Инструмент профилирования последовательности - Sequence profiling tool

А инструмент профилирования последовательностей в биоинформатика это тип программного обеспечения который представляет информацию, относящуюся к генетический последовательность, имя гена или ввод ключевого слова. Такие инструменты обычно принимают такие запросы, как ДНК, РНК, или же белок последовательность или "ключевое слово" и выполните поиск в одном или нескольких базы данных для информации, относящейся к этой последовательности. Сводные данные и сводные результаты представлены в стандартизированном формате с описанием информации, для сбора которой в противном случае потребовалось бы посещение многих небольших сайтов или прямой поиск литературы. Многие инструменты профилирования последовательностей представляют собой программные порталы или шлюзы, которые упрощают процесс поиска информации о запросе в большом и постоянно растущем количестве баз данных биоинформатики. Доступ к этим видам инструментов осуществляется либо через Интернет, либо через локально загружаемые исполняемые файлы.

Введение и использование

"Пост-геномика "эпоха дала начало ряду веб-инструментов и программного обеспечения для компиляции, организации и доставки большого количества первичная последовательность информация, а также белковые структуры, аннотации генов, выравнивание последовательностей, и другие общие задачи биоинформатики.

В общем, существует три типа баз данных и поставщиков услуг. Первый включает популярные общедоступные базы данных или базы данных с открытым доступом, поддерживаемые финансированием и грантами, такими как NCBI, ExPASy, Ансамбль, и PDB. Второй включает более мелкие или более конкретные базы данных, организованные и составленные отдельными исследовательскими группами. Примеры включают База данных генома дрожжей, База данных РНК. Третья и последняя включает частные корпоративные или институциональные базы данных, для доступа к которым требуется оплата или институциональная принадлежность. Такие примеры редки, учитывая глобализацию общедоступных баз данных, за исключением случаев, когда предполагаемая услуга находится в стадии разработки или конечная точка анализа не имеет коммерческой ценности.

Типичные сценарии подхода к профилированию становятся актуальными, особенно в случаях первых двух групп, когда исследователи обычно хотят объединить информацию, полученную из нескольких источников, об одном запросе или целевой последовательности. Например, пользователи могут использовать инструмент выравнивания последовательностей и поиска. ВЗРЫВ идентифицировать гомологи интересующего их гена у других видов, а затем использовать эти результаты, чтобы определить местонахождение решенной белковой структуры для одного из гомологов. Точно так же они могут захотеть узнать вероятные вторичная структура из мРНК кодирования интересующего гена, или продает ли компания Конструкция ДНК содержащий ген. Инструменты профилирования последовательности служат для автоматизации и интеграции процесса поиска такой разрозненной информации, делая процесс поиска в нескольких различных внешних базах данных прозрачным для пользователя.

Многие общедоступные базы данных уже имеют широкие связи, поэтому дополнительная информация в другой базе данных легко доступна; Например, Генбанк и PDB тесно переплетены. Однако специализированные инструменты, организованные и размещенные конкретными исследовательскими группами, могут быть трудными для интеграции в эти усилия по связыванию, потому что они узко ориентированы, часто изменяются или используют пользовательские версии общих форматов файлов. Преимущества инструментов профилирования последовательностей включают в себя возможность использовать несколько из этих специализированных инструментов в одном запросе и представлять выходные данные с помощью общего интерфейса, возможность направлять выходные данные одного набора инструментов или поиск в базе данных во входные данные другого, а также способность распространять обязательства по размещению и компиляции в сети исследовательских групп и учреждений, а не в одном централизованном хранилище.

Профилировщики на основе ключевых слов

Большинство инструментов профилирования, доступных сегодня в сети, попадают в эту категорию. Пользователь при посещении сайта / инструмента вводит любую релевантную информацию, например ключевое слово, например дистрофия, диабет и т. д. или GenBank инвентарные номера, PDB ID. Все релевантные результаты поиска представлены в формате, уникальном для каждого инструмента. Инструменты профилирования на основе поиска по ключевым словам поисковые системы которые являются узкоспециализированными для работы в области биоинформатики, тем самым устраняя беспорядок нерелевантных или ненаучных результатов, которые могут возникнуть с традиционной поисковой системой, такой как Google. Большинство инструментов профилирования на основе ключевых слов допускают гибкие типы ввода ключевых слов, регистрационные номера из индексированных баз данных, а также традиционные дескрипторы ключевых слов.

Каждый инструмент профилирования имеет свою направленность и область интересов. Например, NCBI поисковый движок Entrez разделяет свои совпадения по категориям, так что пользователи, ищущие информацию о структуре белка, могут отсеивать последовательности без соответствующей структуры, в то время как пользователи, заинтересованные в просмотре литературы по теме, могут просматривать отрывки статей, опубликованных в научных журналах, не отвлекаясь от результатов генов или последовательностей. В Pubmed База данных литературы по бионаукам - популярный инструмент для поиска литературы, хотя эта услуга почти не уступает более общей Google ученый.


Службы агрегирования данных на основе ключевых слов, такие как Биоинформатический комбайн выполняет предоставление отчетов с различных сторонних серверов в как есть формат, чтобы пользователям не приходилось посещать веб-сайт или устанавливать программное обеспечение для каждой отдельной компонентной службы. Это особенно бесценно, учитывая быстрое появление различных сайтов, предоставляющих различные инструменты для анализа последовательностей и манипуляций. Другой агрегированный веб-портал, Справочная база данных по белкам человека (Hprd ), содержит вручную аннотированные и тщательно отобранные записи для белков человека. Таким образом, предоставляемая информация является выборочной и исчерпывающей, а формат запроса - гибким и интуитивно понятным. Плюсы разработки вручную отобранных баз данных включают представление корректируемого материала и концепцию «молекулярных авторитетов», которые берут на себя ответственность за определенные белки. Однако минусы в том, что они обычно обновляются медленнее и могут не содержать очень новых или спорных данных.

Профилировщики на основе данных последовательности

Типичный инструмент профилирования последовательностей выполняет эту задачу и дальше, используя в качестве входных данных фактическую последовательность ДНК, РНК или белка, и позволяет пользователю посещать различные веб-инструменты анализа для получения желаемой информации. Такие инструменты также обычно поставляются с коммерческим лабораторным оборудованием, таким как секвенаторы генов, или иногда продаются как программные приложения для молекулярной биологии. В другом примере общедоступной базы данных ВЗРЫВ отчет о поиске последовательности из NCBI предоставляет ссылку из своего отчета о согласовании на другую соответствующую информацию в собственных базах данных, если такая конкретная информация существует.

Например, полученная запись, содержащая последовательность человека, будет нести отдельную ссылку, которая соединяет ее местоположение на карте генома человека; запись, содержащая последовательность, для которой была решена трехмерная структура, будет содержать ссылку, которая соединяет ее с ее базой данных структур. Секвером, инструмент общедоступной службы, связывает весь отчет BLAST со многими сторонними серверами / сайтами, которые предоставляют узкоспециализированные службы в манипуляциях с последовательностью, например рестрикционный фермент карты открытая рамка чтения анализы для нуклеотид последовательности, и вторичная структура предсказание. Инструмент обеспечивает дополнительное преимущество в виде ведения журнала исследований операций, выполняемых пользователем, который затем может быть удобно заархивирован с помощью функций «почта», «печать» или «сохранение». Таким образом, вся операция исследования последовательности с использованием различных исследовательских инструментов и, таким образом, доведения проекта до его завершения, может быть выполнена в одном интерфейсе браузера. Следовательно, будущее поколение инструментов профилирования последовательностей будет включать в себя возможность онлайн-сотрудничества с исследователями для совместного использования журналов проекта и инструментов исследования, аннотирования результатов анализа последовательностей или лабораторных работ, настройки и автоматизации обработки наборов данных последовательностей и т. Д. InstaSeq это инструмент поиска на базе Google, который позволяет пользователю напрямую вводить последовательность и выполнять поиск по всей всемирной паутине. Эта уникальная поисковая система, единственная в своем роде, отличается от поиска в определенных базах данных, например. GenBank.

В результате пользователь может получить документ или страницу из менее известной базы данных практически из любой точки мира. Хотя профилировщиков на основе последовательностей в текущем сценарии мало, их ключевая роль станет очевидной, когда потребуется перекрестная обработка огромных объемов данных последовательностей между порталами и доменами.

Будущий рост и направления

Распространение инструментов биоинформатики для генетического анализа помогает исследователям определять и классифицировать гены и наборы генов, представляющие интерес для их работы; однако большое количество инструментов, которые выполняют в основном схожие агрегатные и аналитические функции, также могут сбивать с толку и расстраивать новых пользователей. Децентрализация, поощряемая агрегированными инструментами, позволяет отдельным исследовательским группам поддерживать специализированные серверы, предназначенные для определенных типов анализа данных, в ожидании, что их результаты будут собраны в более крупный отчет о гене или белке, представляющем интерес для других исследователей.

Данные, полученные в результате экспериментов с микрочипами, двухгибридный скрининг, и другие биологические эксперименты с высокой пропускной способностью объемны и трудно анализировать вручную; усилия структурная геномика Сотрудничество, направленное на быстрое решение большого количества очень разнообразных белковых структур, также увеличивает потребность в интеграции между базами данных последовательностей и структур и порталами. Этот импульс к разработке более всеобъемлющих и более удобных методов профилирования последовательностей делает эту область активной области исследований среди нынешних исследователей геномики.

Смотрите также

Рекомендации