БРЕНДА
 | |
| Содержание | |
|---|---|
| Описание | Молекулярная и биохимическая информация о ферментах, классифицированных IUBMB. |
| Контакт | |
| Исследовательский центр | Технический университет Брауншвейга, БРИКС - Брауншвейгский интегрированный центр системной биологии |
| Первичное цитирование | ПМИД 33211880 |
| Дата выпуска | 2021 |
| Доступ | |
| Веб-сайт | http://www.brenda-enzymes.org |
| URL-адрес загрузки | Скачать БРЕНДА |
| веб-службы URL-адрес | SOAP-доступ |
BRENDA ( BR aunschweig EN zyme DA tabase) — это самая полная в мире онлайн-база данных функциональных, биохимических и молекулярно-биологических данных о ферментах , метаболитах и путях метаболизма. Он содержит данные о свойствах, функциях и значении всех ферментов, классифицированных Комиссией по ферментам Международного союза биохимии и молекулярной биологии (IUBMB). Как основной ресурс данных ELIXIR, BRENDA считается ресурсом данных, имеющим решающее значение для международного исследовательского сообщества в области медико-биологических наук. База данных представляет собой репрезентативный обзор ферментов и метаболитов с использованием текущих исследовательских данных из первичной научной литературы и, таким образом, служит цели облегчения поиска информации для исследователей. На BRENDA распространяются условия лицензии Creative Commons (CC BY 4.0), она доступна по всему миру и может использоваться бесплатно. [1] Являясь одним из цифровых ресурсов Института Лейбница DSMZ-Немецкой коллекции микроорганизмов и клеточных культур, BRENDA является частью интегрированной инфраструктуры биоданных DSMZ Digital Diversity.
История
[ редактировать ]Компания BRENDA была основана в 1987 году Дитмаром Шомбургом в бывшем Немецком исследовательском центре биотехнологии, ныне Центре исследований инфекций имени Гельмгольца , в Брауншвейге.
Основная идея Шомбурга заключалась в том, чтобы собрать наиболее важные данные по ферментам из первичной научной литературы в стандартизированной форме в общедоступной информационной системе, что облегчило бы исследователям поиск в литературе. Он видел, что исследователи столкнулись с растущей проблемой получения информации, поскольку первые крупные проекты по секвенированию генома быстро увеличили объем данных о функциональных ферментах, в то время как информацию в то время все еще приходилось извлекать вручную из печатных публикаций в различных журналах. [2]
Первоначально данные по ферментам были опубликованы в виде серии книг. В 1990 году Springerverlag опубликовал первое из девятнадцати изданий «Справочника по ферментам Springer», в котором содержались данные по более чем 3000 классам ЕС. Второе издание с 39 выпусками, содержащими данные по более чем 4900 классам ЕС, было опубликовано с 2001 по 2009 год. [2] [3]
В 1996 году Дитмар Шомбург принял назначение в Кёльнский университет , где он и его рабочая группа в дальнейшем превратили сбор данных в глобально доступную бесплатную онлайн-информационную систему, которая была доступна онлайн в 1998 году в системе SRS Европейского института биоинформатики. (EBI) в 1998 году. [4] В следующем году была разработана отдельная полнотекстовая база данных, доступ к которой был возможен через сайт BRENDA Кёльнского университета. [2] [5] , в 2004 году она была преобразована в реляционную базу данных. В 2007 году Шомбург вернулся в Технический университет Брауншвейга. С тех пор команда BRENDA базируется в Брауншвейгском центре системной биологии (БРИКС).
С 2015 года BRENDA является частью de.NBI , немецкой сети инфраструктуры биоинформатики, а также входит в состав Центра биологических данных (BioData). [2] В июне 2018 года BRENDA была включена в престижный список основных ресурсов данных, поддерживаемый ELIXIR, европейской инициативой по созданию инфраструктуры цифровых исследований в биомедицине. [6] В 2022 году база данных также получила статус глобального основного ресурса биоданных от Глобальной коалиции биоданных. [7] С января 2023 года BRENDA входит в состав Института Лейбница DSMZ и получает постоянное финансирование в рамках сетевого сервиса передачи данных DSMZ Digital Diversity. [8]
Содержание и функциональность
[ редактировать ]Содержание BRENDA в основном охватывает организмы всех областей и ориентировано на широкий интерес научного сообщества из различных областей наук о жизни, таких как системная биология, биотехнология, медицина и фармацевтика.
Данные ферментов
[ редактировать ]Данные по конкретным ферментам в BRENDA аннотированы из научной литературы и им присвоен номер EC (английский: номера Комиссии по ферментам ). Номера EC являются частью системы, установленной IUBMB, которая классифицирует ферменты в соответствии с их каталитической активностью, то есть химической реакцией. Комиссия по ферментам IUBMB на данный момент определила более 8300 номеров EC в семи основных классах, все из которых, включая устаревшие, можно найти в BRENDA. Данные обо всех ферментах с номером ЕС отображаются на общей обзорной странице ( Страница сводки ферментов ) и могут быть сведены к отдельным ферментам с помощью параметров фильтра. На странице сводки ферментов показано название, определенное IUBMB для ферментов этого класса, схема реакций, определяющая этот класс ферментов, и комментарий Комиссии по ферментам. Представленная здесь информация также включает номенклатуру ферментов, субстраты и продукты или катализируемые реакции, ингибирующие и активирующие лиганды, структуру фермента, выделение и очистку, стабильность фермента, кинетические параметры, такие как значения Km и числа оборотов , возникновение и внутриклеточная локализация, а также мутации.
Литературная база данных номера ЕС может включать несколько сотен публикаций, если она содержит медицински или промышленно значимые и, следовательно, хорошо изученные ферменты. Каждая запись связана со ссылкой на литературу и организмом, из которого происходит фермент. [9] Если последовательность белка известна и опубликована, записи также присваиваются конкретной последовательности белка в базе данных UniProt . БРЕНДА предоставляет ссылки на другие информационные онлайн-системы, с которыми связаны записи. В дополнение к ExplorEnz, информационной системе ферментов IUBMB, они включают базы данных DSMZ, такие как BacDive и CellDive, базы данных последовательностей и структур белков, такие как UniProt и PDB , базы данных литературы, такие как PubMed и Europe PubMed Central , а также онтологии, такие как NCBI . МеШ .
Данные по лигандам
[ редактировать ]Помимо базы данных по ферментам, BRENDA содержит базу данных с информацией о лигандах , в основном низкомолекулярных соединениях, взаимодействующих с ферментами. В зависимости от роли в ферментативных реакциях их подразделяют на субстрат , продукт , ингибитор , активатор , кофактор или на металлы и ионы (если их функция не указана в литературе). Эти молекулы могут иметь различные функции, например, они могут быть метаболитами первичного метаболизма, природными антибиотиками или синтетическими соединениями, используемыми при разработке лекарств или пестицидов. Всю информацию о лиганде, аннотированном в BRENDA, можно получить централизованно на сводной странице ( Страница сводки лигандов ). Представленная здесь информация включает структурные и молекулярные формулы, InChIKey ( международный химический идентификатор ), синонимы и информацию о роли в ферментативных реакциях, включая уравнения реакций и кинетические данные, такие как константы ингибиторов. Каждая запись связана со ссылкой и номером ЕС.
Параметры поиска
[ редактировать ]Панель поиска на главной странице используется для быстрого поиска терминов в определенных категориях данных, а функция расширенного поиска может использоваться для сужения различных параметров поиска и, таким образом, выполнения целевого запроса. Полнотекстовый поиск обеспечивает всеобъемлющий поиск терминов во всех текстовых полях базы данных, включая поля комментариев, содержимое которых всегда видно на страницах сводки , но может быть специально запрошено только с помощью этой функции поиска.
Данные о лигандах можно найти не только путем запроса названий лигандов, но и по их структуре. Через маску поиска структуры Лиганда [10] , разработавший редактор молекул JSME на основе JavaScript. [11] Пользователи могут нарисовать химическую структуру и выполнить поиск в базе данных лигандов BRENDA подструктур, изомеров или подобных структур.
В дополнение к этим вариантам запросов на основе веб-браузера пользователи могут получить данные BRENDA через загрузку SOAP -API или SBML . Данные, отобранные вручную, также можно загрузить в формате JSON или txt .
Дополнительные функции BRENDA предлагают дополнительные способы доступа к данным.
Дополнительные функции
[ редактировать ]Помимо аннотирования новых данных, BRENDA постоянно разрабатывает новые функции базы данных, такие как онтологии или визуализации, которые открывают дополнительные пути доступа к данным, показывают корреляции и помогают ответить на конкретные вопросы.
Онтология тканей BRENDA представляет собой комплексную и структурированную онтологию с терминами для тканей, органов, анатомических структур, частей растений, клеточных культур, типов клеток и клеточных линий в организмах из всех таксономических групп, в которых могут встречаться ферменты. Это иерархически организованный набор контролируемых терминов. [12]
графически Метаболические пути BRENDA обобщают уравнения реакций, аннотированные в BRENDA, в метаболические пути. Они нарисованы вручную кураторами BRENDA. Метаболические пути BRENDA визуализируют метаболические пути, которые в значительной степени описаны с научной точки зрения и чьи реакции, ферменты и лиганды в основном можно найти в BRENDA. Функции поиска и фильтрации можно использовать для выделения метаболических путей, номеров EC или лигандов (также специфичных для организма). [4]
BRENDA также предоставляет дополнительные инструменты, наиболее важные из которых описаны ниже.
- Карты слов : Карты слов представляют собой сборники терминов, которые встречаются в связи с названием фермента в заголовках и резюме научных публикаций. Это визуальное представление связи между номером EC и соответствующими терминами из публикаций в виде облака тегов . Они предоставляют пользователям первоначальный обзор научного содержания и результатов, связанных с этим ферментом. Размер шрифта указывает, как часто термин встречается в связи с номером EC, цвет шрифта соотносит термины с категориями: фермент, ткань, внутриклеточное возникновение, заболевание, организм, применение и лиганд.
- 3D-просмотр : эта функция визуализирует трехмерную структуру фермента, т.е. е. сворачивание белка и показывает дисульфидные связи, активные центры, сайты или области связывания и сайты гликозилирования.
- EC Explorer : EC Explorer представляет собой иерархически классифицированный обзор всех номеров EC из номенклатурного списка IUBMB, включая устаревшие. Вышестоящие классы отображаются с кратким описанием, а для отдельных номеров EC отображается информация IUBMB, такая как номенклатура и основная реакция.
- EC Explorer : EC Explorer представляет собой иерархически классифицированный обзор всех номеров EC из номенклатурного списка IUBMB, включая устаревшие. Вышестоящие классы отображаются с кратким описанием, а для отдельных номеров EC отображается информация IUBMB, такая как номенклатура и основная реакция.
- EnzymeDetector : база данных EnzymeDetector обеспечивает сравнительный и интегративный подход для поиска ферментативных аннотаций. Аннотированные вручную и текстовые данные BRENDA, UniProt, KEGG, PATRIC и RefSeq NCBI интегрируются для обеспечения всестороннего обзора организма. Данные дополняются прогнозами, выполненными самостоятельно, например, BLAST против всех аннотаций ферментов из Swiss-Prot и распознавания образов ферментов BrEPS.
- Genome Explorer : этот инструмент визуализирует генетическую информацию фермента, а также показывает генетический контекст трех генов выше или ниже соответствующего гена, кодирующего фермент.
- Прогнозирование локализации : эта функция использует мотивы белковых последовательностей для прогнозирования того, в каком субклеточном компартменте может возникнуть фермент, включая оценку надежности этого прогноза.
- Прогнозирование трансмембранных спиралей : эта функция использует мотивы белковой последовательности, чтобы предсказать, где фермент имеет трансмембранные спирали или связан с мембраной. Он также может указывать на все классы ферментов, характеризующиеся определенным количеством трансмембранных спиралей. Он использует метод прогнозирования топологии мембранных белков , основанный на скрытой марковской модели . [13]
- Таксономическое дерево : В таксономическом дереве организмы, присутствующие в BRENDA, сопоставляются с NCBI и перечисляются в иерархическом порядке. Здесь можно найти организмы или вышестоящие таксономические классы, а данные по ферментам, специфичным для организма, можно получить по ссылкам.
- BKMS-react : BKMS-react — это интегрированная и неизбыточная база данных биохимических реакций, в которой четко суммированы различные варианты написания известных ферментативно-катализируемых и спонтанных реакций от BRENDA, KEGG , MetaCyc и SABIO-RK .
- CUPSAT : Инструмент анализа стабильности белков Кёльнского университета (CUPSAT) — это инструмент для прогнозирования изменений стабильности белков при точковых мутациях. Модель прогнозирования использует атомные потенциалы аминокислот и распределение торсионных углов для оценки аминокислотного окружения сайта мутации. Кроме того, модель прогнозирования может различать аминокислотное окружение на основе его доступности для растворителя и специфичности вторичной структуры.
Аннотация
[ редактировать ]Ручная аннотация
[ редактировать ]Данные в BRENDA взяты из первичной научной литературы. Процесс интеграции новых данных начинается с ручного поиска литературы в PubMed и Scopus и отбора актуальных, качественных и всеобъемлющих публикаций. На основе них данные аннотируются, а затем результат качественно перепроверяется. Все эти шаги выполняются вручную научными сотрудниками, имеющими соответствующий опыт. При этом структурные формулы лигандов создаются и курируются вручную. После курирования данные проходят несколько сотен компьютерных проверок для проверки формальной правильности данных в рамках интеграции в базу данных. Новые данные публикуются два раза в год на сайте BRENDA.
Семь классов EC обновляются не параллельно, а периодически один за другим. Для данных о вновь описанных ферментах, которые не соответствуют ни одному существующему номеру EC, создаются новые внутренние номера EC BRENDA, которые содержат заглавную букву «B» перед последней цифрой. Это предварительные классы вспомогательных ферментов, которые еще не были официально одобрены IUBMB. Как только в BRENDA будет аннотировано достаточное количество надежных научных данных о B-номере, сотрудники BRENDA представляют их в Комиссию по ферментам IUBMB в качестве нового предложения для рассмотрения. Кураторы BRENDA сами входят в Номенклатурный комитет IUBMB. Новые номера EC немедленно добавляются в базу данных BRENDA и публикуются в Интернете в следующем выпуске.
Анализ текста
[ редактировать ]Из-за ручного и выборочного процесса аннотирования литературная база и связанный с ней объем данных в BRENDA количественно ограничены. В 2006 году была создана функция компьютерного поиска информации ( текстовый анализ ) для расширения ядра данных, курируемых вручную. Компьютерные методы осуществляют поиск в специальной литературе, доступной в Интернете, и автоматически аннотируют определенную информацию в соответствующих категориях данных. В BRENDA можно использовать четыре информационные системы интеллектуального анализа текста: FRENDA (полные эталонные данные ферментов), AMENDA (автоматический анализ данных ферментов), DRENDA (база данных данных ферментов, связанных с болезнями) и KENDA (кинетические данные ферментов). База данных литературы PubMed служит основой для интеллектуального анализа текста. Чтобы получить информацию, актуальную для BRENDA, все названия и резюме научных статей в PubMed ищутся по конкретным текстовым модулям и терминам, сохраняются и обрабатываются для BRENDA. [9] [14] [15] Не существует контроля качества данных, полученных в результате интеллектуального анализа текста сотрудниками BRENDA, но результаты AMENDA включают автоматическую качественную оценку, которая помогает пользователям оценить научное качество результатов. [14]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ «Лицензия и отказ от ответственности — База данных ферментов BRENDA» .
- ^ Перейти обратно: а б с д И. Шомбург, Л. Йеске, М. Ульбрих, С. Плачек, А. Чанг, Д. Ян, Д. Шомбург: Информационная система ферментов BRENDA - от базы данных к экспертной системе. В: Журнал биотехнологии 261, 2017, стр. 194–206.
- ^ «Серия книг «Справочник по ферментам Спрингера» » . Спрингер . Проверено 1 августа 2024 г.
- ^ Перейти обратно: а б А. Чанг, Л. Йеске, С. Ульбрих, Й. Хофманн, К. Коблиц, И. Шомбург, М. Нойманн-Шааль, Д. Ян, Д. Шомбург: BRENDA, основной ресурс данных ELIXIR в 2021 году: новые разработки и обновления. В: Nucleic Acids Research 49 (выпуск базы данных), 2021 г., стр. D498-D508.
- ^ И. Шомбург, А. Чанг, О. Хофманн, К. Эбелинг, Ф. Эрентрайх, Д. Шомбург: БРЕНДА: ресурс данных о ферментах и метаболической информации. В: Тенденции в биохимических науках, 27, 2002, стр. 54–56.
- ^ https://эликсир-Европа . орг/платформы/данные/core-data-resources
- ^ «Список текущих глобальных основных ресурсов биоданных» .
- ^ «Центр цифрового разнообразия DSMZ» .
- ^ Перейти обратно: а б А. Чанг, М. Шеер, А. Гроте, И. Шомбург, Д. Шомбург: BRENDA, AMENDA и FRENDA, информационная система ферментов: новое содержание и инструменты в 2009 г. В: Nucleic Acids Research 37 (выпуск базы данных), 2009 г., стр. Д588-Д592
- ^ 8. Л. Йеске, С. Плачек, И. Шомбург, А. Чанг, Д. Шомбург: БРЕНДА в 2019 году: европейский основной ресурс данных ELIXIR. В: Исследования нуклеиновых кислот 47, 2019 г., стр. D542-D549.
- ^ Б. Бьенфе, П. Эртль: JSME: бесплатный редактор молекул на JavaScript. В: Журнал хеминформатики 5, 2013.
- ^ М. Гремсе, А. Чанг, И. Шомбург, А. Гроте, М. Шеер, К. Эбелинг, Д. Шомбург: Онтология ткани BRENDA (BTO): первая всеинтегрирующая онтология всех организмов для источников ферментов. В: Nucleic Acids Research 39 (выпуск базы данных), 2011, стр. D507-D513.
- ^ 10. А. Крог, Б. Ларссон, Г. фон Хейне, Э. Л. Зоннхаммер: Прогнозирование топологии трансмембранного белка с помощью скрытой модели Маркова: применение к полным геномам. В: Журнал молекулярной биологии 305, 2001, стр. 567–80.
- ^ Перейти обратно: а б И. Шомбург, А. Чанг, С. Плачек, К. Зёнген, М. Ротер, М. Ланг, К. Мунаретто, С. Улас, М. Стельцер, А. Гроте, М. Шеер, Д. Шомбург: БРЕНДА в 2013: интегрированные реакции, кинетические данные, данные о функциях ферментов, улучшенная классификация заболеваний: новые возможности и содержание в BRENDA. В: Nucleic Acids Research 41 (выпуск базы данных), стр. D764-D772.
- ^ Дж. Бартельмес, К. Эбелинг, А. Чанг, И. Шомбург, Д. Шомбург: BRENDA, AMENDA и FRENDA: информационная система ферментов в 2007 году. В: Nucleic Acids Research 35 (выпуск базы данных), стр. D511-D514.
См. также
[ редактировать ]- А. Чанг, Л. Йеске, С. Ульбрих, Дж. Хофманн, К. Коблиц, И. Шомбург, М. Нойманн-Шааль, Д. Ян, Д. Шомбург (2021), «БРЕНДА, основной ресурс данных ELIXIR в 2021: новые разработки и обновления», Nucleic Acids Research , vol. 49, стр. Д498-508
{{citation}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) - Д. Шомбург, И. Шомбург, А. Чанг (2006), Справочник ферментов Springer (2-е изд.), Гейдельберг: Springer
{{citation}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) - И. Шомбург, Д. Шомбург (2016), «БРЕНДА: От базы данных к центру передового опыта» (PDF) , Systembiologie.de , vol. 10, стр. 18–21.
- А. Чанг, И. Шомбург, С. Плачек, Л. Йеске, М. Ульбрих, М. Сяо, К.В. Сенсен, Д. Шомбург (2015), «БРЕНДА в 2015 году: захватывающие события на 25-м году ее существования», Nucleic Исследования кислот , том. 43, нет. 1, стр. 194–206, doi : 10.1093/nar/gku1068.
{{citation}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) - И. Шомбург, Л. Йеске, М. Ульбрих, С. Плачек, А. Чанг, Д. Шомбург (2017), «Информационная система ферментов BRENDA – от базы данных к экспертной системе», Journal of Biotechnology , vol. 261, стр. Д439–Д446, doi : 10.1093/nar/gku1068.
{{citation}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка ) - Дж. Коблиц, В. Г. Диркс, С. Эберт, С. Нагель, Л. Стинпасс, К. Поммеренке (2022), «DSMZCellDive: погружение в данные клеточных линий с высокой пропускной способностью», F1000Research , vol. 11, с. 420, номер домена : 10.12688/f1000research.111175.2
{{citation}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )