей для поиска профилей экспрессии генов. Доступ к средству просмотра данных экспрессии можно получить тремя способами: «Обзор функциональных данных» на панели навигации, «Данные экспрессии гена» на домашней странице и список «Экспрессия гена» в представлении данных одного генома, где данные экспрессии доступны. В представлении данных одного генома также может отображаться белок-белковое взаимодействие браузер, который позволяет просматривать комплексы взаимодействия и загружать данные экспрессии (например, Escherichia coli str. K-12 substr. MG1655). Кроме того, пользователь может запустить MultiExperiment Viewer (MeV) в представлении данных одного генома для анализа и визуализации данных экспрессии.

Сравнительная геномика

MicrobesOnline хранит информацию о гене гомология и филогения для сравнительных геномных исследований, к которым можно получить доступ через два интерфейса. Первый - это браузер дерева, который рисует дерево видов или дерево генов для выбранного гена и его окрестностей. Второй - Orthology Browser, который является расширением Genome Browser и демонстрирует выбранный ген в контексте его соседства гена, согласованного с ортологами в других выбранных геномах.[10] Оба браузера предоставляют возможность сохранить ген в корзине сеансовых генов для дальнейшего анализа.

Браузер дерева

Вид дерева видов в прямоугольном стиле

Доступ к браузеру дерева можно получить, выполнив поиск гена с помощью инструмента «Найти гены» на домашней странице по его идентификатору VIMSS (например, VIMSS15779). После перехода к просмотру контекста генов с помощью опции «Обзор геномов по деревьям» отображаются дерево генов и диаграмма контекста генов. Кроме того, опция «Просмотр дерева видов» открывает вид дерева видов, в котором дерево видов отображается рядом с деревом генов. Кроме того, браузер дерева позволяет пользователям выбирать гены и геномы в соответствии с их сходством. Кроме того, он также демонстрирует горизонтальный перенос генов среди геномов.

Браузер ортологии

Просмотр контекста генов, который показывает контексты геномов рядом с деревом генов.

Браузер ортологии отображает ортологи геномов по сравнению с геномом запроса, выбирая несколько геномов в поле «Выбрать организмы для отображения».

Ортология вокруг VIMSS ID 15779 пяти заданных геномов, отображаемая в браузере ортологии.

Информацию о локусе можно просмотреть с помощью опции «просмотр генов», и этот ген можно добавить в корзину для сеансовых генов или загрузить данные об экспрессии его гена (включая тепловую карту). В качестве альтернативы, при просмотре геномов по деревьям отображается контекстное представление генов.

Информация о метаболических путях

Путь метаболизма пирувата, проиллюстрированный браузером Pathway.
Карта маршрутов KEGG Риккетсия rickettsii визуализируется GLAMM с выделением метаболита.

Браузер Pathway позволяет пользователям перемещаться по Киотской энциклопедии генов и геномов (KEGG)[11] карты путей, отображающие предполагаемое присутствие или отсутствие ферментов для двух выбранных геномов. В браузере путей можно отобразить карту конкретного пути и сравнение двух видов микробов. Номер комиссии по ферменту (например, 3.1.3.25) обеспечивает ссылку на представление списка генов, которое показывает информацию о выбранном ферменте и позволяет пользователю добавлять гены в корзину генов сеанса.

Макет Bioinformatics Workbench

GLAMM - еще один инструмент для поиска и визуализации метаболических путей в едином веб-интерфейсе. Это помогает пользователям идентифицировать или конструировать новые трансгенные пути.[12]

Биоинформатика

MicrobesOnline интегрировал множество инструментов для анализа последовательностей, профилей экспрессии генов и белок-белковых взаимодействий в интерфейс под названием Bioinformatics Workbench, доступ к которому осуществляется через генные тележки. Поддерживаемые в настоящее время анализы включают множественное выравнивание последовательностей, строительство филогенетические деревья, мотив поиск и сканирование, резюме профилей экспрессии генов и белок-белковых взаимодействий. В целях экономии вычислительных ресурсов пользователю разрешается запускать два одновременных задания в течение не более четырех часов, и все результаты временно сохраняются до завершения сеанса.[13] Результатами можно поделиться с другими пользователями или группами с помощью инструмента управления доступом к ресурсам.

Поддерживающие базы данных

Краткое содержание баз данных MicrobesOnline

MicrobesOnline построен на интеграции данных массива баз данных, которые управляют различными аспектами его возможностей. Полный список выглядит следующим образом:[14]

  • Информация о последовательности: Неизбыточные последовательности и аннотации белков, генов и транскриптов извлекаются из RefSeq [15] и Uniprot.[16]
  • Таксономическая классификация видов и последовательностей: NCBI Таксономия [17] используется для классификации видов и последовательностей по филогенетическим группам и построения филогенетического дерева.
  • Идентификация неаннотированных белков по последовательностям: CRITICA [18] используется для поиска участков последовательности ДНК, кодирующих белки. Используются как сравнительная геномика, так и независимый от аннотации метод сравнения.
  • Идентификация неаннотированных генов по последовательностям: MicrobesOnline полагается на Мерцание [19] для автоматического поиска генов бактерий, архей и вирусных последовательностей.
  • Классификация белков: Классификация белков по их консервативным доменам, семействам и суперсемействам, определяемая PIRSF,[20] Pfam,[21] УМНЫЙ [22] и СУПЕРСЕМЬЯ [23] репозитории включены.
  • Информация о генах ортологии: Ортологические группы генов у разных видов основаны на информации из базы данных COG,[24] который основан на сравнении белковых последовательностей для определения гомологии.
  • Функциональная информация генов и белков: Диапазон предоставляемой функциональной информации предоставлен следующими организациями: GOA [25] для Генная онтология аннотация генов по функциональным категориям, KEGG [26] для метаболических, молекулярных и сигнальных путей генов, и ПАНТЕРА [27][28] для получения информации о молекулярных и функциональных путях в контексте взаимоотношений между семействами белков и их эволюции. ТИГРФАМ [29] и Gene3D [30] используются для получения структурной информации и аннотации белков.
  • Данные экспрессии генов: Оба NCBI GEO [31] и база данных по множеству микробов [32] поддерживать данные об экспрессии генов MicrobesOnline. Наборы данных, скомпилированные с помощью базы данных Many Microbe Microarrays, имеют дополнительное преимущество, заключающееся в возможности прямого сопоставления, поскольку только данные, генерируемые одноканальным Affymetrix микроматрицы принимаются и впоследствии нормализуются.
  • Обнаружение CRISPR: CRISPR [33] представляют собой локусы ДНК, участвующие в иммунитете против инвазивных последовательностей, где короткие прямые повторы разделены последовательностями спейсера.[34] Базы данных, созданные CRT [35] и PILER-CL [36] алгоритмы используются для обнаружения CRISPR.
  • Обнаружение тРНК: TRNAscan-SE [37] база данных используется в качестве ссылки для идентификации последовательностей тРНК.
  • Подача данных пользователями: Пользователи имеют возможность загружать файлы геномов и экспрессий в MicrobesOnline и анализировать их с помощью предлагаемых инструментов анализа, с возможностью сохранения конфиденциальности данных (в случае неопубликованных данных) или публикации их для всех.[38] Данные микрочипов должны включать четкую идентификацию организмов, платформ, обработок и контролей, экспериментальных условий, временных точек и используемых методов нормализации, а также данные экспрессии в формате логарифмического отношения или логарифмических уровней. Хотя предварительные последовательности генома принимаются, они должны соответствовать определенным правилам: (1) собранный геном должен иметь менее 100 каркасов, (2) ФАСТА следует использовать формат файла, имеющий уникальную метку для каждого контиг, (3) предпочтительно наличие генных предсказаний (в этом случае принятые форматы включают GenBank, EMBL, разделенные табуляцией и ФАСТА ), (4) необходимо указать название генома и таксономический идентификатор NCBI.

Обновления

MicrobesOnline обновлялся каждые 3–9 месяцев с 2007 по 2011 год, куда добавлялись новые функции, а также данные о новых видах. Однако с марта 2011 года новых примечаний к выпуску не было.[39]

Совместимость с другими сайтами

MicrobesOnline совместим с другими аналогичными платформами интегрированных данных о микробах, такими как IMG и RegTransBase при условии, что стандартные идентификаторы генов поддерживаются во всей базе данных.[40]

MicrobesOnline в сфере платформ для анализа микробов

Были и другие попытки создать унифицированную платформу для инструментов анализа прокариот, однако большинство из них сосредоточено на одном наборе типов анализа. Несколько примеров таких специализированных баз данных включают в себя те, в которых особое внимание уделяется анализу метаболических данных (Microme[41]), сравнительная геномика (МБГД [42] и браузер OMA [43]), регулоны и факторы транскрипции (RegPrecise [44]), сравнительная функциональная геномика (Pathline [45]) среди многих других. Однако другими группами были предприняты заметные усилия по созданию комплексных платформ, которые во многом совпадают с возможностями MicrobesOnline. Микроскоп [46] и Интегрированная система микробных геномов[47][48] (IMG) - это примеры популярных и недавно обновленных баз данных (По состоянию на сентябрь 2014 г.).

Расширение метагеномного анализа: metaMicrobesOnline

metaMicrobesOnline [49] был скомпилирован теми же разработчиками, что и MicrobesOnline, и представляет собой расширение возможностей MicrobesOnline, сосредоточивая внимание на филогенетическом анализе метагеномы. С веб-интерфейсом, аналогичным MicrobesOnline, пользователь может переключаться между сайтами с помощью ссылки «переключиться на» на главной странице.

Смотрите также

внешние ссылки

использованная литература

  1. ^ Alm, E.J .; Huang, K. H .; Цена, М. Н .; Koche, R.P .; Келлер, К; Дубчак, И.Л .; Аркин, А. П. (2005). "Микробы онлайн Веб-сайт сравнительной геномики ». Геномные исследования. 15 (7): 1015–22. Дои:10.1101 / гр.3844805. ЧВК  1172046. PMID  15998914.
  2. ^ Dehal, P. S .; Joachimiak, M. P .; Цена, М. Н .; Bates, J. T .; Baumohl, J. K .; Chivian, D .; Friedland, G.D .; Huang, K. H .; Keller, K .; Новичков, П. С .; Дубчак, И.Л .; Alm, E.J .; Аркин, А. П. (2009). «Микробы онлайн: Интегрированный портал сравнительной и функциональной геномики ». Исследования нуклеиновых кислот. 38 (Выпуск базы данных): D396–400. Дои:10.1093 / nar / gkp919. ЧВК  2808868. PMID  19906701.
  3. ^ Файст, А. М .; Herrgård, M. J .; Thiele, I .; Reed, J. L .; Палссон, Б. Ø. (2008). «Реконструкция биохимических сетей в микроорганизмах». Обзоры природы Микробиология. 7 (2): 129–43. Дои:10.1038 / nrmicro1949. ЧВК  3119670. PMID  19116616.
  4. ^ Чен, И. М. А .; Марковиц, В. М .; Чу, К .; Андерсон, I .; Mavromatis, K .; Kyrpides, N.C .; Иванова, Н. Н. (2013). «Улучшение аннотаций микробного генома в контексте интегрированной базы данных». PLoS ONE. 8 (2): e54859. Bibcode:2013PLoSO ... 854859C. Дои:10.1371 / journal.pone.0054859. ЧВК  3570495. PMID  23424620.
  5. ^ "Домашняя страница MicrobesOnline". Микробы. Получено 2014-09-09.
  6. ^ Виртуальный институт микробного стресса и выживания; Национальная лаборатория Эрнеста Орландо Лоуренса Беркли (2008). «Путеводитель по сайту и учебник». Микробы. 1 Cyclotron Road • Беркли, Калифорния 94720.CS1 maint: location (ссылка на сайт)
  7. ^ Dehal, P. S .; Joachimiak, M. P .; Цена, М. Н .; Bates, J. T .; Baumohl, J. K .; Chivian, D .; Friedland, G.D .; Huang, K. H .; Keller, K .; Новичков, П. С .; Дубчак, И.Л .; Alm, E.J .; Аркин, А. П. (2009). «Микробы онлайн: Интегрированный портал сравнительной и функциональной геномики ». Исследования нуклеиновых кислот. 38 (Выпуск базы данных): D396–400. Дои:10.1093 / nar / gkp919. ЧВК  2808868. PMID  19906701.
  8. ^ Цена, М. Н .; Dehal, P. S .; Аркин, А. П. (2008). «FastBLAST: гомологические отношения для миллионов белков». PLoS ONE. 3 (10): e3589. Bibcode:2008PLoSO ... 3.3589P. Дои:10.1371 / journal.pone.0003589. ЧВК  2571987. PMID  18974889.
  9. ^ Barrell, D .; Диммер, E .; Huntley, R.P .; Binns, D .; О'Донован, К .; Апвейлер, Р. (2009). «База данных GOA в 2009 году - интегрированный ресурс аннотаций генных онтологий». Исследования нуклеиновых кислот. 37 (Выпуск базы данных): D396–403. Дои:10.1093 / нар / gkn803. ЧВК  2686469. PMID  18957448.
  10. ^ Виртуальный институт микробного стресса и выживания; Национальная лаборатория Эрнеста Орландо Лоуренса Беркли (2008). «Путеводитель по сайту и учебник». Микробы. 1 Cyclotron Road • Беркли, Калифорния 94720.CS1 maint: location (ссылка на сайт)
  11. ^ Канехиса, М. (2004). «Ресурс KEGG для расшифровки генома». Исследования нуклеиновых кислот. 32 (90001): 277D – 280. Дои:10.1093 / нар / gkh063. ЧВК  308797. PMID  14681412.
  12. ^ Bates, J. T .; Chivian, D .; Аркин, А. П. (2011). "GLAMM: приложение для метаболических карт, связанное с геномом". Исследования нуклеиновых кислот. 39 (Выпуск веб-сервера): W400–5. Дои:10.1093 / nar / gkr433. ЧВК  3125797. PMID  21624891.
  13. ^ Виртуальный институт микробного стресса и выживания; Национальная лаборатория Эрнеста Орландо Лоуренса Беркли (2008). «Путеводитель по сайту и учебник». Микробы. 1 Cyclotron Road • Беркли, Калифорния 94720.CS1 maint: location (ссылка на сайт)
  14. ^ Alm, E.J .; Huang, K. H .; Цена, М. Н .; Koche, R.P .; Келлер, К; Дубчак, И.Л .; Аркин, А. П. (2005). "Микробы онлайн Веб-сайт сравнительной геномики ». Геномные исследования. 15 (7): 1015–22. Дои:10.1101 / гр.3844805. ЧВК  1172046. PMID  15998914.
  15. ^ Прюитт, К. Д .; Татусова, Т .; Маглотт, Д. Р. (2007). "Эталонные последовательности NCBI (см. Seq): Тщательно подобранная база данных неизбыточных последовательностей геномов, транскриптов и белков ». Исследования нуклеиновых кислот. 35 (Выпуск базы данных): D61–5. Дои:10.1093 / нар / gkl842. ЧВК  1716718. PMID  17130148.
  16. ^ Юнипрот, Консорциум (2009). "Универсальный протеиновый ресурс (Uni Prot) 2009". Исследования нуклеиновых кислот. 37 (Выпуск базы данных): D169–74. Дои:10.1093 / nar / gkn664. ЧВК  2686606. PMID  18836194.
  17. ^ Sayers, E.W .; Barrett, T .; Бенсон, Д. А .; Bryant, S.H .; Canese, K .; Четвернин, В .; Чёрч, Д. М .; Dicuccio, M .; Эдгар, Р .; Federhen, S .; Феоло, М .; Geer, L. Y .; Helmberg, W .; Капустин, Ю .; Ландсман, Д .; Lipman, D. J .; Madden, T. L .; Maglott, D. R .; Миллер, В .; Mizrachi, I .; Ostell, J .; Прюитт, К. Д .; Schuler, G.D .; Sequeira, E .; Sherry, S.T .; Shumway, M .; Сироткин, К .; Суворов, А .; Старченко, Г .; и другие. (2009). «Ресурсы базы данных Национального центра биотехнологической информации». Исследования нуклеиновых кислот. 37 (Выпуск базы данных): D5–15. Дои:10.1093 / nar / gkn741. ЧВК  2686545. PMID  18940862.
  18. ^ Badger, J. H .; Олсен, Г. Дж. (1999). «CRITICA: Инструмент для идентификации кодовой области с использованием сравнительного анализа». Молекулярная биология и эволюция. 16 (4): 512–24. Дои:10.1093 / oxfordjournals.molbev.a026133. PMID  10331277.
  19. ^ Delcher, A. L .; Братке, К. А .; Пауэрс, Э. С .; Зальцберг, С. Л. (2007). «Идентификация бактериальных генов и ДНК эндосимбионтов с помощью Glimmer». Биоинформатика. 23 (6): 673–679. Дои:10.1093 / биоинформатика / btm009. ЧВК  2387122. PMID  17237039.
  20. ^ Wu, C.H .; Никольская, А .; Huang, H .; Yeh, L. S .; Натале, Д. А .; Vinayaka, C.R .; Hu, Z. Z .; Mazumder, R .; Kumar, S .; Kourtesis, P .; Ledley, R. S .; Suzek, B.E .; Армински, Л .; Chen, Y .; Zhang, J .; Cardenas, J. L .; Chung, S .; Castro-Alvear, J .; Динков, Г .; Баркер, В. К. (2004). «PIRSF: Система классификации семей на информационном ресурсе о белках». Исследования нуклеиновых кислот. 32 (90001): 112D – 1114. Дои:10.1093 / нар / gkh097. ЧВК  308831. PMID  14681371.
  21. ^ Finn, R.D .; Tate, J .; Mistry, J .; Coggill, P.C .; Sammut, S.J .; Hotz, H. -R .; Ceric, G .; Forslund, K .; Eddy, S. R .; Sonnhammer, E. L. L .; Бейтман, А. (2007). «База данных семейств белков Pfam». Исследования нуклеиновых кислот. 36 (Выпуск базы данных): D281–8. Дои:10.1093 / нар / гкм960. ЧВК  2238907. PMID  18039703.
  22. ^ Letunic, I .; Doerks, T .; Борк, П. (2009). «SMART 6: последние обновления и новые разработки». Исследования нуклеиновых кислот. 37 (Выпуск базы данных): D229–32. Дои:10.1093 / nar / gkn808. ЧВК  2686533. PMID  18978020.
  23. ^ Wilson, D .; Madera, M .; Vogel, C .; Чотия, К.; Гоф, Дж. (2007). «База данных SUPERFAMILY в 2007 году: семьи и функции». Исследования нуклеиновых кислот. 35 (Проблема с базой данных): D308 – D313. Дои:10.1093 / нар / gkl910. ЧВК  1669749. PMID  17098927.
  24. ^ Татусов, Р.Л .; Федорова, Н. Д .; Jackson, J.D .; Джейкобс, А. Р .; Кирютин, Б .; Кунин, Э. В .; Крылов, Д. М .; Mazumder, R .; Мехедов, С.Л .; Никольская, А. Н .; Rao, B.S .; Смирнов, С .; Свердлов, А. В .; Васудеван, S .; Wolf, Y. I .; Инь, Дж. Дж .; Натале, Д. А. (2003). «База данных COG: обновленная версия включает эукариот». BMC Bioinformatics. 4: 41. Дои:10.1186/1471-2105-4-41. ЧВК  222959. PMID  12969510.
  25. ^ Barrell, D .; Диммер, E .; Huntley, R.P .; Binns, D .; О'Донован, К .; Апвейлер, Р. (2009). «База данных GOA в 2009 году - интегрированный ресурс аннотаций генных онтологий». Исследования нуклеиновых кислот. 37 (Выпуск базы данных): D396–403. Дои:10.1093 / нар / gkn803. ЧВК  2686469. PMID  18957448.
  26. ^ Канехиса, М. (2004). «Ресурс KEGG для расшифровки генома». Исследования нуклеиновых кислот. 32 (90001): 277D – 280. Дои:10.1093 / нар / gkh063. ЧВК  308797. PMID  14681412.
  27. ^ Mi, H .; Guo, N .; Kejariwal, A .; Томас, П. Д. (2007). «PANTHER версия 6: данные об эволюции последовательности и функции белков с расширенным представлением биологических путей». Исследования нуклеиновых кислот. 35 (Выпуск базы данных): D247–52. Дои:10.1093 / нар / gkl869. ЧВК  1716723. PMID  17130144.
  28. ^ Mi, H .; Томас, П. (2009). «Путь PANTHER: база данных путей на основе онтологий в сочетании с инструментами анализа данных». Белковые сети и анализ путей. Методы молекулярной биологии. 563. С. 123–40. Дои:10.1007/978-1-60761-175-2_7. ISBN  978-1-60761-174-5. PMID  19597783.
  29. ^ Селенгут, J.D .; Haft, D.H .; Davidsen, T .; Ganapathy, A .; Gwinn-Giglio, M .; Nelson, W.C .; Richter, A. R .; Белый, О. (2007). «TIGRFAM и свойства генома: инструменты для определения молекулярных функций и биологических процессов в геномах прокариот». Исследования нуклеиновых кислот. 35 (Выпуск базы данных): D260–4. Дои:10.1093 / нар / gkl1043. ЧВК  1781115. PMID  17151080.
  30. ^ Йейтс, С .; Lees, J .; Reid, A .; Kellam, P .; Martin, N .; Лю, X .; Оренго, К. (2007). «Gene3D: Комплексная структурная и функциональная аннотация геномов». Исследования нуклеиновых кислот. 36 (Выпуск базы данных): D414–8. Дои:10.1093 / нар / гкм1019. ЧВК  2238970. PMID  18032434.
  31. ^ Barrett, T .; Труп, Д. Б .; Wilhite, S.E .; Ledoux, P .; Руднев, Д .; Евангелиста, C .; Kim, I. F .; Соболева, А .; Томашевский, М .; Маршалл, К. А .; Phillippy, K. H .; Шерман, П. М .; Muertter, R.N .; Эдгар, Р. (2009). "NCBI GEO: Архив функциональных геномных данных с высокой пропускной способностью". Исследования нуклеиновых кислот. 37 (Выпуск базы данных): D885–90. Дои:10.1093 / nar / gkn764. ЧВК  2686538. PMID  18940857.
  32. ^ Faith, J. J .; Driscoll, M.E .; Fusaro, V.A .; Cosgrove, E.J .; Hayete, B .; Juhn, F. S .; Schneider, S.J .; Гарднер, Т. С. (2007). «База данных многих микробов: унифицированные нормализованные компендиумы Affymetrix со структурированными экспериментальными метаданными». Исследования нуклеиновых кислот. 36 (Выпуск базы данных): D866–70. Дои:10.1093 / нар / гкм815. ЧВК  2238822. PMID  17932051.
  33. ^ Марраффини, Л. А .; Зонтхаймер, Э. Дж. (2010). «Вмешательство CRISPR: РНК-направленный адаптивный иммунитет у бактерий и архей». Природа Обзоры Генетика. 11 (3): 181–190. Дои:10.1038 / nrg2749. ЧВК  2928866. PMID  20125085.
  34. ^ Марраффини, Л. А .; Зонтхаймер, Э. Дж. (2010). «Вмешательство CRISPR: РНК-направленный адаптивный иммунитет у бактерий и архей». Природа Обзоры Генетика. 11 (3): 181–190. Дои:10.1038 / nrg2749. ЧВК  2928866. PMID  20125085.
  35. ^ Bland, C; Ramsey, T. L .; Sabree, F; Лоу, М; Браун, К; Kyrpides, N.C .; Гугенгольц, П (2007). «Инструмент распознавания CRISPR (CRT): инструмент для автоматического обнаружения сгруппированных палиндромных повторов с регулярными интервалами». BMC Bioinformatics. 8: 209. Дои:10.1186/1471-2105-8-209. ЧВК  1924867. PMID  17577412.
  36. ^ Эдгар Р. К. (2007). «PILER-CR: быстрая и точная идентификация повторов CRISPR». BMC Bioinformatics. 8: 18. Дои:10.1186/1471-2105-8-18. ЧВК  1790904. PMID  17239253.
  37. ^ Lowe, T. M .; Эдди, С. Р. (1997). «TRNAscan-SE: программа для улучшенного обнаружения генов транспортной РНК в геномной последовательности». Исследования нуклеиновых кислот. 25 (5): 955–64. Дои:10.1093 / nar / 25.5.955. ЧВК  146525. PMID  9023104.
  38. ^ "Домашняя страница MicrobesOnline". Микробы. Получено 2014-09-09.
  39. ^ «Примечания к выпуску MicrobesOnline». Микробы. Получено 2014-09-10.
  40. ^ Dehal, P. S .; Joachimiak, M. P .; Цена, М. Н .; Bates, J. T .; Baumohl, J. K .; Chivian, D .; Friedland, G.D .; Huang, K. H .; Keller, K .; Новичков, П. С .; Дубчак, И.Л .; Alm, E.J .; Аркин, А. П. (2009). «Микробы онлайн: Интегрированный портал сравнительной и функциональной геномики ». Исследования нуклеиновых кислот. 38 (Выпуск базы данных): D396–400. Дои:10.1093 / nar / gkp919. ЧВК  2808868. PMID  19906701.
  41. ^ «Микром». Microme. Получено 2014-09-09.
  42. ^ Uchiyama, I .; Михара, М .; Nishide, H .; Чиба, Х. (2012). «Обновление MBGD 2013: База данных микробного генома для изучения разнообразия микробного мира». Исследования нуклеиновых кислот. 41 (Выпуск базы данных): D631–5. Дои:10.1093 / нар / гкс1006. ЧВК  3531178. PMID  23118485.
  43. ^ Альтенхофф, А. М .; Schneider, A .; Gonnet, G.H .; Дессимоз, К. (2010). «OMA 2011: Ортологический вывод среди 1000 полных геномов». Исследования нуклеиновых кислот. 39 (Выпуск базы данных): D289–94. Дои:10.1093 / nar / gkq1238. ЧВК  3013747. PMID  21113020.
  44. ^ Новичков, П. С .; Казаков, А.Е .; Равчеев, Д. А .; Leyn, S.A .; Ковалева, Г.Ю .; Сутормин, Р. А .; Казанов, М.Д .; Riehl, W .; Аркин, А.П .; Дубчак, И .; Родионов Д.А. (2013). "Рег Точный 3.0 - Ресурс для изучения регуляции транскрипции у бактерий на уровне генома ». BMC Genomics. 14: 745. Дои:10.1186/1471-2164-14-745. ЧВК  3840689. PMID  24175918.
  45. ^ Мейер, М .; Wong, B .; Стычинский, М .; Мюнцнер, Т.; Пфистер, Х. (2010). «Путь: инструмент для сравнительной функциональной геномики». Форум компьютерной графики. 29 (3): 1043–1052. Дои:10.1111 / j.1467-8659.2009.01710.x.
  46. ^ Vallenet, D .; Belda, E .; Calteau, A .; Cruveiller, S .; Engelen, S .; Lajus, A .; Le Fevre, F .; Longin, C .; Mornico, D .; Roche, D .; Rouy, Z .; Salvignol, G .; Scarpelli, C .; Thil Smith, A. A .; Weiman, M .; Медиг, К. (2012). "Микро Объем- интегрированный микробный ресурс для лечения и сравнительного анализа геномных и метаболических данных ». Исследования нуклеиновых кислот. 41 (Выпуск базы данных): D636–47. Дои:10.1093 / нар / гкс1194. ЧВК  3531135. PMID  23193269.
  47. ^ Марковиц, В. М .; Szeto, E .; Palaniappan, K .; Гречкин, Ю .; Чу, К .; Чен, И. М. А .; Дубчак, И .; Андерсон, I .; Lykidis, A .; Mavromatis, K .; Иванова, Н. Н .; Кирпидес, Н. К. (2007). «Интегрированная система микробных геномов (IMG) в 2007 году: расширение инструментов для содержания и анализа данных». Исследования нуклеиновых кислот. 36 (Выпуск базы данных): D528–33. Дои:10.1093 / нар / гкм846. ЧВК  2238897. PMID  17933782.
  48. ^ Марковиц, В. М .; Чен, И. -М. А .; Palaniappan, K .; Чу, К .; Szeto, E .; Pillay, M .; Ратнер, А .; Huang, J .; Woyke, T .; Huntemann, M .; Андерсон, I .; Billis, K .; Varghese, N .; Mavromatis, K .; Pati, A .; Иванова, Н. Н .; Кирпидес, Н. К. (2013). «IMG 4 версия интегрированной системы сравнительного анализа геномов микробов». Исследования нуклеиновых кислот. 42 (Выпуск базы данных): D560–7. Дои:10.1093 / nar / gkt963. ЧВК  3965111. PMID  24165883.
  49. ^ Chivian, D .; Dehal, P. S .; Keller, K .; Аркин, А. П. (2012). "Мета Микробы онлайн: Филогеномный анализ микробных сообществ ». Исследования нуклеиновых кислот. 41 (Выпуск базы данных): D648–54. Дои:10.1093 / нар / гкс1202. ЧВК  3531168. PMID  23203984.