Name: a web tool for generating high quality machine-readable biological pathways
Uploaded: 2017-02-08T12:30:00.000+00:00
Duration: 8 min 1 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about A Web Tool for Generating High Quality Machine-readable Biological Pathways at JoVE.com

Yazarlar mali destek, Sağlık Araştırması (CIHR) ve Genom Alberta, Genom Kanada &#39;nın bir bölümü Kanada Enstitüleri teşekkür etmek istiyorum.

<ol>
	<li>Michal, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=On+representation+of+metabolic+pathways.">On representation of metabolic pathways.</a> Biosystems. 47 (1-2), 1-7 (1998).</li><li>Kanehisa, M., Sato, Y., Kawashima, M., Furumichi, M., Tanabe, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=KEGG+as+a+reference+resource+for+gene+and+protein+annotation.">KEGG as a reference resource for gene and protein annotation.</a> Nucleic Acids Res. 44 (D1), D457-D462 (2016).</li><li>Karp, P., Riley, M., Paley, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+MetaCyc+Database.">The MetaCyc Database.</a> Nucleic Acids Res. 30 (1), 59-61 (2002).</li><li>Kelder, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=WikiPathways:+building+research+communities+on+biological+pathways.">WikiPathways: building research communities on biological pathways.</a> Nucleic Acids Res. 40 (Database issue), D1301-D1307 (2011).</li><li>Croft, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Reactome+pathway+knowledgebase).">The Reactome pathway knowledgebase).</a> Nucleic Acids Res. 42 (Database issue), D472-D477 (2014).</li><li>Karp, P. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Pathway+Tools+version+13.0:+integrated+software+for+pathway/genome+informatics+and+systems+biology.">Pathway Tools version 13.0: integrated software for pathway/genome informatics and systems biology.</a> Brief Bioinform. 11 (1), 40-79 (2010).</li><li>Van Iersel, M. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Presenting+and+exploring+biological+pathways+with+PathVisio.">Presenting and exploring biological pathways with PathVisio.</a> BMC Bioinformatics. 9, 399 (2008).</li><li>Demir, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+BioPAX+community+standard+for+pathway+data+sharing.">The BioPAX community standard for pathway data sharing.</a> Nat. Biotechnol. 28 (9), 935-942 (2010).</li><li>Shannon, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cytoscape:+A+Software+Environment+for+Integrated+Models+of+Biomolecular+Interaction+Networks.">Cytoscape: A Software Environment for Integrated Models of Biomolecular Interaction Networks.</a> Genome Res. 13 (11), 2498-2504 (2003).</li><li>Salomonis, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=GenMAPP+2:+new+features+and+resources+for+pathway+analysis.">GenMAPP 2: new features and resources for pathway analysis.</a> BMC Bioinformatics. 8, 217 (2007).</li><li>Elliott, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=PathCase:+pathways+database+system.">PathCase: pathways database system.</a> Bioinformatics. 24 (21), 2526-2533 (2008).</li><li>Hu, Z., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=VisANT+3.0:+new+modules+for+pathway+visualization,+editing,+prediction+and+construction.">VisANT 3.0: new modules for pathway visualization, editing, prediction and construction.</a> Nucleic Acids Res. 35 (Web Server), W625-W632 (2007).</li><li>Jewison, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=SMPDB+2.0:+Big+Improvements+to+the+Small+Molecule+Pathway+Database.">SMPDB 2.0: Big Improvements to the Small Molecule Pathway Database.</a> Nucleic Acids Res. 42 (D1), D478-D484 (2013).</li><li>Pon, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Pathways+with+PathWhiz.">Pathways with PathWhiz.</a> Nucleic Acids Res. 43 (W1), W552-W559 (2015).</li><li>Sajed, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ECMDB+2.0:+A+richer+resource+for+understanding+the+biochemistry+of+E.+coli.">ECMDB 2.0: A richer resource for understanding the biochemistry of E. coli.</a> Nucleic Acids Res. 44 (D1), D495-D501 (2015).</li><li>Wishart, D., Mandal, R., Stanislaus, A., Ramirez-Gaona, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cancer+Metabolomics+and+the+Human+Metabolome+Database.">Cancer Metabolomics and the Human Metabolome Database.</a> Metabolites. 6 (1), 10 (2016).</li><li>Altschul, S. F., Gish, W., Miller, W., Myers, E. W., Lipman, D. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Basic+local+alignment+search+tool.">Basic local alignment search tool.</a> J. Mol. Biol. 215 (3), 403-410 (1990).</li><li>Le Novere, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+Systems+Biology+Graphical+Notation.">The Systems Biology Graphical Notation.</a> Nat. Biotechnol. 27 (8), 735-741 (2009).</li><li>Hucka, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+systems+biology+markup+language+(SBML):+a+medium+for+representation+and+exchange+of+biochemical+network+models.">The systems biology markup language (SBML): a medium for representation and exchange of biochemical network models.</a> Bioinformatics. 19 (4), 524-531 (2003).</li></ol>

Yazarlar ifşa hiçbir şey yok.

Basit bir metabolik yol (TCA döngüsü) oluşturmak için açıklanan protokol herhangi bir türden, makine tarafından okunabilir, biyolojik olarak karmaşık yolların geniş bir çeşitlilik oluşturmak için adapte edilebilir. Ayrıca, bu protokol aynı zamanda bir çoğaltmak veya diğer kullanıcılar tarafından oluşturulan mevcut yollar yaymak açıklanır. Bu aracı kullanarak bir yol oluşturma unsurları üst üste ile bağlı her biri reaksiyonlar, etkileşimleri, taşıma süreçleri ve alt yollar tekrarlanan adım adım eklemeler gerektirir. Tüm bunlar koyarak birlikte bir hayli biyolojik detay ve kullanışlı biyolojik bağlam sağlayan renkli, görsel olarak hoş yolu diyagramlar oluşturmak için olanak sağlar. Bu protokol açıklanan adımlar nispeten basit ve bir yolu diyagramı oluşturmak için gereken süre yolunun büyüklüğüne ve karmaşıklığına bağlıdır. uygulama biraz, en bireyler 15-20 reaksiyonlar oluşan yüksek kaliteli yolu şeması işlemek veya bir işler yapabilirsinizYaklaşık 15 dakika içinde d çeşitli hücresel bileşenler. Yepyeni bir kullanıcı benzer boyut ve karmaşıklık bir yol oluşturmak için 30-40 dk kadar sürebilir. bir yol oluşturmak için gereken zaman reaksiyonlar / render gereken işlemlerin sayısı ile kabaca doğrusal olduğunu. Bu web tabanlı aracıyla yüksek kalitede yolu oluşturma kalite ve detay kaynak materyal (kitap, çevrimiçi veri tabanları, deneysel veriler, elle çizilmiş eskizler gelen yollar) ve yolu &quot;sanatçı&quot; titizlik bağlıdır. bu bölümler reaksiyon elemanları (reaktanlar / ürünler, enzimler, kenarları, resimler, yakınlaştırma kutuları, etiket oluşturma ve düzenleme tarif beri yüksek kalitede yolu şemaları, bölümler 1.11, 1.15 ve protokolün 1.20 özellikle dikkat etmelidir oluşturmak isteyenler, ve membranlar). En iyi yolu şemaları akıllıca b bulunanlar da dahil olmak üzere mümkün yolun birçok mevcut temsilleri bilgi tevhit olacakooks, posterler, kağıtlar ve çevrimiçi veri tabanları. yüksek kaliteli yolları üreten bir diğer önemli dikkatlice (bölüm protokolünün 1.11) aracılığıyla bir reaksiyon oluşturmadan önce reaksiyonların doğruluğunu kontrol ediyor. Her tür için doğru (zaten PathWhiz en büyük veritabanında varolan çoğu) ilgili zaman ve reaktifler, ürünleri sağlamak için çaba ve enzimleri vardır alarak çok önemlidir. Reaksiyonlar, hücresel konumda farkında olması ve doğru biyolojik içerik sağlamak için önemli hücresel ya da hücre içi bileşenleri dahil edilmesi de önemlidir. Bu kontrol ve UniProt gibi online veri tabanları ile reaksiyonu doğrulayan yapılabilir. büyük ölçüde hataları azaltacaktır oluşturulacak yolun kaba, elle çizilmiş kroki ve çizim ya da render için harcanan toplam zaman ile birlikte eldeki tüm gerekli bilgileri, sahip. Tahmin edilebileceği gibi, daha büyük ve daha karmaşık yollar, partic işlemek için daha uzun sürerdurum daha ziyade istenen elemanları ve süreçleri PathWhiz veri tabanında zaten değilse. Büyük yollar ile çalışırken, eylemler arasında uzun gecikme önlemek için, tasarrufu modunda Kılavuzuna kaydetme moduna geçmek için genellikle akıllıca olacaktır. bir yol çoğaltma yapılırken oluşturulacak yolu yolundaki elemanların sayısına bağlıdır, zamanın miktarı kullanıcı beklemek olabilir. Çoğu yollar yaklaşık 1-2 dakika içinde çoğaltılabilir. Bir yol yayılan zaman PathWhiz BLAST 17 dizi türler arasında homolog enzimleri bulmak için arama kullanır gibi, yeni yayılır yolun başarılı render, iki tür ne kadar benzer bağlıdır. BLAST enzimlerin daha fazla sayıda çalıştırmak gerekir, çünkü büyük yollar yaymak için yavaş olacaktır. önemli ölçüde farklı türler arasındaki yollar yaymak (maya ve insanlar arasında ki) girişiminde yolları bilinmeyen proteinlerin bir dizi ile işlenmiş neden olacaktır. Bu &quot;uzaktan&quot; sropagated yollar genellikle ek manuel düzenleme gerektirir. Nedeniyle yolu diyagramlar ve bir yol getirilebilir detay son derece görsel doğası, onu (&gt; 20 inç veya&gt; 50 cm) oldukça büyük bir ekrana sahip bir bilgisayar ve iyi bir internet bağlantısı çalışmak için iyi bir fikirdir (&gt; 5 mbps). render veya ekran ferahlatıcı problemler karşılaşılan, kullanıcı sorun giderme küçük bir miktar yapmak zorunda kalabilirsiniz. Bir büyük, karmaşık yolu güncellemek için çok uzun sürerse, kullanıcı sayfayı yenilemeniz gerekebilir. beklendiği gibi bir yol yaymak etmezse, kullanıcı tüm öğelerin düzgün görüntülenmesini sağlamak için bazı manuel düzenleme yapmak zorunda kalabilirsiniz. bir tepki unsurları görüntülenmez Ayrıca, daha spesifik bir örnek olarak, kullanıcı tüm elemanlar veya enzimler düzgün seçilir ve kenarları gizli olmadığından emin olmak gerekebilir. Bir sorunla karşılaşılırsa, ana başlığında &quot;Yardım&quot; bağlantısını yararlı olabilir. Bir öğretici olduğunu&quot;Öğretici&quot; sekmesine ve kullanım kılavuzu altında bulunan &quot;Kullanıcı Kılavuzları&quot; sekmesi altında mevcuttur. Hem detaylı aracın özellikleri birçok açıklar. Kılavuzu sonra böyle bir kullanıcı bir yol kilitler olduğu gibi belirli bir özellik için potansiyel sınırlamaları gidermek ya da açıklamak için kullanılabilir ve kullanıcı düzenlemek istemektedir. Bu protokol ile ve ekteki şekillerde sağlanan örnekler aracılığıyla vurgulandığı gibi, bu araç herhangi bir (veya çoğu) diğer yolu çizim araçları (bakınız Tablo 1) bulunmayan eşsiz bir dizi özellik sunuyor. Birincisi, tamamen web tabanlı ve tamamen platform bağımsızdır. İkincisi, aynı zamanda makine tarafından okunabilir formatlarda (BioPAX, SBGN-ML 18, SBML 19 PWML 14) dönüştürülebilir renkli, biyolojik kompleks, görsel olarak hoş, tam köprü yolu diyagramlar oluşturulmasını ve kolay oluşumunu destekler. Üçüncü olarak, yol diyagramları cinslerBu araç ile ted, arama, göz seçilmiş ve kolayca online veritabanına kolay kullanımlı ve görüntüleme arayüzü üzerinden keşfedilebilir. Dördüncü olarak, web aracı yeni yollar ve yeni yolu elemanlarının paylaşımı ve üretilmesini teşvik eder &quot;yolu kalabalık kaynak&quot; için izin toplum yolu katkıları desteklemek için tasarlanmıştır. Bu web tabanlı araç tarafından oluşturulan Mesleki çeşitli uygulamalar için de kullanılabilir. Zengin detaylı, tam köprü yolları kolayca proteomik, metabolomik veya sistem biyolojisi uygulamaları için organizma özgü veritabanları entegre edilebilir. web tabanlı görüntüler üzerinden mevcut ayrıntılar genellikle statik bir resim yoluyla veya tek bir ders kitabı ya da dergi sayfası üzerinden görüntülenebilir olandan çok daha büyük olduğu gibi Internet erişimli yollar, eğitim ve öğretim amaçlı özellikle yararlıdır. Bu web tabanlı araç aynı zamanda baskı ve yayın için daha uygundur yolu temsilleri oluşumunu destekler.Sonuç olarak, bu web tabanlı bir araç tarafından oluşturulan birçok resim kağıtları, posterler ve slayt sunumları ortaya çıkıyor. Bu web sunucusu kullanılarak oluşturulan yollar sistem biyolojisi veya metabolik modelleme uygulamaları için hesaplamalı analizde doğrudan kullanılmak üzere (örneğin BioPAX ve SBML gibi) metin tabanlı veri alışverişi dosya biçimleri içine İhracat yollar sağlar. çıkarımlar türler arasındaki yollar sağlar propaganda özellikle çok yakın zamanda sıralı olan bu türler arasında, biyolojik süreçler hakkında yapılacak. tüm mevcut yolları halen PathWhiz var iken, kamu yolu veritabanı yeni kitle kaynaklı yolu koleksiyonları ortaya çıkmasına yol açan, büyümeye devam ediyor. Bu koleksiyonlar sadece umarım onların eşsiz biyoloji ve biyokimya daha derin bir anlayışa yol açacaktır, yeni türlerin kolayca uzatılabilir olmayacaktır.

Biyolojik yolu şemaları yaşam bilim adamları için planları gibidir. Onlar belki de biyolojik süreçleri ve genler, proteinler ve metabolitler arasında bağlamsal bağlantıları gösteren en özlü ve bilgilendirici yolları vardır. Görüntüler çok daha verimli bir ve genellikle çok daha kolay bir metin 1 den, bizler olmasıdır. yolu diyagramlar kalitesi, detay ve içerik önemli ölçüde değişebilir. Bu farklılıklar genellikle yolun amacına ve yolu sanatçının becerilerine bağlıdır. Böyle duvar çizelgeleri veya ders kitapları gibi eğitim amaçlı oluşturulan facebook genellikle profesyonel sanatçılar tarafından oluşturulur. Sonuç olarak, bu yolu şemaları çok daha görsel olarak hoş ve metabolit yapıların tam tasvirleri, hücre içi bileşenleri, hücre yapıları, dokular ve organlar ile çok daha biyolojik detay sunuyoruz. Bu &quot;ders kitabı&quot; temsiller genellikle ayrıntılı notlar içermektedir veyorumların. Öte yandan, internet uygulamaları için tasarlanmış yolu şemaları genellikle basitleştirilmiş makine tarafından okunabilir &quot;kablolama&quot; diyagramlar lehine sanatı ve görsel zenginlik feda etmek zorunda. Bu tel kafes şemaları daha kolay görüntü eşlenen ve köprü bulunmaktadır. Basitleştirilmiş yolu şemaları KEGG 2, MetaCyc 3, Wikipathways 4, ve Reactome 5 gibi popüler çevrimiçi yolu veritabanlarına temelini oluşturur. Bilgisayar uyumlu yolu veritabanı çıkışı da, bilgisayarla uyumlu bir yol çizim araçları görünümünü yol açmıştır. Başka bir deyişle, bir profesyonel sanatçı ya da kullanışlı yolu diyagramlar oluşturmak için profesyonel bir programcı olmak zorunda değildir. Örneğin, BioCyc en Yol araçları 6 ve Wikipathway en PathVisio yazılımı 7 kullanıcıları özgürce oluşturmak ve BioPAX 8 hisse makine tarafından okunabilir yolları için izinnd / veya HTML formatında. Ayrıca, bir diğer stand-alone ücretsiz paketlerinin sayısı yanı sıra ticari paketler 11 PathCase gibi Cytoscape 9, GenMAPP 10 gibi çeşitli makine tarafından okunabilir, tel çerçeve yollarının oluşturulmasını destekleyen ve VisANT 12 vardır. İnternet yolu diyagramlar sadeleştirme büyük ölçüde birçok web tarayıcıları ve web tabanlı render araçları bulunan tarihi sınırlamalar büyüdü. Bununla birlikte, ağ teknolojileri önemli gelişmeler son birkaç yıl içinde yapılmıştır. Gibi estetik ve ders kitaplarında bulunanlara kadar biyolojik tamamlanmış gibi renkli interaktif internet uyumlu yolu diyagramlar oluşturmak mümkün olabileceğini öne sürdü. Bu çalışma PathWhiz gelişmesine yol açmıştır. PathWhiz Ruby on bir Ruby (http://rubyonrails.org, sürüm 4.2.0) web framewor kullanılarak gerçekleştirilmiştirvarlık ilişkileri, dış referanslar, açıklamaları, görselleştirme özellikleri ve kimyasal yapıları da dahil olmak üzere yolu verilerinin tüm yönetmek için MySQL ilişkisel veritabanı (https://www.mysql.com, sürüm 5.1.50) içeren k. ön uç web istemcisi editörü ön uç web framework olarak backbone.js (http://backbonejs.org, sürüm 1.0.0) ile birlikte Ruby on Rails tarafından kontrol edilir. Başlangıçta insan sadece Küçük Molekül Yolu Veritabanı (SMPDB) 13 küratörlüğünde için geliştirilmiş, PathWhiz 14 yana birçok diğer organizmalar için yolun nesil desteklemek ve genel yolu görüntü ve bilgi veritabanı olarak işlev uzatıldı. Özellikle, bu web aracı metabolik protein etkileşimi, moleküler sinyalizasyon, fizyolojik ve ilaç / hastalık yollar dahil biyokimyasal / biyolojik yolların dizi oluşturulmasını sağlar. Bu yol çizim aracı diğer birçok farklıüç ana yollardan yolu üreten araçları: 1) oldukça bir stand-alone, kurulabilir yazılım paketi daha bir web sunucusu; 2) basit üretimi ve kimyasal bileşikler, proteinler, nükleik asitler, hücre membranları, hücre içi yapılarda, doku ve organların etkileşimli görselleştirme destekler; ve 3) kullanıcıların kolayca, ödünç böylece &quot;kitle kaynaklı&quot; yolu nesil izin inşa etmek ya da diğer kullanıcıların çalışmalarına geliştirmek için olanak sağlar. Bir web sunucusu olarak, indirilebilir, platforma özel yazılım araçları üzerinde birçok avantajı vardır. Özellikle, herhangi bir platform, işletim sistemi ve modern bir web tarayıcısı ile uyumludur. Ayrıca, (kullanıcılar özgürce izlemek ve oluşturdukları yolların erişilebilirliğini kontrol etmek için bir &quot;özel hesap&quot; oluşturabilir olsa) bir yol oluşturmaya başlamak için kayıt kullanıcının gerektirmez. Belki de bu aracın en çekici özelliği kolayca eklenebilir biyolojik ve biyokimyasal ayrıntı miktarıönceden işlenen görüntülerin bir palet, protein ve biyokimyasal verilerin geniş bir veri tabanı üzerinden herhangi bir yolu. Bu, hem &quot;non-sanatçı&quot; ve &quot;non-programcılar&quot; kolayca web uyumlu ve tamamen makine tarafından okunabilir olan renkli estetik ve zengin detaylı yollar oluşturmak için olanak sağlar. PathWhiz ve diğer yol çekme araçları arasında daha ayrıntılı bir karşılaştırması Tablo 1 &#39;de verilmektedir. Popüler yaşam bilimleri veritabanları bir dizi zaten online, interaktif yolu diyagramlar veritabanına özel oluşturmak için bu yolun çizim aracını kullandık. Örneğin, Escherichia coli Metabolome Veritabanı (ECMDB) 15 Son zamanlarda web tabanlı aracı kullanılarak çizilmiş fazla 1.650 yollar ile yolun kütüphanesi güncellendi. ECMDB her yolu şimdi detaylı metaboliti ve protein yapı tasvirleri ile zengin renkli, tam köprü görüntü haritası yanı sıra basitleştirilmiş siyah ve beyaz KEGG-l olarak görüntülenirike tel diyagramı. Bu büyük ölçekli yolu güncelleştirme daha önce diğer Escherichia coli metabolik veritabanları dahil olmasaydı birçok ara metabolitlerin keşfine yol açtı. İnsan Metabolome Veritabanı (HMDB) 15 gibi diğer veritabanları, sadece tasvir ve metabolik ve sinyal yolları tanımlamak için PathWhiz yollar güvenmek değil, aynı zamanda kanser gibi hastalıklarda rol oynayan metabolik değişiklikler tasvir. HMDB anda bu web aracıyla oluşturulan 101 metabolik yolları, 376 uyuşturucu eylem yolları, 233 hastalıkla ilişkili yollar ve 16 sinyal yolları, tümünü içerir. Aşağıdaki protokol PathWhiz kolayca oluşturmak çoğaltmak ve amaçları ve uygulamaları çeşitli biyokimyasal yollar yaymak için kullanılabilir ayrıntılı olarak açıklanmaktadır.

<table><tbody><tr><td>Computer with colour screen</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>&amp;nbsp;&gt;20 inches or &gt;50 cm</td></tr><tr><td>Internet connection&amp;nbsp;</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>&gt;5 mbps</td></tr><tr><td>Modern web browser&amp;nbsp;</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>Google Chrome (v. 31 and above), Internet Explorer (v. 9 and above), Safari (v. 7 and above), Opera (v. 15 and above) and Firefox (v. 23 and above)</td></tr></tbody></table>

a web tool for generating high quality machine-readable biological pathways

PathWhiz biyolojik bilgi açısından zengin renkli, interaktif, görsel olarak hoş yolu diyagramlar oluşturulmasını kolaylaştırmak için inşa edilmiş bir web sunucusudur. bu online uygulama tarafından oluşturulan yolları makine tarafından okunabilir ve esasen tüm web tarayıcıları ve işletim sistemleri ile tam uyumludur. Bu reaksiyonlar, etkileşimleri, ulaşım süreçleri ve bağlayıcı olayları tasvir etmek için seçimi ve önceden çizilmiş biyolojik veya biyokimyasal kişilerin farklı kombinasyonlar yerleştirilmesini sağlar özel olarak geliştirilmiş, web özellikli yolu çizim arabirimi kullanır. Unsurlar Bu palet kimyasal bileşikler, proteinler, nükleik asitler, hücre membranları, hücre içi yapılarda, doku ve organların oluşur. Bunun görsel öğelerin tümü interaktif ayarlanabilir ve özelleştirilebilir. Bu araç, bir web sunucusu olduğundan Dahası, bütün yollar ve yolu elemanları kamuya erişilebilir. yolunun Bu tür &quot;kalabalık kaynak&quot; olduğunu PathWhiz gelirZaten önceden çizilmiş yollar ve yolu elemanlarının bir hızla geniş ve büyüyen bir koleksiyonu içerir. Burada yeni yolların hızlı ve kolay oluşturulması ve mevcut yolların değiştirilmesi için bir protokol açıklar. ayrıca yolu düzenleme ve oluşturma kolaylaştırmak için, araç çoğaltma ve yayma fonksiyonlarını içerir. çoğaltma işlevi mevcut yolları oluşturmak veya yeni yollar düzenlemek için şablon olarak kullanılabilir sağlar. yayılma fonksiyonu bir varolan yolu izlemesini ve otomatik olarak farklı türler arasında da yaymak için izin verir. Bu araç ile oluşturulan Mesleki olabilir &quot;yeniden tarz&quot; farklı biçimlerde (KEGG benzeri veya metin kitap gibi) BioPAX, SBGN-ML, SBML veya PWML veri alışverişi formatlarını ihraç farklı geçmişlere sahip, renkli ve aynı indirilen içine PNG veya SVG görüntüleri. yollar kolayca sunumlar, poster ya da yayınlar entegre, online veritabanlarına dahil edilebilir veya çevrimiçi görüntüleme ve keşif için özel olarak kullanılabilir. bu protocol başarıyla artık HMDB, drugbank, SMPDB ve ECMDB dahil olmak üzere pek çok online veri tabanlarında bulunan 2.000 yol diyagramları oluşturmak için uygulanmıştır.

Watch this Scientific Journal Video about A Web Tool for Generating High Quality Machine-readable Biological Pathways at JoVE.com

A Web Tool for Generating High Quality Machine-readable Biological Pathways

PathWhiz biyokimyasal ve biyolojik yollar üretmek için kapsamlı bir çevrimiçi yolu çizim aracıdır. Önceden çizilmiş yolu bileşenlerinden oluşan kamuya açık veri tabanları ve kolayca genişletilebilir paletleri kullanır. Kolayca, yeni yollar inşa çoğaltmak ve mevcut yollar düzenleyebilir ve farklı organizmalar için önceden çizilmiş yolları yaymak için nasıl Bu protokol açıklar.

Yaratma Yüksek Kalite Makine okunabilir Biyolojik Pathways için Web Aracı

PathWhiz is a web server built to facilitate the creation of colorful, interactive, visually pleasing pathway diagrams that are rich in biological ...

a-web-tool-for-generating-high-quality-machine-readable-biological

Research

JoVE Journal

Biology

17.4K Görüntüleme.  University of Alberta.  PathWhiz biyokimyasal ve biyolojik yollar üretmek için kapsamlı bir çevrimiçi yolu çizim aracıdır. Önceden çizilmiş yolu bileşenlerinden oluşan kamuya açık veri tabanları ve kolayca genişletilebilir paletleri kullanır. Kolayca, yeni yollar inşa çoğaltmak ve mevcut yollar düzenleyebilir ve farklı organizmalar için önceden çizilmiş yolları yaymak için nasıl Bu protokol açıklar. 

Video: A Web Tool for Generating High Quality Machine-readable Biological Pathways

Leveraging CyVerse Resources for De Novo Comparative Transcriptomics of Underserved (Non-model) Organisms

This workflow allows novice researchers to leverage advanced computational resources such as cloud computing to carry out pairwise comparative transcriptomics. It also serves as a primer for biologists to develop data scientist computational skills, e.g. executing bash commands, visualization and management of large data sets. All command line code and further explanations of each command or step can be found on the wiki (<a href="https://wiki.cyverse.org/wiki/x/dgGtAQ">https://wiki.cyverse.org/wiki/x/dgGtAQ</a>). The Discovery Environment and Atmosphere platforms are connected together through the CyVerse Data Store. As such, once the initial raw sequencing data has been uploaded there is no more need to transfer large data files over an Internet connection, minimizing the amount of time needed to conduct analyses. This protocol is designed to analyze only two experimental treatments or conditions. Differential gene expression analysis is conducted through pairwise comparisons, and will not be suitable to test multiple factors. This workflow is also designed to be manual rather than automated. Each step must be executed and investigated by the user, yielding a better understanding of data and analytical outputs, and therefore better results for the user. Once complete, this protocol will yield de novo assembled transcriptome(s) for underserved (non-model) organisms without the need to map to previously assembled reference genomes (which are usually not available in underserved organism). These de novo transcriptomes are further used in pairwise differential gene expression analysis to investigate genes differing between two experimental conditions. Differentially expressed genes are then functionally annotated to understand the genetic response organisms have to experimental conditions. In total, the data derived from this protocol is used to test hypotheses about biological responses of underserved organisms.

Leveraging CyVerse Resources for De Novo Comparative Transcriptomics of Underserved Non-model Organisms

This protocol outlines a comparative de novo transcriptome assembly and annotation workflow for novice bioinformaticians. The workflow is available for free entirely through CyVerse and connected by the Data Store. Command line and graphical user interfaces are used, but all code needed is available to copy and paste.

CyVerse Kaynaklarını Kaldıracak<emDe Novo</em&gt; Yetersiz Üretilmiş (Model Olmayan) Organizmaların Karşılaştırmalı Transkriptomikleri

This workflow allows novice researchers to leverage advanced computational resources such as cloud computing to carry out pairwise comparative ...

Genetik

Sample Preparation and Analysis of RNASeq-based Gene Expression Data from Zebrafish

The analysis of global gene expression changes is a valuable tool for identifying novel pathways underlying observed phenotypes. The zebrafish is an excellent model for rapid assessment of whole transcriptome from whole animal or individual cell populations due to the ease of isolation of RNA from large numbers of animals. Here a protocol for global gene expression analysis in zebrafish embryos using RNA sequencing (RNASeq) is presented. We describe preparation of RNA from whole embryos or from cell populations obtained using cell sorting in transgenic animals. We also describe an approach for analysis of RNASeq data to identify enriched pathways and Gene Ontology (GO) terms in global gene expression data sets. Finally, we provide a protocol for validation of gene expression changes using quantitative reverse transcriptase PCR (qRT-PCR). These protocols can be used for comparative analysis of control and experimental sets of zebrafish to identify novel gene expression changes, and provide molecular insight into phenotypes of interest.

This protocol presents an approach for whole transcriptome analysis from zebrafish embryos, larvae, or sorted cells. We include isolation of RNA, pathway analysis of RNASeq data, and qRT-PCR-based validation of gene expression changes.

Numune hazırlama ve analiz RNASeq tabanlı gen ifadesi verileri Zebra balığı

The analysis of global gene expression changes is a valuable tool for identifying novel pathways underlying observed phenotypes. The zebrafish is an ...

Selecting Multiple Biomarker Subsets with Similarly Effective Binary Classification Performances

Biomarker detection is one of the more important biomedical questions for high-throughput &#39;omics&#39; researchers, and almost all existing biomarker detection algorithms generate one biomarker subset with the optimized performance measurement for a given dataset. However, a recent study demonstrated the existence of multiple biomarker subsets with similarly effective or even identical classification performances. This protocol presents a simple and straightforward methodology for detecting biomarker subsets with binary classification performances, better than a user-defined cutoff. The protocol consists of data preparation and loading, baseline information summarization, parameter tuning, biomarker screening, result visualization and interpretation, biomarker gene annotations, and result and visualization exportation at publication quality. The proposed biomarker screening strategy is intuitive and demonstrates a general rule for developing biomarker detection algorithms. A user-friendly graphical user interface (GUI) was developed using the programming language Python, allowing biomedical researchers to have direct access to their results. The source code and manual of kSolutionVis can be downloaded from http://www.healthinformaticslab.org/supp/resources.php.

Existing algorithms generate one solution for a biomarker detection dataset. This protocol demonstrates the existence of multiple similarly effective solutions and presents a user-friendly software to help biomedical researchers investigate their datasets for the proposed challenge. Computer scientists may also provide this feature in their biomarker detection algorithms.

Benzer şekilde etkili ikili sınıflandırma performansları ile birden fazla biyomarker alt kümeleri seçmek

Biomarker detection is one of the more important biomedical questions for high-throughput &#39;omics&#39; researchers, and almost all existing biomarker ...

Kanser Araştırmaları

Navigating MARRVEL, a Web-Based Tool that Integrates Human Genomics and Model Organism Genetics Information

Through whole-exome/genome sequencing, human geneticists identify rare variants that segregate with disease phenotypes. To assess if a specific variant is pathogenic, one must query many databases to determine whether the gene of interest is linked to a genetic disease, whether the specific variant has been reported before, and what functional data is available in model organism databases that may provide clues about the gene&#8217;s function in human. MARRVEL (Model organism Aggregated Resources for Rare Variant ExpLoration) is a one-stop data collection tool for human genes and variants and their orthologous genes in seven model organisms including in mouse, rat, zebrafish, fruit fly, nematode worm, fission yeast, and budding yeast. In this Protocol, we provide an overview of what MARRVEL can be used for and discuss how different datasets can be used to assess whether a variant of unknown significance (VUS) in a known disease-causing gene or a variant in a gene of uncertain significance (GUS) may be pathogenic. This protocol will guide a user through searching multiple human databases simultaneously starting with a human gene with or without a variant of interest. We also discuss how to utilize data from OMIM, ExAC/gnomAD, ClinVar, Geno2MP, DGV and DECHIPHER. Moreover, we illustrate how to interpret a list of ortholog candidate genes, expression patterns, and GO terms in model organisms associated with each human gene. Furthermore, we discuss the value protein structural domain annotations provided and explain how to use the multiple species protein alignment feature to assess whether a variant of interest affects an evolutionarily conserved domain or amino acid. Finally, we will discuss three different use-cases of this website. MARRVEL is an easily accessible open access website designed for both clinical and basic researchers and serves as a starting point to design experiments for functional studies.

Here, we present a protocol to access and analyze many human and model organism databases efficiently. This protocol demonstrates the use of MARRVEL to analyze candidate disease-causing variants identified from next-generation sequencing efforts.

İnsan Genomik ve Model Organizma Genetiği Bilgilerini Entegre Eden Web Tabanlı Bir Araç olan MARRVEL'de Gezinme

Through whole-exome/genome sequencing, human geneticists identify rare variants that segregate with disease phenotypes. To assess if a specific variant is ...

A Pathway Association Study Tool for GWAS Analyses of Metabolic Pathway Information

Recently, a new implementation of a previously described method for interpreting genome-wide association study (GWAS) data using metabolic pathway analysis has been developed and released. The Pathway Association Study Tool (PAST) was developed to address concerns with user-friendliness and slow-running analyses. This new user-friendly tool has been released on Bioconductor and Github. In testing, PAST ran analyses in less than one hour that previously required twenty-four or more hours. In this article, we present the protocol for using either the Shiny application or the R console to run PAST.

By running the Pathway Association Study Tool (PAST), either through the Shiny application or through the R console, researchers can gain a deeper understanding of the biological meaning of their genome-wide association study (GWAS) results by investigating the metabolic pathways involved.

Metabolik Yol Bilgilerinin GWAS Analizleri için Bir Pathway Association Çalışma Aracı

Recently, a new implementation of a previously described method for interpreting genome-wide association study (GWAS) data using metabolic pathway ...

<meta charset="utf8"></head><body>CUT&RUN veri analizi için yeni başlayanlar için uygun tek dilli ardışık düzen

Introductory Analysis and Validation of CUT&#38;RUN Sequencing Data

The CUT&amp;RUN technique facilitates detection of protein-DNA interactions across the genome. Typical applications of CUT&amp;RUN include profiling changes in histone tail modifications or mapping transcription factor chromatin occupancy. Widespread adoption of CUT&amp;RUN is driven, in part, by technical advantages over conventional ChIP-seq that include lower cell input requirements, lower sequencing depth requirements, and increased sensitivity with reduced background signal due to a lack of cross-linking agents that otherwise mask antibody epitopes. Widespread adoption of CUT&amp;RUN has also been achieved through the generous sharing of reagents by the Henikoff lab and the development of commercial kits to accelerate adoption for beginners. As technical adoption of CUT&amp;RUN increases, CUT&amp;RUN sequencing analysis and validation become critical bottlenecks that must be surmounted to enable complete adoption by predominantly wet lab teams. CUT&amp;RUN analysis typically begins with quality control checks on raw sequencing reads to assess sequencing depth, read quality, and potential biases. Reads are then aligned to a reference genome sequence assembly, and several bioinformatics tools are subsequently employed to annotate genomic regions of protein enrichment, confirm data interpretability, and draw biological conclusions. Although multiple in silico analysis pipelines have been developed to support CUT&amp;RUN data analysis, their complex multi-module structure and usage of multiple programming languages render the platforms difficult for bioinformatics beginners who may lack familiarity with multiple programming languages but wish to understand the CUT&amp;RUN analysis procedure and customize their analysis pipelines. Here, we provide a single-language step-by-step CUT&amp;RUN analysis pipeline protocol designed for users with any level of bioinformatics experience. This protocol includes completing critical quality checks to validate that the sequencing data is suitable for biological interpretation. We expect that following the introductory protocol provided in this article combined with downstream peak annotation will allow users to draw biological insights from their own CUT&amp;RUN datasets.

<meta charset="utf8"></head><body>Yazar Gündemi: Kanser Başlangıcı ve İmmünoterapi Direncinde Tekrarlayan DNA Yanlış Düzenlemesinin Rolünün Araştırılması

This protocol guides bioinformatics beginners through an introductory CUT&amp;RUN analysis pipeline that enables users to complete an initial analysis and validation of CUT&amp;RUN sequencing data. Completing the analysis steps described here, combined with downstream peak annotation, will allow users to draw mechanistic insights into chromatin regulation.

CUT&#38;RUN Sıralama Verilerinin Giriş Analizi ve Doğrulanması

The CUT&amp;RUN technique facilitates detection of protein-DNA interactions across the genome. Typical applications of CUT&amp;RUN include profiling ...

Pipeline for Analyzing Microarray Data in Esophageal Cancer Research

Development of Compendium for Esophageal Squamous Cell Carcinoma

Esophageal cancer (EC) ranks as the 8th most aggressive malignancy, and its treatment remains challenging due to the lack of biomarkers facilitating early detection. EC manifests in two major histological forms - adenocarcinoma (EAD) and squamous cell carcinoma (ESCC) - both exhibiting variations in incidence across geographically distinct populations. High-throughput technologies are transforming the understanding of diseases, including cancer. A significant challenge for the scientific community is dealing with scattered data in the literature. To address this, a simple pipeline is proposed for the analysis of publicly available microarray datasets and the collection of differentially regulated molecules between cancer and normal conditions. The pipeline can serve as a standard approach for differential gene expression analysis, identifying genes differentially expressed between cancer and normal tissues or among different cancer subtypes. The pipeline involves several steps, including Data preprocessing (involving quality control and normalization of raw gene expression data to remove technical variations between samples), Differential expression analysis (identifying genes differentially expressed between two or more groups of samples using statistical tests such as t-tests, ANOVA, or linear models), Functional analysis (using bioinformatics tools to identify enriched biological pathways and functions in differentially expressed genes), and Validation (involving validation using independent datasets or experimental methods such as qPCR or immunohistochemistry). Using this pipeline, a collection of differentially expressed molecules (DEMs) can be generated for any type of cancer, including esophageal cancer. This compendium can be utilized to identify potential biomarkers and drug targets for cancer and enhance understanding of the molecular mechanisms underlying the disease. Additionally, population-specific screening of esophageal cancer using this pipeline will help identify specific drug targets for distinct populations, leading to personalized treatments for the disease.

This protocol describes a useful tool for identifying significant molecular changes in cancer and leads to the development of new diagnostic and therapeutic approaches for esophageal squamous cell carcinoma.

Esophageal cancer (EC) ranks as the 8th most aggressive malignancy, and its treatment remains challenging due to the lack of biomarkers facilitating early ...

A Knowledge Graph Approach to Elucidate the Role of Organellar Pathways in Disease via Biomedical Reports

The rapidly increasing and vast quantities of biomedical reports, each containing numerous entities and rich information, represent a rich resource for biomedical text-mining applications. These tools enable investigators to integrate, conceptualize, and translate these discoveries to uncover new insights into disease pathology and therapeutics. In this protocol, we present CaseOLAP LIFT, a new computational pipeline to investigate cellular components and their disease associations by extracting user-selected information from text datasets (e.g., biomedical literature). The software identifies sub-cellular proteins and their functional partners within disease-relevant documents. Additional disease-relevant documents are identified via the software's label imputation method. To contextualize the resulting protein-disease associations and to integrate information from multiple relevant biomedical resources, a knowledge graph is automatically constructed for further analyses. We present one use case with a corpus of ~34 million text documents downloaded online to provide an example of elucidating the role of mitochondrial proteins in distinct cardiovascular disease phenotypes using this method. Furthermore, a deep learning model was applied to the resulting knowledge graph to predict previously unreported relationships between proteins and disease, resulting in 1,583 associations with predicted probabilities &gt;0.90 and with an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.91 on the test set. This software features a highly customizable and automated workflow, with a broad scope of raw data available for analysis; therefore, using this method, protein-disease associations can be identified with enhanced reliability within a text corpus.

A Knowledge Graph Approach to Elucidate the Role of Organellar Pathways in Disease via Biomedical Reports

A computational protocol, CaseOLAP LIFT, and a use case are presented for investigating mitochondrial proteins and their associations with cardiovascular disease as described in biomedical reports. This protocol can be easily adapted to study user-selected cellular components and diseases.

Organel Yolaklarının Hastalıktaki Rolünü Biyomedikal Raporlarla Aydınlatmak İçin Bir Bilgi Grafiği Yaklaşımı

The rapidly increasing and vast quantities of biomedical reports, each containing numerous entities and rich information, represent a rich resource for ...

Yaratma Yüksek Kalite Makine okunabilir Biyolojik Pathways için Web Aracı

Özet

Daha Fazla Video Keşfet

Bu videodaki bölümler

CyVerse Kaynaklarını Kaldıracak

Numune hazırlama ve analiz RNASeq tabanlı gen ifadesi verileri Zebra balığı

Benzer şekilde etkili ikili sınıflandırma performansları ile birden fazla biyomarker alt kümeleri seçmek

İnsan Genomik ve Model Organizma Genetiği Bilgilerini Entegre Eden Web Tabanlı Bir Araç olan MARRVEL'de Gezinme

Metabolik Yol Bilgilerinin GWAS Analizleri için Bir Pathway Association Çalışma Aracı

CUT&RUN Sıralama Verilerinin Giriş Analizi ve Doğrulanması

CUT&RUN Sıralama Verilerinin Giriş Analizi ve Doğrulanması

CUT&RUN Sıralama Verilerinin Giriş Analizi ve Doğrulanması

Development of Compendium for Esophageal Squamous Cell Carcinoma

Organel Yolaklarının Hastalıktaki Rolünü Biyomedikal Raporlarla Aydınlatmak İçin Bir Bilgi Grafiği Yaklaşımı