Name: a web tool for generating high quality machine-readable biological pathways
Uploaded: 2017-02-08T12:30:00
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

Die Autoren möchten die kanadischen Institutes of Health Research (CIHR) und Genome Alberta, eine Abteilung von Genome Canada, für die finanzielle Unterstützung danken.

<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>

Die Autoren haben nichts zu offenbaren.

Das hier beschriebene Protokoll für eine einfache Stoffwechselweg Schaffung kann (die TCA-Zyklus) eine Vielzahl von maschinenlesbaren, biologisch komplexe Wege für jede Spezies zu schaffen angepasst werden. Darüber hinaus beschreibt dieses Protokoll auch, wie man bestehende Wege von anderen Nutzern zu replizieren oder zu verbreiten. einen Weg Konstruieren dieses Werkzeug erfordert wiederholte Schritt-für-Schritt-Additionen von Reaktionen, Interaktionen Transportprozessen und Teilpfade, die jeweils durch sich überlappenden Elemente verbunden sind. Putting alles zusammen ermöglicht eine bunte, optisch ansprechende Pfaddiagramme zu erstellen, die erhebliche biologische Detail und nützliche biologische Kontext zu machen. Die Schritte in diesem Protokoll beschrieben sind, sind relativ einfach, und die Zeit, die einen Weg Diagramm aufzubauen, hängt von der Größe und Komplexität des Weges. Mit etwas Übung können die meisten Menschen eine hohe Qualität Weg-Diagramm-Darstellung von aus etwa 15-20 Reaktionen oder Verfahren eind mehrere zelluläre Komponenten in etwa 15 min. Ein brandneues Benutzer kann bis zu 30-40 Minuten einen Weg von ähnlicher Größe und Komplexität zu erzeugen. Die benötigte Zeit, einen Weg zu erzeugen, ist in etwa linear mit der Anzahl der Reaktionen / Prozesse, die gerendert werden müssen. einen qualitativ hochwertigen Weg durch diese Web-basiertes Tool erstellen, hängt von der Qualität und Detail des Ausgangsmaterials (Wege aus Bücher, Online-Datenbanken, experimentelle Daten, von Hand gezeichnete Skizzen) und der Verwöhntheit des Weges &quot;Künstler&quot;. Diejenigen, die zu erzeugen höhere Qualität Pfaddiagramme sollte ein besonderes Augenmerk auf die Abschnitte 1.11, 1.15 und 1.20 des Protokolls zahlen, da diese Abschnitte beschreiben die Erstellung und Bearbeitung von Reaktionselementen (Reaktanden / Produkte, Enzyme, Kanten, Bilder, Zoom-Boxen, Etiketten, und Membranen). Die besten Pfaddiagramme werden auf intelligente Weise Informationen aus möglichst vielen vorhandenen Darstellungen des Weges wie möglich einschließlich der in b gefunden amalgamierenooks, Plakate, Zeitungen und Online-Datenbanken. Ein weiterer Schlüssel für qualitativ hochwertige Wege zu erzeugen prüft sorgfältig die Richtigkeit der Reaktionen vor einer Reaktion zu schaffen (durch Abschnitt 1.11 des Protokolls). die Zeit und Mühe nehmen die Reaktanten, Produkte und Enzyme beteiligt sind (von denen viele bereits existieren in PathWhiz der großen Datenbank) sind für jede Art richtig sicherzustellen ist sehr wichtig. Es ist auch wichtig, die zelluläre Lokalisation der Reaktionen zu sein und Schlüssel zellulären oder subzellulären Komponenten einzubeziehen, um den richtigen biologischen Kontext bereitzustellen. Dies kann durch die Überprüfung und bestätigende die Reaktion durch Online-Datenbanken wie UniProt erfolgen. Nachdem alle erforderlichen Informationen zur Hand, zusammen mit einer rauen, von Hand gezeichnete Skizze des Weges stark geschaffen werden, werden Fehler und der Gesamtzeit auf Zeichnung oder Rendering verbrachte reduzieren. Wie zu erwarten größere und komplexere Wege länger dauern wird, insbeson zu machensonders wenn die gewünschten Elemente und Prozesse sind nicht bereits in PathWhiz Datenbank. Wenn mit größeren Wegen gearbeitet wird, ist es meist sinnvoll, von der Autosave-Modus auf den manuellen Sparmodus zu wechseln, um eine lange Verzögerung zwischen den Aktionen zu verhindern. Wenn eine Bahn replizierende, der Benutzer kann die Menge an Zeit warten, bis der Weg erzeugt auf der Anzahl von Elementen in dem Pfad hängt werden. Die meisten Wege sind in ca. 1-2 min repliziert werden. Wenn Sie einen Weg, erfolgreich Wiedergabe des neu propagierten Weg ausbreitende hängt davon ab , wie ähnlich sich die beiden Arten, wie PathWhiz BLAST 17 - Sequenz verwendet sucht homologe Enzyme zwischen den Arten zu finden. Größere Wege langsamer sein wird fortzupflanzen, da BLAST auf eine größere Anzahl von Enzymen ausgeführt werden müssen. Versuch Wege zwischen signifikant unterschiedlichen Spezies zu propagieren (sagen wir zwischen Hefe und Menschen) führt in Bahnen mit einer Anzahl von unbekannten Proteinen gemacht werden. Diese &quot;weitläufig&quot; propagated Wege werden in der Regel zusätzliche manuelle Bearbeitung erfordern. Aufgrund der sehr visuelle Art von Pfaddiagramme und dem Detail, das auf einen Weg gebracht werden kann, ist es immer eine gute Idee, auf einem Computer mit einem recht großen Bildschirm (&gt; 20 Zoll oder&gt; 50 cm) und eine gute Internetverbindung zu arbeiten (&gt; 5 mbps). Wenn die Probleme mit Rendering oder einen Neuaufbau des Bildschirms auftreten, kann der Benutzer eine kleine Menge zur Fehlerbehebung zu tun. Wenn ein großer, komplexer Weg zu aktualisieren, zu lange dauert, kann der Benutzer auf die Seite aktualisieren. Wenn ein Weg nicht wie erwartet propagieren, kann der Benutzer eine manuelle Bearbeitung zu tun, um sicherzustellen, dass alle Elemente korrekt angezeigt werden. Auch als ein spezielleres Beispiel, wenn Elemente einer Reaktion nicht angezeigt werden, kann der Benutzer sicherstellen muss, dass alle Elemente oder Enzyme geeignet ausgewählt, und die Kanten werden nicht verborgen. Die &quot;Hilfe&quot; auf der Haupt-Header kann nützlich sein, wenn ein Problem auftritt. Ein Tutorial istunter der &quot;Tutorial&quot; Registerkarte und einer Anleitung ist unter &quot;Benutzerhandbücher&quot; Tab zur Verfügung. Beide erklären viele der Funktionen des Werkzeugs im Detail. Das Benutzerhandbuch verwendet werden können, mögliche Einschränkungen für ein bestimmtes Merkmal, wie zu beheben oder zu erklären, wenn ein Benutzer einen Weg blockiert und später möchte sie zu bearbeiten. Wie durch dieses Protokoll hervorgehoben und durch die in den beigefügten Figuren bereitgestellten Beispiele, bietet dieses Tool eine Reihe einzigartiger Merkmale gefunden in keiner (oder die meisten) anderen Weg Zeichenwerkzeuge (siehe Tabelle 1). Erstens, es ist vollständig web-basierte und vollständig plattformunabhängig. Zweitens unterstützt es die Darstellung und einfache Erzeugung von bunten, biologisch komplexe, optisch ansprechend, vollständig verlinkte Pfaddiagramme , die auch in maschinenlesbare Formate (BioPAX, SBGN-ML 18, 19 SBML, PWML 14) umgerechnet werden können. Drittens Pfaddiagramme Gattungented von diesem Tool können durchsucht, durchsucht, ausgewählt und leicht durch eine einfach zu bedienende Online-Datenbank und Anzeigen Schnittstelle erkundet werden. Viertens wird die Web-Tool entwickelt Community Weg Beiträge zu unterstützen, so dass für &quot;Weg Crowd Sourcing&quot;, die den Austausch und die Erzeugung von neuen Wegen und neuen Weg Elemente fördert. Pathways von dieser Web-basiertes Tool erzeugt wird, kann für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden. Detailreiche, vollständig mittels Hyperlink verwiesen Wege leicht Organismus spezifische Datenbanken für Proteomik, Metabolomik oder Anwendungen der Systembiologie integriert werden können. Internet zugänglichen Wege sind besonders nützlich für die Bildungs- und Ausbildungszwecken, da die zur Verfügung stehenden Informationen über Web-basierte Bilder sind oft viel größer als das, was über ein statisches Bild oder durch ein einziges Lehrbuch oder Journal-Seite angezeigt werden. Diese Web-basierte Tool unterstützt auch die Erzeugung von Pathway Darstellungen, die besser geeignet für den Druck und die Veröffentlichung sind.viele Bilder erzeugt von dieser Web-basiertes Tool erscheinen in Zeitungen, Poster und Präsentationen Als Folge. Exportieren Wege in textbasierten Datenaustausch Dateiformate (wie BioPAX und SBML) ermöglicht Wege mit dieser Web-Server generiert, um direkt in Computeranalyse für die Systembiologie oder metabolische Modellierungsanwendungen eingesetzt werden. Das Inverkehrbringen von Vermehrungswege zwischen den Arten ermöglichen Aussagen über biologische Prozesse werden, vor allem bei jenen Arten, die erst kürzlich sequenziert wurden. Obwohl nicht alle vorhandenen Wege derzeit in PathWhiz existieren, setzt seine öffentlichen Weg Datenbank zu wachsen, zu der Entstehung neuer, Crowdsourcing Weg Sammlungen führt. Diese Sammlungen werden nicht nur leicht erweiterbar auf neue Arten, sie werden hoffentlich zu einem tieferen Verständnis ihrer einzigartigen Biologie und Biochemie führen.

Biologische Pfaddiagramme sind wie Baupläne für Lebenswissenschaftler. Sie sind vielleicht die prägnant und informativ Routen für die Darstellung von biologischen Prozessen und die kontextuellen Verbindungen zwischen Genen, Proteinen und Metaboliten. Dies liegt daran , Bilder werden wesentlich effizienter verarbeitet und oft viel leichter von den Menschen als Text 1 verstanden. Die Qualität, Detail, und die Inhalte der Pfaddiagramme können sehr unterschiedlich sein. Diese Unterschiede hängen oft von dem beabsichtigten Zweck des Weges und die Fähigkeiten des Weges Künstler. Pathways für pädagogische Zwecke geschaffen wie Wandtafeln oder Lehrbücher werden oft von professionellen Künstlern. Als Ergebnis sind diese Pfaddiagramme mehr viel optisch ansprechend und bieten deutlich mehr biologische Detail mit voller Darstellungen von Metaboliten Strukturen, subzellulären Komponenten, Zellstrukturen, Gewebe und Organe. Diese &quot;Lehrbuch&quot; Darstellungen enthalten häufig detaillierte Notizen undKommentare. Auf der anderen Seite, Pfaddiagramme für Internet-Anwendungen entwickelt haben oft Artistik und visuellen Reichtum zugunsten der vereinfachten maschinenlesbaren &quot;Verdrahtung&quot; Diagramme zu opfern. Diese Drahtmodell-Diagramme sind leichter Bild abgebildet und mittels Hyperlink verwiesen. Vereinfachte Pfaddiagramme sind die Basis für solche populären Online - Weg - Datenbanken wie KEGG 2, MetaCyc 3, Wikipathways 4 und Reactome 5. Das Aufkommen von computerkompatiblen Stoffwechselweg Datenbanken hat auch zum Auftreten von Computer-kompatiblen Stoffwechselweg Ziehwerkzeuge geführt. Mit anderen Worten, hat man keine professionellen Künstler oder einen professionellen Programmierer zu generieren nutzbare Pfaddiagramme zu sein. Zum Beispiel BioCyc der Pathway - Tools 6 und PathVisio Software Wikipathway 7 können Benutzer frei zu generieren und teilen maschinenlesbaren Bahnen in BioPAX 8 and / oder HTML-Format. Darüber hinaus gibt es eine Reihe von anderen Stand-alone - Freeware - Pakete sowie kommerzielle Pakete, die die Erzeugung von verschiedenen maschinenlesbaren, Wire-Frame - Bahnen, wie Cytoscape 9, GenMAPP 10 unterstützen, PathCase 11 und Visant 12. Die Vereinfachung der Internet-Weg-Diagramme wuchs weitgehend von den historischen in vielen Web-Browsern und Web-basierte Rendering-Tools gefunden Einschränkungen. Jedoch erhebliche Fortschritte in der Web-Technologien wurden in den letzten Jahren gemacht. Dies deutete darauf hin, dass es möglich sein könnte, interaktive, internetfähigen Pfaddiagramme zu erzeugen, die genauso bunt sind, ebenso wie ästhetisch ansprechend und ebenso biologisch vollständig wie diejenigen, die in Lehrbüchern zu finden. Diese Arbeit führte zu der Entwicklung von PathWhiz. PathWhiz wurde mit ein Ruby on Rails implementiert (http://rubyonrails.org, Version 4.2.0) web framework eine MySQL relationalen Datenbank enthält (https://www.mysql.com, Version 5.1.50) alle der Weg Daten zu verwalten, einschließlich Entitätsbeziehungen, externe Referenzen, Beschreibungen, Visualisierung Spezifikationen und chemischen Strukturen. Der Front-End-Web-Client wird von Ruby on Rails mit Backbone.js kombiniert gesteuert (http://backbonejs.org, Version 1.0.0) als Front-End-Web-Framework für den Editor. Ursprünglich entwickelt für die Kuration der Mensch-nur kleine Molekül - Pathway - Datenbank (SMPDB) 13, hat PathWhiz 14 seit erweitert für viele andere Organismen Weg Generation zu unterstützen und als allgemeine Weg Bild und Wissensdatenbank zu funktionieren. Insbesondere ermöglicht das Web-Tool für die Erstellung des gesamten Spektrums von biochemischen / biologischen Wege einschließlich metabolischen, Protein-Wechselwirkung, molekularen Signal, physiologischen und Drogen / Krankheit Wege. Dieser Weg Zeichenwerkzeug unterscheidet sich von den meisten anderenWeg erzeugende Werkzeuge in drei wesentlichen Punkten: 1) Es ist ein Web-Server und nicht als Stand-alone, installierbare Software-Paket; 2) es unterstützt die einfache Erzeugung und interaktive Visualisierung von chemischen Verbindungen, Proteine, Nukleinsäuren, Zellmembranen, subzellulären Strukturen, Geweben und Organen; und 3) es ermöglicht die einfache leihen, bauen oder auf der Arbeit anderer Benutzer zu verbessern, wodurch &quot;Crowdsourcing&quot; Weg Generation. Als Web-Server, es hat mehrere Vorteile gegenüber herunterladbare, plattformspezifischen Software-Tools. Insbesondere ist es kompatibel mit jeder Plattform, Betriebssystem und moderne Web-Browser. Darüber hinaus ist es nicht erforderlich, die Benutzer registrieren, um einen Weg zu beginnen, zu schaffen (obwohl Benutzer frei ein &quot;privates Konto&quot; um und die Zugänglichkeit der Wege schaffen sie kontrollieren zu verfolgen anlegen zu können). Vielleicht die attraktivste Merkmal dieses Werkzeugs ist die Menge der biologischen und biochemischen Detail die leicht hinzugefügt werden können, injeder Weg durch eine Palette von vorgerenderten Bilder und eine umfangreiche Datenbank von Protein und biochemische Daten. Auf diese Weise können die beiden &quot;Nicht-Künstler&quot; und &quot;Nicht-Programmierer&quot; zu leicht bunt schaffen, ästhetisch ansprechend und detailreiche Wege, die web-kompatibel und vollständig maschinenlesbar sind. Ein detaillierter Vergleich zwischen PathWhiz und anderen Weg Zeichenwerkzeuge ist in Tabelle 1 zur Verfügung gestellt. Eine Reihe von beliebten Life-Science-Datenbanken bereits diesen Weg Zeichenwerkzeug zum Erstellen datenbankspezifische, interaktive Online-Pfaddiagramme verwendet. Zum Beispiel 15 der Escherichia coli Metabolom - Datenbank (ECMDB) seine Weg - Bibliothek vor kurzem mit mehr als 1.650 Bahnen aktualisiert Web - basierte Werkzeug gezogen werden. Jeder Weg im ECMDB ist nun als reich gefärbt, vollständig verlinkte Bild Karte mit detaillierten Metabolit und Proteinstrukturdarstellungen, sowie eine vereinfachte schwarze und weiße KEGG-l angezeigtike Draht Diagramm. Diese großen Weg Update führte zur Entdeckung vieler intermediäre Metaboliten, die zuvor nicht in anderen Escherichia coli metabolischen Datenbanken enthalten waren. Andere Datenbanken, wie beispielsweise die Human Metabolome Database (HMDB) 15, nicht nur auf PathWhiz Bahnen verlassen , um zu zeigen und zu beschreiben , Stoffwechsel- und Signalwege, sondern auch die metabolische Veränderungen in Krankheiten wie Krebs beteiligt darzustellen. HMDB umfasst derzeit 101 Stoffwechselwege, 376 Drogenaktionswege, 233 krankheitsassoziierte Wege und 16 Signalwege, die alle durch diese Web-Tool generiert. Das folgende Protokoll beschreibt im Detail, wie PathWhiz leicht verwendet werden kann, zu schaffen, replizieren und biochemischen Wege für eine Vielzahl von Zwecken und Anwendungen fortzupflanzen.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="501">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:189px;">Computer with colour screen</td>
			<td style="width:63px;">N/A</td>
			<td style="width:104px;">N/A</td>
			<td style="width:147px;">&#160;&#62;20 inches or &#62;50 cm</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:189px;">Internet connection&#160;</td>
			<td style="width:63px;">N/A</td>
			<td style="width:104px;">N/A</td>
			<td>&#62;5 mbps</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:189px;">Modern web browser&#160;</td>
			<td style="width:63px;">N/A</td>
			<td style="width:104px;">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 ist ein Web-Server die Erstellung von bunten, interaktive, optisch ansprechende Pfaddiagramme zu erleichtern gebaut, die in biologischen Informationen reich sind. Die Wege durch diese Online-Anwendung generiert sind maschinenlesbar und voll kompatibel mit im wesentlichen allen Web-Browsern und Betriebssystemen. Es verwendet einen speziell entwickelten, webfähigen Stoffwechselweg Zeichenoberfläche, die die Auswahl und Platzierung der verschiedenen Kombinationen von vorgezeichneten biologische oder biochemische Einheiten ermöglicht darzustellen Reaktionen, Interaktionen, Transportprozesse und Bindungsereignisse. Diese Palette von Entitäten besteht aus chemischen Verbindungen, Proteine, Nukleinsäuren, Zellmembranen, subzellulären Strukturen, Gewebe und Organe. Alle der visuellen Elemente in interaktiv eingestellt und angepasst werden können. Darüber hinaus, weil dieses Tool ein Web-Server ist, sind alle Wege und Wege Elemente öffentlich zugänglich. Diese Art von Weg &quot;Crowd Sourcing&quot; bedeutet, dass PathWhizenthält bereits eine große und Sammlung von zuvor gezeichneten Wege und Wege Elemente schnell wächst. Hier beschreiben wir ein Protokoll für die schnelle und einfache Erstellung neuer Wege und die Veränderung bestehender Wege. Zur weiteren Weg Bearbeitung und Erstellung zu erleichtern, enthält das Werkzeug Replikation und Vermehrung Funktionen. Die Replikationsfunktion ermöglicht bestehende Wege als Vorlagen verwendet werden, um neue Wege zu erstellen oder zu bearbeiten. Die Ausbreitungsfunktion erlaubt es, eine bestehende Weg zu nehmen und es automatisch auf verschiedene Arten ausbreiten. Pathways mit diesem Tool erstellt werden &quot;re-Stil&quot; in verschiedenen Formaten (KEGG-like oder Text-Buch wie), mit verschiedenen Hintergründen gefärbt, exportiert nach BioPAX, SBGN-ML, SBML oder PWML Datenaustauschformate und heruntergeladen als PNG oder SVG-Bilder. Die Wege lassen sich problemlos in Online-Datenbanken integriert werden, integriert in Präsentationen, Plakate oder Publikationen oder ausschließlich für die Online-Visualisierung und Exploration. Diese protocol wurde über 2.000 Pfaddiagramme erfolgreich angewendet zu erzeugen, die jetzt in vielen Online-Datenbanken einschließlich HMDB, Drugbank, SMPDB und ECMDB zu finden sind.

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 ist ein umfassendes Online-Pfad Zeichenwerkzeug für die biochemische und biologische Pfade zu erzeugen. Es nutzt öffentlich zugänglichen Datenbanken und leicht erweiterbare Paletten aus vorgezeichneten Weg Komponenten. Dieses Protokoll beschreibt, wie leicht auf neue Wege zu bauen, zu replizieren und bestehende Wege zu bearbeiten, und propagieren zuvor gezeichneten Wege zu verschiedenen Organismen.

Ein Web-Tool für die Erstellung hochwertiger maschinenlesbare biologische Pathways

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

Research

JoVE Journal

Biology

A Gradient-generating Microfluidic Device for Cell Biology

Ein Gradient-Erzeugung Mikrofluidikvorrichtung für Zellbiologie

 The fabrication and operation of a gradient-generating microfluidic device for studying cellular behavior is described.  A microfluidic platform is an ...

Forschung

Biologie

A Neuronal and Astrocyte Co-Culture Assay for High Content Analysis of Neurotoxicity

Eine Neuronale und Astrocyte Co-Kultur-Assay für High Content Analyse der Neurotoxizität

High Content Analysis (HCA) assays combine cells and detection reagents with automated imaging and powerful image analysis algorithms, allowing ...

Lensless On-chip Imaging of Cells Provides a New Tool for High-throughput Cell-Biology and Medical Diagnostics

Ohne Linsen auskommt, On-Chip-Bildgebung von Zellen hat ein neues Instrument für High-Throughput-Zell-Biologie und der medizinischen Diagnostik

Conventional optical microscopes image cells by use of objective lenses that work together with other lenses and optical components. While quite ...

Quantification of dsDNA using the Hitachi F-7000 Fluorescence Spectrophotometer and PicoGreen Dye

Quantifizierung von dsDNA mit dem Hitachi F-7000 Fluoreszenz-Spektralphotometer und PicoGreen Dye

Quantification of DNA, especially in small concentrations, is an important task with a wide range of biological applications including standard molecular ...

A Noninvasive Hair Sampling Technique to Obtain High Quality DNA from Elusive Small Mammals

Ein nicht-invasives Haar Sampling-Technik, um High Quality DNA aus Elusive Kleinsäuger erhalten

Noninvasive genetic sampling approaches are becoming increasingly important to study wildlife populations. A number of studies have reported using ...

Absolute Quantum Yield Measurement of Powder Samples

Absolute Quantenausbeute Messung von Pulverproben

Measurement of fluorescence quantum yield has become an important tool in the search for new solutions in the development, evaluation, quality control and ...

Using SecM Arrest Sequence as a Tool to Isolate Ribosome Bound Polypeptides

Mit SECM Arrest Sequenz als Werkzeug zum Ribosom gebunden Polypeptide isolieren

Extensive research has provided ample evidences suggesting that protein folding in the cell is a co-translational process1-5. However, the exact pathway ...

Generation of High Quality Chromatin Immunoprecipitation DNA Template for High-throughput Sequencing (ChIP-seq)

Generation of High Quality Chromatin Immunoprecipitation DNA Template for High-throughput Sequencing ChIP-seq

Generierung von High Quality Chromatin Immunpräzipitation DNA Vorlage für Hochdurchsatz-Sequenzierung (ChIP-seq)

ChIP-sequencing (ChIP-seq) methods directly  offer whole-genome coverage, where combining chromatin immunoprecipitation  (ChIP) and massively parallel ...

High Throughput Microinjections of Sea Urchin Zygotes

Hochdurchsatz-Mikroinjektionen von Sea Urchin Zygotes

Microinjection into cells and embryos is a common technique that is used to study a wide range of biological processes. In this method a small amount of ...

siRNA Screening to Identify Ubiquitin and Ubiquitin-like System Regulators of Biological Pathways in Cultured Mammalian Cells

siRNA Screening zu Ubiquitin und Ubiquitin-ähnlichen System Regler der biologischen Stoffwechselwege in kultivierten Säugerzellen identifizieren

Post-translational modification of proteins with ubiquitin and ubiquitin-like molecules (UBLs) is emerging as a dynamic cellular signaling network that ...