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Articulo de referencia

Colección de bases de datos BioCyc

La colección de bases de datos BioCyc es un conjunto de bases de datos de vías metabólicas/genomas (PGDB) específicas de organismos que proporcionan información de referencia so...

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La colección de bases de datos BioCyc es un conjunto de bases de datos de vías metabólicas/genomas (PGDB) específicas de organismos que proporcionan información de referencia sobre el genoma y las vías metabólicas de miles de organismos. [ 1 ] En julio de 2023, BioCyc contenía más de 20 040 bases de datos. [ 2 ] SRI International , [ 3 ] con sede en Menlo Park, California , mantiene la familia de bases de datos BioCyc.

Categorías de bases de datos

Basándose en la curación manual realizada, la familia de bases de datos BioCyc se divide en 3 niveles:

Nivel 1: Bases de datos que han recibido al menos un año de curación manual basada en la literatura. Actualmente hay siete bases de datos en el Nivel 1. De las siete, MetaCyc es una base de datos importante que contiene casi 2500 vías metabólicas de muchos organismos. [ 1 ] [ 4 ] La otra base de datos importante del Nivel 1 es HumanCyc que contiene alrededor de 300 vías metabólicas encontradas en humanos. [ 5 ] Las cinco bases de datos restantes incluyen, EcoCyc ( E. coli ), [ 6 ] AraCyc ( Arabidopsis thaliana ), YeastCyc ( Saccharomyces cerevisiae ), LeishCyc ( Leishmania major Friedlin ) y TrypanoCyc ( Trypanosoma brucei ).

Nivel 2: Bases de datos predichas mediante métodos computacionales, pero que han recibido una curación manual moderada (la mayoría con entre 1 y 4 meses de curación). Las bases de datos de Nivel 2 están disponibles para su curación manual por parte de científicos interesados ​​en cualquier organismo en particular. Actualmente, las bases de datos de Nivel 2 contienen 43 bases de datos de organismos diferentes.

Nivel 3: Bases de datos predichas computacionalmente por PathoLogic que no recibieron curación manual. Al igual que con el Nivel 2, las bases de datos del Nivel 3 también están disponibles para su curación por parte de los científicos interesados.

Herramientas de software

El recurso ontológico contiene diversas herramientas de software para buscar, visualizar, comparar y analizar información sobre genomas y vías metabólicas. Incluye un navegador de genomas y navegadores para redes metabólicas y reguladoras . El sitio web también incluye herramientas para representar conjuntos de datos a gran escala («ómicos») en redes metabólicas y reguladoras, así como en el genoma.

Uso en la investigación

Dado que la familia de bases de datos BioCyc comprende una extensa lista de bases de datos específicas de organismos y también datos a diferentes niveles de sistemas en un sistema vivo, su uso en la investigación ha abarcado una amplia variedad de contextos. Aquí se destacan dos estudios que muestran dos tipos diferentes de usos: uno a escala genómica y otro para la identificación de polimorfismos de un solo nucleótido (SNP ) específicos dentro de un genoma.

AlgaGEM

AlgaGEM es un modelo de red metabólica a escala genómica para una célula de alga compartimentada, desarrollado por Gomes de Oliveira Dal'Molin et al. [ 7 ] a partir del genoma de Chlamydomonas reinhardtii . Contiene 866 ORF únicos, 1862 metabolitos, 2499 entradas de asociación gen-enzima-reacción y 1725 reacciones únicas. Una de las bases de datos de rutas metabólicas utilizadas para la reconstrucción es MetaCyc.

SNP

El estudio de Shimul Chowdhury et al. [ 8 ] mostró que la asociación difería entre los SNP maternos y los metabolitos involucrados en las vías de homocisteína , folato y transulfuración en casos con defectos cardíacos congénitos (DCC) en comparación con los controles. El estudio utilizó HumanCyc para seleccionar genes candidatos y SNP.

Referencias

  1. 1 2 Caspi, R.; Altman, T.; Dreher, K.; Fulcher, CA; Subhraveti, P.; Keseler, IM; Kothari, A.; Krummenacker, M.; Latendresse, M.; Mueller, LA; Ong, Q.; Paley, S.; Pujar, A.; Shearer, AG; Travers, M.; Weerasinghe, D.; Zhang, P.; Karp, PD (2011). "La base de datos Meta Cyc de vías metabólicas y enzimas y la colección Bio Cyc de bases de datos de vías/genomas" . Nucleic Acids Research . 40 (número especial de bases de datos): D742–53. doi : 10.1093/nar/gkr1014 . PMC 3245006. PMID 22102576 .  
  2. ↑ "Colección de bases de datos de vías metabólicas/genomas de BioCyc" . biocyc.org . Consultado el 31 de julio de 2023 .
  3. ↑ Página principal de SRI International
  4. ↑ Karp, Peter D.; Caspi, Ron (2011). "Un estudio de bases de datos metabólicas con énfasis en la familia Meta Cyc " . Archives of Toxicology . 85 (9): 1015–33 . doi : 10.1007/s00204-011-0705-2 . PMC 3352032. PMID 21523460 .  
  5. ↑ Romero, Pedro; Wagg, Jonathan; Green, Michelle L; Kaiser, Dale; Krummenacker, Markus; Karp, Peter D (2004). " Predicción computacional de vías metabólicas humanas a partir del genoma humano completo" . Genome Biology . 6 (1): R2. doi : 10.1186/gb-2004-6-1-r2 . PMC 549063. PMID 15642094 .  
  6. ^ Keseler, IM; Collado-Vides, J.; Santos-Zavaleta, A.; Peralta-Gil, M.; Gama-Castro, S.; Muñiz-Rascado, L.; Bonavides-Martínez, C.; Paley, S.; Krummenacker, M.; Altman, T.; Kaipa, P.; Spaulding, A.; Pacheco, J.; Latendresse, M.; Fulcher, C.; Sarker, M.; Esquilador, AG; MacKie, A.; Paulsen, I.; Gunsalus, RP; Karp, PD (2010). "Eco Cyc : una base de datos completa sobre la biología de Escherichia coli" . Investigación de ácidos nucleicos . 39 (Problema de la base de datos): D583–90. doi : 10.1093/nar/gkq1143 . PMC 3013716 . PMID 21097882 .  
  7. ↑ Dal'Molin, CG; Quek, LE; Palfreyman, RW; Nielsen, LK (2011). "AlgaGEM: una reconstrucción metabólica a escala genómica de algas basada en el genoma de Chlamydomonas reinhardtii" . BMC Genomics . 12 (Supl. 4): S5. doi : 10.1186/1471-2164-12-S4-S5 . PMC 3287588. PMID 22369158 .  
  8. ↑ Chowdhury, S; Hobbs, CA; MacLeod, SL; Cleves, MA; Melnyk, S; James, SJ; Hu, P; Erickson, SW (2012). " Asociaciones entre genotipos maternos y metabolitos implicados en defectos cardíacos congénitos" . Molecular Genetics and Metabolism . 107 (3): 596– 604. doi : 10.1016/j.ymgme.2012.09.022 . PMC 3523122. PMID 23059056 .