BioJava - BioJava

BioJava
BioJava-logo-full.png
Оригинальный автор (ы)Андреас Прлич
Разработчики)Амр АЛХОССАРИ, Андреас Прлик, Дмитрий Гузенко, Ханнес Брандштеттер-Мюллер, Томас Даун, Майкл Л. Хойер, Петер Трошин, Цзяньцзионг Гао, Аликс Лафита, Питер Роуз, Спенсер Бливен
изначальный выпуск2002; 18 лет назад (2002)
Стабильный выпуск
5.2.1 / 5 февраля 2019 г.; 21 месяц назад (2019-02-05)
Репозиторийgithub.com/ biojava
Написано вЯва
Платформавеб-браузер с Java SE
Доступно ванглийский
ТипБиоинформатика
ЛицензияМеньшая GPL 2.1
Интернет сайтбиоява.org

BioJava является программное обеспечение с открытым исходным кодом проект, посвященный предоставлению Ява инструменты для обработки биологический данные.[1][2][3] BioJava - это набор библиотека функции, написанные на языке программирования Ява для управления последовательностями, структурами белков, парсерами файлов, Общая архитектура брокера объектных запросов (CORBA) совместимость, Распределенная система аннотаций (DAS), доступ к AceDB, динамическое программирование и простые статистические процедуры. BioJava поддерживает огромный диапазон данных, начиная от последовательностей ДНК и белков до уровня трехмерных белковых структур. Библиотеки BioJava полезны для автоматизации многих повседневных и повседневных задач. биоинформатика такие задачи, как разбор Банк данных белков (PDB), взаимодействующий с Jmol и многими другими.[4] Этот интерфейс прикладного программирования (API) предоставляет различные парсеры файлов, модели данных и алгоритмы для облегчения работы со стандартными форматами данных и обеспечивает быструю разработку и анализ приложений.

Дополнительные проекты от BioJava включают rcsb-sequenceviewer, biojava-http, biojava-spark и rcsb-viewers.

Функции

BioJava предоставляет программные модули для многих типичных задач программирования биоинформатики. К ним относятся:

История и публикации

Проект BioJava вырос из работы Томаса Дауна и Мэтью Покока по созданию API для упрощения разработки инструментов биоинформатики на основе Java. BioJava - это активный проект с открытым исходным кодом, который разрабатывался более 12 лет более чем 60 разработчиками. BioJava - один из ряда проектов Bio *, направленных на уменьшение дублирования кода.[5] Примеры таких проектов, которые подпадают под Bio * помимо BioJava: Биопайтон,[6] BioPerl,[7] BioRuby,[8] EMBOSS[9] и Т. Д.

В октябре 2012 года была опубликована первая статья о BioJava.[10] В этом документе подробно описаны модули, функции и назначение BioJava.

По состоянию на ноябрь 2018 года Google Scholar насчитывает более 130 цитирований.[11]

Самая последняя статья о BioJava была написана в феврале 2017 года.[12] В этой статье подробно описан новый инструмент под названием BioJava-ModFinder. Этот инструмент можно использовать для идентификации и последующего картирования модификаций белка в 3D в банке данных белков (PBD ). Пакет также был интегрирован с RCSB Веб-приложение PDB и добавленные аннотации модификации белка к диаграмме последовательности и отображению структуры. С помощью BioJava-ModFinder было идентифицировано более 30 000 структур с модификациями белков, которые можно найти на сайте RCSB PDB.

В 2008 году была опубликована первая информация о приложении BioJava.[2] Он был перенесен из исходного репозитория CVS в Git hub в апреле 2013 г.[13] Проект был перемещен в отдельный репозиторий, BioJava-legacy, и все еще поддерживается для внесения незначительных изменений и исправлений ошибок.[14]

Версия 3 была выпущена в декабре 2010 года. Это было серьезное обновление предыдущих версий. Целью этого выпуска было переписать BioJava так, чтобы его можно было разделить на небольшие, повторно используемые компоненты. Это позволило разработчикам упростить работу и сократить количество зависимостей. Новый подход, представленный в BioJava 3, был смоделирован после Apache Commons.

Версия 4 была выпущена в январе 2015 года. Эта версия принесла много новых функций и улучшений в пакеты biojava-core, biojava-structure, biojava-structure-gui, biojava-phylo и другие. BioJava 4.2.0 был первым выпуском, который был доступен с использованием Maven из Maven Central.

Версия 5 была выпущена в марте 2018 года. Это является важной вехой для проекта. BioJava 5.0.0 - первая версия, выпущенная на основе Java 8, которая представляет использование лямбда функции и потоковые вызовы API. Также произошли серьезные изменения в модуле структуры биоявы. Кроме того, предыдущие модели данных для макромолекулярных структур были адаптированы для более точного представления ммCIF модель данных. Это был первый релиз более чем за два года. Некоторые из других улучшений включают оптимизацию в модуле структуры биоявы для улучшения обнаружения симметрии и добавленную поддержку форматов MMTF. Другие общие улучшения включают обновления Javadoc, версии зависимостей и все тесты теперь Junit4. Релиз содержит 1170 коммитов от 19 участников.

Модули

В течение 2014-2015 годов были переписаны большие части исходной кодовой базы. BioJava 3 является явным отходом от серии версии 1. Теперь он состоит из нескольких независимых модулей, созданных с помощью инструмента автоматизации под названием Apache Maven.[15] Эти модули предоставляют современные инструменты для сравнения структуры белков, попарного и множественного выравнивания последовательностей, работы с последовательностями ДНК и белков, анализа свойств аминокислот, обнаружения модификаций белков, прогнозирования неупорядоченных областей в белках и парсеров для общих файлов. форматы с использованием биологически значимой модели данных. Исходный код был перемещен в отдельный устаревший проект BioJava, который все еще доступен для обратной совместимости.[16]

В BioJava 5 добавлены новые функции в два модуля: biojava-alignment и biojava-structure.

В следующих разделах будут описаны несколько новых модулей и выделены некоторые из новых функций, включенных в последнюю версию BioJava.

Макет модуля BioJava 5.png

Основной модуль

Этот модуль предоставляет Java классы моделировать аминокислота или же нуклеотид последовательности. Классы были разработаны таким образом, чтобы имена были знакомы и имели смысл для биологов, а также обеспечивали конкретное представление этапов перехода от последовательности гена к последовательности белка для компьютерных ученых и программистов.

Основное различие между унаследованным проектом BioJava и BioJava3 заключается в способе разработки фреймворка для использования новых на тот момент инноваций в Java. Последовательность определяется как общий интерфейс позволяя остальным модулям создавать любую утилиту, которая работает со всеми последовательностями. Определенные классы для общих последовательностей, таких как ДНК и белки, были определены с целью повышения удобства использования для биологов. Механизм трансляции действительно использует эту работу, позволяя преобразовывать последовательности ДНК, РНК и аминокислот. Этот механизм может обрабатывать такие детали, как выбор таблицы кодонов, преобразование стартовых кодонов в метионин, обрезка стоп-кодонов, определение рамки считывания и обработка неоднозначных последовательностей.

Особое внимание было уделено разработке хранилища последовательностей, чтобы минимизировать потребность в пространстве. Специальные шаблоны проектирования, такие как Шаблон прокси позволил разработчикам создать структуру, в которой последовательности могут храниться в памяти, извлекаться по запросу из веб-службы, такой как UniProt, или считываться из файла FASTA по мере необходимости. Последние два подхода экономят память, не загружая данные последовательности до тех пор, пока на них нет ссылки в приложении. Эту концепцию можно расширить для обработки очень больших наборов геномных данных, таких как NCBI GenBank или собственная база данных.

Модули структуры белка

В этом окне показаны два белка с идентификаторами «4hhb.A» и «4hhb.B», выровненные друг против друга. Код указан слева. Это создается с использованием библиотек BioJava, которая, в свою очередь, использует программу просмотра Jmol.[4] FATCAT[17] Здесь используется жесткий алгоритм для выравнивания.

Модули белковой структуры предоставляют инструменты для представления и управления трехмерными биомолекулярными структурами. Они сосредоточены на сравнении структуры белков.

Следующие алгоритмы были реализованы и включены в BioJava.

  • Алгоритм FATCAT для выравнивания гибких и твердых тел.[17]
  • Стандартный алгоритм комбинаторного расширения (CE).[18]
  • Новая версия CE, которая может обнаруживать кольцевые перестановки в белках.[19]

Эти алгоритмы используются для создания банка данных белка RCSB (PDB).[20] Инструмент сравнения белков, а также еженедельное систематическое сравнение всех белков в PDB.[21]

Парсеры для PDB[22] и mmCIF[23] форматы файлов позволяют загружать данные структуры в модель данных многократного использования. Эта функция используется проектом SIFTS для сопоставления последовательностей UniProt и структур PDB.[24] Информация из RCSB PDB может быть получена динамически без необходимости вручную загружать данные. Для визуализации предоставляется интерфейс к программе 3D-просмотра Jmol.[4]

Модули генома и секвенирования

Этот модуль ориентирован на создание объектов генной последовательности из основного модуля. Это реализуется за счет поддержки анализа следующих популярных стандартных форматов файлов, созданных приложениями для прогнозирования генов с открытым исходным кодом:

  • Файлы GTF, созданные GeneMark[25]
  • Файлы GFF2, созданные GeneID[26]
  • Файлы GFF3, созданные Glimmer[27]

Затем объекты генной последовательности записываются в формате GFF3 и импортируются в GMOD.[28]Эти форматы файлов четко определены, но то, что записывается в файл, очень гибкое.

Для обеспечения поддержки ввода-вывода для нескольких распространенных вариантов формата файлов FASTQ из секвенсоров следующего поколения,[29] предоставляется отдельный модуль секвенирования. Примеры использования этого модуля см. В этой связь.

Модуль выравнивания

Этот модуль содержит несколько классов и методов, которые позволяют пользователям выполнять попарное и множественное выравнивание последовательностей. Последовательности можно выравнивать как в однопоточном, так и в многопоточном режиме. BioJava реализует Нидлман-Вунш[30] алгоритм оптимального глобального выравнивания и Смита и Уотермана[31] алгоритм для локальных выравниваний. Результаты как локальных, так и глобальных выравниваний доступны в стандартных форматах. Помимо этих двух алгоритмов, существует реализация алгоритма Гуана – Убербахера.[32] который выполняет глобальное выравнивание последовательностей очень эффективно, поскольку использует только линейную память.

За Выравнивание нескольких последовательностей, можно использовать любой из описанных выше способов для постепенного выполнения множественного выравнивания последовательностей.

Модуль ModFinder

Пример приложения, использующего модуль ModFinder и модуль структуры белка. Модификации белков картируются на последовательность и структуру ферредоксина I (PDB ID 1GAO).[33] Два возможных кластера железо-сера показаны на последовательности белка (3Fe – 4S (F3S): оранжевые треугольники / линии; 4Fe – 4S (SF4): фиолетовые ромбы / линии). Кластер 4Fe – 4S отображается в окне структуры Jmol над дисплеем последовательности.

Модуль ModFinder предоставляет новые методы для идентификации и классификации модификаций белков в трехмерных структурах белков. Более 400 различных типов модификаций белков, таких как фосфорилирование, гликозилирование, дисульфидные связи, хелатирование металлов и т.д. были собраны и обработаны на основе аннотаций в PSI-MOD,[34] RESID[35] и RCSB PDB.[36] Модуль также предоставляет API для обнаружения пре-, ко- и посттрансляционных модификаций белков в белковых структурах. Этот модуль также может идентифицировать фосфорилирование и распечатывать все предварительно загруженные модификации структуры.

Модуль аминокислотных свойств

Этот модуль пытается предоставить точные физико-химические свойства белков. С помощью этого модуля можно рассчитать следующие свойства:

В этот модуль включены точные молекулярные массы распространенных изотопно меченных аминокислот. Также существует гибкость для определения новых молекул аминокислот с их молекулярными массами с использованием простых XML файлы конфигурации. Это может быть полезно, если точная масса имеет большое значение, например, масс-спектрометрии эксперименты.

Модуль нарушения белков

Цель этого модуля - предоставить пользователям способы поиска нарушений в белковых молекулах. BioJava включает Java-реализацию RONN предсказатель. BioJava 3.0.5 использует поддержку Java для многопоточности для повышения производительности до 3,2 раза,[37] на современной четырехъядерной машине по сравнению с унаследованной реализацией C.

Этот модуль можно использовать двумя способами:

  • Использование вызовов функций библиотеки
  • Используя командную строку

Некоторые особенности этого модуля включают:

  • Расчет вероятности беспорядка для каждого остатка в последовательности
  • Расчет вероятности нарушения для каждого остатка в последовательности для всех белков из входного файла FASTA
  • Получите неупорядоченные области белка для одной последовательности белка или для всех белков из входного файла FASTA

Модуль доступа к веб-сервисам

В соответствии с текущими тенденциями в биоинформатике, веб-инструменты становятся все популярнее. Модуль веб-сервисов позволяет получать доступ к сервисам биоинформатики с помощью ОТДЫХ протоколы. В настоящее время реализованы две службы: NCBI Blast через Blast URLAPI (ранее известный как QBlast) и веб-служба HMMER.[38]

Сравнение с другими альтернативами

Потребность в индивидуальном программном обеспечении в области биоинформатика был адресован нескольким группам и отдельным лицам. Подобно BioJava, программное обеспечение с открытым исходным кодом такие проекты как BioPerl, Биопайтон, и BioRuby все они предоставляют наборы инструментов с множеством функций, которые упрощают создание настраиваемых конвейеров или анализа.

Как следует из названия, упомянутые выше проекты используют разные языки программирования. Все эти API-интерфейсы предлагают похожие инструменты, поэтому на каких критериях следует основывать свой выбор? Для программистов, знающих только один из этих языков, выбор очевиден. Однако для разностороннего биоинформатика, знающего все эти языки и желающего выбрать лучший язык для работы, выбор может быть сделан на основе следующих рекомендаций, представленных в обзоре программного обеспечения, сделанном с помощью наборов инструментов Bio *.[5]

В общем, для небольших программ (<500 строк), которые будут использоваться только одним человеком или небольшой группой, трудно превзойти Perl и BioPerl. Эти ограничения, вероятно, покрывают потребности 90% персонального программирования в области биоинформатики.

Для новичков и для написания более крупных программ в области Bio, особенно тех, которые будут совместно использоваться и поддерживаться другими, Python ясность и краткость делают его очень привлекательным.

Для тех, кто хочет сделать карьеру в области биоинформатики и хочет выучить только один язык, Ява имеет самую широкую общую поддержку программирования, очень хорошую поддержку в области Bio с помощью BioJava, и теперь он де-факто является языком бизнеса (новый COBOL, к лучшему или к худшему).

Помимо этих проектов Bio *, существует еще один проект под названием STRAP, который использует Java и преследует аналогичные цели. Набор инструментов STRAP, аналогичный BioJava, также является набором инструментов Java для разработки программ и сценариев биоинформатики. Сходства и различия между BioJava и STRAP заключаются в следующем:

Сходства

  • Оба предоставляют исчерпывающий набор методов для белковых последовательностей.
  • Оба они используются Java-программистами для кодирования алгоритмов биоинформатики.
  • Обе отдельные реализации и определения с использованием интерфейсов Java.
  • Оба являются проектами с открытым исходным кодом.
  • Оба могут читать и записывать файлы многих форматов последовательностей.

Отличия

  • BioJava применима к нуклеотидным и пептидным последовательностям и может применяться ко всем геномам. STRAP не может справиться с отдельными последовательностями, пока вся хромосома. Вместо этого STRAP манипулирует пептидными последовательностями и трехмерными структурами размером с отдельные белки. Тем не менее, он может хранить в памяти большое количество последовательностей и структур. STRAP разработан для белковых последовательностей, но может считывать файлы кодирующих нуклеотидов, которые затем транслируются в пептидные последовательности.
  • STRAP работает очень быстро, поскольку графический интерфейс пользователя должен быть очень отзывчивым. BioJava используется там, где скорость менее важна.
  • BioJava хорошо разработана с точки зрения безопасности типов, онтологии и объектного дизайна. BioJava использует объекты для последовательностей, аннотаций и позиций последовательностей. Даже отдельные аминокислоты или нуклеотиды являются объектными ссылками. Для повышения скорости STRAP избегает частых экземпляров объектов и вызова неокончательных объектных методов.
    • В BioJava пептидные последовательности и нуклеотидные последовательности представляют собой списки символов. Символы могут быть извлечены один за другим с помощью итератора или могут быть получены подпоследовательности. Преимущества заключаются в том, что вся последовательность не обязательно находится в памяти и что программы менее подвержены ошибкам программирования. Символ объекты - неизменные элементы алфавита. Однако в STRAP для последовательностей используются простые байтовые массивы, а для координат - массивы с плавающей запятой. Помимо скорости важным преимуществом базовых типов данных является низкое потребление памяти. Классы в Strap предоставляют внутренние данные. Следовательно, программисты могут совершать ошибки программирования, например, манипулировать массивами байтов напрямую, вместо использования методов установки. Другой недостаток заключается в том, что в STRAP не выполняется проверка того, являются ли символы в последовательностях действительными по отношению к нижележащему алфавиту.
    • В BioJava позиции последовательности реализованы классом Место расположения. Несмежный Место расположения объекты состоят из нескольких смежных RangeLocation объекты или PointLocation объекты. Для класса StrapProtein однако положения отдельных остатков обозначены целыми числами от 0 до countResidues () - 1. Несколько позиций задаются логическими массивами. Истина по данному индексу означает выбранный, а ложный - не выбранный.
  • BioJava выдает исключения, когда методы вызываются с недопустимыми параметрами. STRAP позволяет избежать трудоемкого создания Throwable объектов. Вместо этого на ошибки в методах указывают возвращаемые значения NaN, -1 или null. Однако с точки зрения разработки программы Метательный объекты лучше.
  • В BioJava Последовательность объект представляет собой либо пептидную последовательность, либо нуклеотидную последовательность. StrapProtein может содержать и то, и другое одновременно, если кодирующая нуклеотидная последовательность была считана и переведена в белок. И нуклеотидная последовательность, и пептидная последовательность содержатся в одном объекте StrapProtein. Кодирующие или некодирующие области могут быть изменены, и соответственно изменяется пептидная последовательность.

Проекты с использованием BioJava

Следующие проекты используют BioJava.

  • Metabolic Pathway Builder: программный пакет, предназначенный для исследования связей между генами, белками, реакциями и метаболическими путями.
  • DengueInfo: информационный портал о геноме денге, который использует BioJava в качестве промежуточного программного обеспечения и взаимодействует с базой данных biosql.
  • Dazzle: DAS-сервер на основе BioJava.
  • BioSense: A плагин для InforSense Suite, аналитической программной платформы IDBS, объединяющей BioJava.
  • Bioclipse: бесплатная рабочая среда с открытым исходным кодом для химио- и биоинформатики с мощными возможностями редактирования и визуализации молекул, последовательностей, белков, спектров и т. Д.
  • PROMPT: бесплатная среда и приложение с открытым исходным кодом для сравнения и сопоставления наборов белков. Использует BioJava для обработки большинства форматов входных данных.
  • Cytoscape: программная платформа биоинформатики с открытым исходным кодом для визуализации сетей молекулярного взаимодействия.
  • BioWeka: приложение для сбора биологических данных с открытым исходным кодом.
  • Geneious: набор инструментов молекулярной биологии.
  • MassSieve: приложение с открытым исходным кодом для анализа данных протеомики масс-спектрометрии.
  • Ремешок: инструмент для множественного выравнивания последовательностей и выравнивания структур на основе последовательностей.
  • Jstacs: структура Java для статистического анализа и классификации биологических последовательностей
  • jLSTM «Долгосрочная краткосрочная память» для классификации белков
  • LaJolla Структурное выравнивание РНК и белков с использованием индексной структуры для быстрого выравнивания тысяч структур. Включая простой в использовании интерфейс командной строки. Открытый исходный код на Sourceforge.
  • GenBeans: многофункциональная клиентская платформа для биоинформатики, в первую очередь ориентированная на молекулярную биологию и анализ последовательностей.
  • JEnsembl: API Java с учетом версий для систем данных Ensembl.[39]
  • MUSI: интегрированная система для определения множественной специфичности из очень больших наборов данных о пептидах или нуклеиновых кислотах.[40]
  • Bioshell: служебная библиотека для структурной биоинформатики.[41]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Прлич А., Йетс А., Бливен С.Е. и др. (Октябрь 2012 г.). «BioJava: платформа с открытым исходным кодом для биоинформатики в 2012 году». Биоинформатика. 28 (20): 2693–5. Дои:10.1093 / биоинформатика / bts494. ЧВК  3467744. PMID  22877863.
  2. ^ а б Холланд Р.С., Даун Т.А., Покок М., Прлич А., Хуэн Д., Джеймс К. и др. (2008). «BioJava: фреймворк для биоинформатики с открытым исходным кодом». Биоинформатика. 24 (18): 2096–7. Дои:10.1093 / биоинформатика / btn397. ЧВК  2530884. PMID  18689808.
  3. ^ VS Мата и П. Кангуане, 2009 г., Биоинформатика: концептуальное введение, 2009. 26 с.
  4. ^ а б c Хэнсон, Р. (2010) Jmol сдвиг парадигмы в кристаллографической визуализации.
  5. ^ а б Мангалам Х (2002). «Наборы инструментов Bio * - краткий обзор». Брифинги по биоинформатике. 3 (3): 296–302. Дои:10.1093 / bib / 3.3.296. PMID  12230038.
  6. ^ Петух П.Дж., Антао Т., Чанг Дж. Т. и др. (Июнь 2009 г.). «Biopython: свободно доступные инструменты Python для вычислительной молекулярной биологии и биоинформатики». Биоинформатика. 25 (11): 1422–3. Дои:10.1093 / биоинформатика / btp163. ЧВК  2682512. PMID  19304878.
  7. ^ Стаджич Дж. Э., Блок D, Булез К. и др. (Октябрь 2002 г.). «Набор инструментов Bioperl: модули Perl для наук о жизни». Genome Res. 12 (10): 1611–8. Дои:10.1101 / гр.361602. ЧВК  187536. PMID  12368254.
  8. ^ Гото Н., Принс П., Накао М., Боннал Р., Аэртс Дж., Катаяма Т. (октябрь 2010 г.). «BioRuby: программа биоинформатики для языка программирования Ruby». Биоинформатика. 26 (20): 2617–9. Дои:10.1093 / биоинформатика / btq475. ЧВК  2951089. PMID  20739307.
  9. ^ Райс П., Лонгден И., Близби А. (июнь 2000 г.). "EMBOSS: Открытый программный пакет европейской молекулярной биологии". Тенденции Genet. 16 (6): 276–7. Дои:10.1016 / S0168-9525 (00) 02024-2. PMID  10827456.
  10. ^ Прлич А., Йетс А., Бливен С.Е. и др. (Октябрь 2012 г.). «BioJava: платформа с открытым исходным кодом для биоинформатики в 2012 году». Биоинформатика. 28 (20): 2693–5. Дои:10.1093 / биоинформатика / bts494. ЧВК  3467744. PMID  22877863.
  11. ^ "Google ученый". scholar.google.com. Получено 2018-11-22.
  12. ^ Гао, Цзяньцзюн; Прлич, Андреас; Би, Чуньсяо; Bluhm, Wolfgang F .; Димитропулос, Димитрис; Сюй, Донг; Bourne, Philip E .; Роуз, Питер В. (2017-02-17). «BioJava-ModFinder: идентификация модификаций белков в трехмерных структурах из банка данных белков». Биоинформатика. 33 (13): 2047–2049. Дои:10.1093 / биоинформатика / btx101. ISSN  1367-4803. ЧВК  5870676. PMID  28334105.
  13. ^ "История". Получено 30 янв 2015.
  14. ^ BioJava-наследие В архиве 2013-01-09 в Wayback Machine
  15. ^ Maven, Apache. "Maven". Apache.
  16. ^ Унаследованный проект BioJava В архиве 2013-01-09 в Wayback Machine
  17. ^ а б Йе Й, Годзик А. (октябрь 2003 г.). «Гибкое выравнивание структуры за счет объединения пар выровненных фрагментов, допускающих скручивание». Биоинформатика. 19 (Приложение 2): ii246–55. Дои:10.1093 / биоинформатика / btg1086. PMID  14534198.
  18. ^ Шиндялов И.Н., Борн П.Е. (сентябрь 1998 г.). «Выравнивание структуры белка путем возрастающего комбинаторного удлинения (CE) оптимального пути». Protein Eng. 11 (9): 739–47. Дои:10.1093 / белок / 11.9.739. PMID  9796821.
  19. ^ Бливен С., Прлич А. (2012). «Круговая перестановка в белках». PLoS Comput. Биол. 8 (3): e1002445. Дои:10.1371 / journal.pcbi.1002445. ЧВК  3320104. PMID  22496628.
  20. ^ Роуз П. У., Беран Б., Би С. и др. (Январь 2011 г.). «Банк данных протеина RCSB: обновленный веб-сайт и веб-сервисы». Нуклеиновые кислоты Res. 39 (Выпуск базы данных): D392–401. Дои:10.1093 / nar / gkq1021. ЧВК  3013649. PMID  21036868.
  21. ^ Прлич А., Бливен С., Роуз П. В. и др. (Декабрь 2010 г.). «Предварительно рассчитанные выравнивания структуры белков на сайте RCSB PDB». Биоинформатика. 26 (23): 2983–5. Дои:10.1093 / биоинформатика / btq572. ЧВК  3003546. PMID  20937596.
  22. ^ Bernstein FC, Koetzle TF, Williams GJ и др. (Май 1977 г.). «Банк данных белков: компьютерный архивный файл макромолекулярных структур». J. Mol. Биол. 112 (3): 535–42. Дои:10.1016 / с0022-2836 (77) 80200-3. PMID  875032.
  23. ^ Фитцджеральд, П.М.Д. и другие. (2006) Макромолекулярный словарь (mmCIF). В Холле С.
  24. ^ Веланкар С., Макнил П., Миттард-Рунте В. и др. (Январь 2005 г.). «E-MSD: интегрированный ресурс данных для биоинформатики». Нуклеиновые кислоты Res. 33 (Выпуск базы данных): D262–5. Дои:10.1093 / nar / gki058. ЧВК  540012. PMID  15608192.
  25. ^ Бесемер Дж, Бородовский М (июль 2005 г.). «GeneMark: веб-программа для поиска генов у прокариот, эукариот и вирусов». Нуклеиновые кислоты Res. 33 (Проблема с веб-сервером): W451–4. Дои:10.1093 / нар / gki487. ЧВК  1160247. PMID  15980510.
  26. ^ Бланко Э., Абрил Дж. Ф. (2009). Вычислительная аннотация генов в новых сборках генома с использованием GeneID. Методы Мол. Биол. Методы молекулярной биологии. 537. С. 243–61. Дои:10.1007/978-1-59745-251-9_12. ISBN  978-1-58829-910-9. PMID  19378148.
  27. ^ Келли Д.Р., Лю Б., Делчер А.Л., Поп М., Зальцберг С.Л. (январь 2012 г.). «Прогнозирование генов с помощью Glimmer для метагеномных последовательностей, дополненных классификацией и кластеризацией». Нуклеиновые кислоты Res. 40 (1): e9. Дои:10.1093 / nar / gkr1067. ЧВК  3245904. PMID  22102569.
  28. ^ Штейн Л.Д., Мунгалл С., Шу С. и др. (Октябрь 2002 г.). «Универсальный браузер генома: строительный блок для базы данных системы модельных организмов». Genome Res. 12 (10): 1599–610. Дои:10.1101 / гр. 403602. ЧВК  187535. PMID  12368253.
  29. ^ Петух PJ, Филдс CJ, Goto N, Heuer ML, Rice PM (апрель 2010 г.). «Формат файла Sanger FASTQ для последовательностей с показателями качества и варианты Solexa / Illumina FASTQ». Нуклеиновые кислоты Res. 38 (6): 1767–71. Дои:10.1093 / нар / gkp1137. ЧВК  2847217. PMID  20015970.
  30. ^ Needleman SB, Wunsch CD (март 1970). «Общий метод, применимый к поиску сходства в аминокислотной последовательности двух белков». J. Mol. Биол. 48 (3): 443–53. Дои:10.1016/0022-2836(70)90057-4. PMID  5420325.
  31. ^ Смит Т.Ф., Уотерман М.С. (март 1981 г.). «Идентификация общих молекулярных подпоследовательностей». J. Mol. Биол. 147 (1): 195–7. CiteSeerX  10.1.1.63.2897. Дои:10.1016/0022-2836(81)90087-5. PMID  7265238.
  32. ^ Гуань X, Uberbacher EC (февраль 1996 г.). «Выравнивание последовательностей ДНК и белков, содержащих ошибки сдвига рамки». Comput. Appl. Biosci. 12 (1): 31–40. Дои:10.1093 / биоинформатика / 12.1.31. PMID  8670617.
  33. ^ Чен К., Юнг Ю.С., Бонагура К.А. и др. (Февраль 2002 г.). «Azotobacter vinelandii ferredoxin I: метод сравнения последовательности и структуры для изменения потенциала восстановления [4Fe-4S] 2 + / +». J. Biol. Chem. 277 (7): 5603–10. Дои:10.1074 / jbc.M108916200. PMID  11704670.
  34. ^ Монтекки-Палацци Л., Бивис Р., Бинц П.А. и др. (Август 2008 г.). «Стандарт сообщества PSI-MOD для представления данных о модификации белков». Nat. Биотехнология. 26 (8): 864–6. Дои:10.1038 / nbt0808-864. PMID  18688235.
  35. ^ Garavelli JS (июнь 2004 г.). «База данных модификаций белков RESID как ресурс и инструмент аннотации». Протеомика. 4 (6): 1527–33. Дои:10.1002 / pmic.200300777. PMID  15174122.
  36. ^ Берман Х.М., Вестбрук Дж., Фенг З. и др. (Январь 2000 г.). «Банк данных о белках». Нуклеиновые кислоты Res. 28 (1): 235–42. Дои:10.1093 / nar / 28.1.235. ЧВК  102472. PMID  10592235.
  37. ^ Ян З. Р., Томсон Р., Макнил П., Эсноуф Р. М. (август 2005 г.). «RONN: метод нейронной сети с био-базисной функцией, применяемый для обнаружения изначально неупорядоченных областей в белках». Биоинформатика. 21 (16): 3369–76. Дои:10.1093 / биоинформатика / bti534. PMID  15947016.
  38. ^ Финн Р. Д., Клементс Дж., Эдди С. Р. (июль 2011 г.). «Веб-сервер HMMER: интерактивный поиск сходства последовательностей». Нуклеиновые кислоты Res. 39 (Выпуск веб-сервера): W29–37. Дои:10.1093 / nar / gkr367. ЧВК  3125773. PMID  21593126.
  39. ^ Патерсон Т., Закон А (ноябрь 2012 г.). "JEnsembl: Java API с учетом версий для систем данных Ensembl". Биоинформатика. 28 (21): 2724–31. Дои:10.1093 / биоинформатика / bts525. ЧВК  3476335. PMID  22945789.
  40. ^ Ким Т., Тиндель М.С., Хуанг Х. и др. (Март 2012 г.). «MUSI: интегрированная система для определения множественной специфичности из очень больших наборов данных о пептидах или нуклеиновых кислотах». Нуклеиновые кислоты Res. 40 (6): e47. Дои:10.1093 / нар / gkr1294. ЧВК  3315295. PMID  22210894.
  41. ^ Гронт Д., Колински А. (февраль 2008 г.). «Служебная библиотека для структурной биоинформатики». Биоинформатика. 24 (4): 584–5. Дои:10.1093 / биоинформатика / btm627. PMID  18227118.

внешняя ссылка