Informacija

Kaip iš prisijungimo numerių sąrašo nustatyti pirminį Uniprot prisijungimo numerį?

Kaip iš prisijungimo numerių sąrašo nustatyti pirminį Uniprot prisijungimo numerį?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Atsižvelgiant į UniProt ID, susietą su Ensembl ID, sąrašą, ar yra būdas sistemingai nustatyti, kuris yra pirminis prisijungimo numeris be jokios kitos informacijos?

Pagal ExPasy

Tyrėjai, norintys cituoti įrašus savo publikacijose, visada turėtų nurodyti pirmąjį prisijungimo numerį. Tai paprastai vadinama „pirminiu prisijungimo numeriu“. „Antriniai prisijungimo numeriai“ rūšiuojami raidžių ir skaičių tvarka.

Bet ką daryti, jei užsakymas buvo sumaišytas arba sudarytas iš kito šaltinio ir buvo panaudotas.

Pavyzdžiui:

Ansamblis:

ENSMUSG00000035642

Uniprotas:

Q8R0P4, Q8CF11, D6RJK8, D6RJJ4, D3Z442, D3Z1Q3, D3YZD8, D3YY39, D3YX09, D3YWY5

Šis klausimas yra kryžminiame sąraše Bioinformatikos kamino biržoje.


Manau, kad yra problemų su terminologija. „Pirminis“ prisijungimo numeris yra pirmasis prisijungimo numeris tais atvejais, kai įrašas turi daugiau nei vieną prisijungimo numerį, kaip aprašyta http://www.uniprot.org/help/accession_numbers:

Įrašai gali turėti daugiau nei vieną prisijungimo numerį. Tai gali būti dėl dviejų skirtingų mechanizmų:

a) Sujungus du ar daugiau įrašų, išsaugomi visų įrašų prisijungimo numeriai. Pirmasis prisijungimo numeris vadinamas

„Pirminis (cituojamas) prisijungimo numeris“, o kiti vadinami „antriniais prisijungimo numeriais“. Jie išvardyti raidžių ir skaičių tvarka.

b) Jei esamas įrašas yra padalintas į du ar daugiau įrašų („atskirtas“), nauji „pirminiai“ prisijungimo numeriai priskiriami visiems

suskaidyti įrašai, o visi pirminiai prisijungimo numeriai išsaugomi kaip „antriniai“ prisijungimo numeriai.

Pavyzdys: P29358, kuris buvo „atskirtas“ į P68250 ir P68251.

Tiek peržiūrėti, tiek neperžiūrėti įrašai gali turėti pirminius prisijungimo numerius.

Kaip suprato ankstesni plakatai, tikriausiai turite omenyje peržiūrėtų įrašų prisijungimo numerius, o ne neperžiūrėtus.

Tokiu atveju prie užklausos tikrai galite pridėti „reviewed:yes“, pvz. kai naudojate UniProt ID atvaizdavimą, http://www.uniprot.org/help/uploadlists


„Swissprot“ yra peržiūrėta „Uniprot“ akcijų dalis. TrEMBl yra visa kita.

Q8R0P4 arba Mth938 domeną turintis baltymas (AAMDC_MOUSE) yra peržiūrėtas Swissprot, dar žinomas kaip patikimas identifikatorius.

Ieškodami „Uniprot“ galite filtruoti, kad matytumėte tik „Reviewed/Swissprot“ identifikatorius; žr. aukščiau esančios nuorodos viršutiniame kairiajame kampe.


EFI – fermentų panašumo įrankis

EFI-EST savo komentarams naudoja UniProtKB baltymų sekų duomenų bazę (kurią palaiko EMBL-EBI), nes ji suteikia galimybę bendruomenės nariams keisti ir (arba) taisyti funkcines anotacijas. Be to, EFI-EST naudoja Pfam ir InterPro duomenų bazes (taip pat prižiūrimas EMBL-EBI), kad suteiktų lengvą prieigą prie daugybės kuruojamų baltymų šeimų / superšeimų (16 712 šeimų Pfam 31.0 30 876 šeimų / domenų / svetainių). InterPro 64.0). InterPro duomenų bazė renka parašų sekas iš 12 skirtingų duomenų bazių, įskaitant Pfam, kad nustatytų savo šeimas. Kadangi skirtingos duomenų bazės gali apibrėžti „tą pačią“ šeimą su šiek tiek skirtingomis parašų sekomis, „InterPro“ šeimos beveik visada yra didesnės nei „Pfam“ šeimos.

Šio žiniatinklio serverio sugeneruoti sekų panašumo tinklai naudoja viso ilgio baltymų sekas, kurios identifikuojamos naudojant jų UniProt prisijungimo ID (pagal BLAST A variante, nurodytų Pfam ir (arba) InterPro šeimų nariai B variante, antraštės FASTA faile C variante, kai jis skaitomas, ir iš prisijungimo ID sąrašų D variante). Dėl to tinkluose generuojami ir vizualizuojami klasteriai atsiranda dėl visos sekos sekų panašumų.

Daugelis baltymų turi kelis šių baltymų domenus. Išlygiavimo balams apskaičiuoti naudojamas lygiavimas nebūtinai bus skirtas domenui, kuris jus gali sudominti. Tačiau siūlome B parinkties „Išplėstinę parinktį“, kuri suteikia galimybę apkarpyti viso ilgio kelių domenų baltymų sekas, kad būtų generuojami SSN, naudojant Pfam nustatytas domeno ribas jūsų įvestai Pfam šeimai. Rekomenduojame šią išplėstinę parinktį naudoti atsargiai – Pfam šeimose „visada“ yra viso ilgio sekų fragmentų, be to, domenai dažnai pertraukiami dėl įterpimų, o tai gali apsunkinti SSN interpretaciją.

ĮVESTIS: galimos keturios SSN generavimo parinktys.

Pasirinkite norimą naudoti parinktį ir įveskite reikiamą informaciją. Kiekvienam įvesties metodui yra meniu „Išplėstinės parinktys“, leidžiantis keisti numatytuosius parametrus.

Pagal numatytuosius nustatymus „viskas pagal viską“ BLAST, naudojamas SSN briaunoms apskaičiuoti, pateikia rezultatą, tik jei e-reikšmė yra &le 10 -5.

Rekomenduojame sugeneruoti SSN naudojant numatytąją reikšmę 10–5 ir ištirti tapatybės procentų kvartilio diagramą, siekiant nustatyti, ar reikia pakeisti numatytąją reikšmę. Trumpoms sekoms, pvz., < 100 likučių, ši e-reikšmė gali būti per maža, kad duomenų analizės veiksme būtų galima naudoti 30% ar mažiau suderinimo balą. Kiekvienos parinkties meniu „Išplėstinės parinktys“ leidžia pasirinkti didesnę viršutinę e-reikšmės ribą įvedant sveikąjį skaičių &le 5 (neigiamas e reikšmės logas), apatinė įvesties riba yra 0.

Įvedus bet kurios iš keturių pradžios ekrano parinkčių įvestį, kaip parodyta 1 paveiksle, įveskite savo el. pašto adresą (duomenims gauti tik mėlyna rodyklė) ir ekrano apačioje paspauskite „Pateikti analizę“ (žalia rodyklė). EFI-EST surinks sekos duomenų rinkinį ir atliks „viskas pagal viską“ BLAST. „All-by-all“ BLAST pateiks lygiavimo balus / kraštus toms sekų poroms, kurių BLAST e reikšmės yra mažesnės už viršutinę ribą 10–5 (arba kitą slenkstį, nurodytą „Išplėstinėse parinktyse“). Daugeliui šeimų numatytoji riba turėtų užtikrinti pakankamai tinklų tarpmazgų jungčių (kraštų), kad būtų galima daryti išvadas apie skirtingą baltymų funkcijos evoliuciją.

Jei jus domina išsamus sekų ir funkcijų santykių tyrimas šeimose, kuriose yra daugiau nei 100 000 sekų, pateikite savo pomėgių santrauką naudodami atsiliepimų formą adresu https://efi.igb.illinois.edu//feedback.php ir mes gali padėti.


Figūra 1. Visas EFI-EST pradinis puslapis.

A parinktis: vienos sekos užklausa

Tinklai, skirti artimiems homologams vartotojo pateiktai sekai. Į įvesties laukelį įklijuokite baltymų seką (be FASTA antraštės) (raudona rodyklė). Bus sukurtas sekos duomenų rinkinys, kuriame yra labiausiai susijusios sekos, gautos iš UniProtKB duomenų bazės, naudojant BLAST e vertės viršutinės ribos slenkstį 10–5. Naudojama numatytoji 1 000 sekų, tačiau duomenų rinkinys gali būti mažesnis, jei naudojant BLAST lygiavimo balo viršutinę ribą 10–5 randama < 1 000 sekų. Naudojama numatytoji &le 1000 sekų, nes daugeliu atvejų visas tinklas su visomis sekomis (mazgais) bus matomas nesutraukiant mazgų į tipinius mazgus (paaiškinta čia). Naudokite šią parinktį, jei jus domina tik tie baltymai, kurie yra labiausiai panašūs į jūsų dominančius baltymus.


2 pav. A parinkties nustatymai.

Išplėstinės parinktys (rausvai raudonos rodyklės): spustelėdami skirtuką Išplėstinės parinktys, esantys po įvesties laukeliu, galite įvesti „priskirtas“ reikšmes didžiausiam sekų, kurios bus renkamos, skaičiui ir naudojamai el. vertei.

Maksimalus BLAST sekų skaičius: A parinktis leidžia vartotojui rinkti sekų poaibį. Galima surinkti daugiausiai 10 000 sekų. Ši parinktis gali būti teikiama pirmenybė, jei visos šeimos tinklą sunku valdyti naudojant „Cytoscape“ kompiuteriuose, kurių atmintis yra ribota. Arba galite atsisiųsti reprezentacinį mazgų tinklą, kad galėtumėte vizualizuoti didesnius tinklus.

B variantas: Pfam ir (arba) InterPro šeimos

Apibrėžtos baltymų šeimos naudojamos SSN generuoti.

Pfam ir (arba) „InterPro“ šeimos identifikatorius (-iai) jūsų šeimai naudojamas kaip įvestis. Pfam ir (arba) InterPro šeimas, kurioms priklauso baltymai, galima nustatyti Pfam ir InterPro svetainėse.

Daugiau nei vienas Pfam ir (arba) InterPro šeimos numerį (-ius) galima įvesti kaip B parinkties įvestį kableliais atskirtame sąraše (raudona rodyklė). Sekų, kurias galima naudoti pasirinkus B, skaičius ribojamas iki &le100 000. Šis apribojimas nustatytas siekiant užtikrinti, kad duomenų rinkinio surinkimas/viskas BLAST atlikimas, taip pat tinklų generavimas daugeliui šeimų galėtų būti baigtas per kelias valandas (labai didelėms šeimoms gali prireikti kelių dienų). Kai duomenų rinkinys bus baigtas, gausite el. laišką su nuoroda duomenų rinkiniui analizuoti. Ši nuoroda veiks 14 dienų, kad galėtumėte grįžti jums patogiu metu.

Kai įrašas atpažįstamas, rodomas sekų skaičius šeimoje ir numatomas bendras skaičius (gali būti perteklinių šeimų) (mėlynas langelis).

Pasirinkus B, paprastai bus gautas daug didesnis duomenų rinkinys nei A variantas, nes įtraukiami visi šeimos nariai. Nagrinėjant dideles šeimas, gali būti sudėtinga atidaryti pilnus tinklus „Cytoscape“ kompiuteriuose, kurių atmintis yra ribota. Kaip alternatyvą visiems tinklams, tipinius mazgų tinklus galima atsisiųsti rezultatų puslapyje.


3 pav. B parinkties nustatymai.

Išplėstinės parinktys (rausvai raudonos rodyklės): spustelėdami meniu „Išplėstinės parinktys“, galite įvesti „tinkintą“ el. reikšmę, naudojamą „viskas pagal viską“ BLAST. Taip pat galite pasirinkti dalį sekų įvesties Pfam ir (arba) InterPro šeimos (-ių), kad galėtumėte sukurti jus dominančių šeimų „apžvalgą“. Taip pat galite pasirinkti generuoti SSN su apibrėžtu Pfam. domenus, o ne viso ilgio sekas.

Frakcija: jei iš pradžių pasirinktas duomenų rinkinys yra per didelis (> 100 000 sekų), galite pasirinkti tą patį duomenų rinkinį ir nurodyti analizuojamą duomenų rinkinio dalį. Tai sumažina sekų skaičių, bet suteikia reprezentatyvią pradinio duomenų rinkinio apžvalgą. Įvesta reikšmė reiškia daliklį, pagal kurį norite suskaidyti duomenų rinkinį, pvz., 10 = naudojama tik kas 10-a viso sekos duomenų rinkinio seka. „Uniprot“ sekos duomenų rinkinys nėra iš anksto organizuotas, todėl atranka yra „atsitiktinė“.

Domenai: Sunku / neįmanoma numanyti funkcinius ryšius tarp baltymų, turinčių vieną domeną, ir baltymų, sudarytų iš kelių domenų naudojant SSN. Pfam apibrėžia N ir C-galų domenų ribas savo šeimų nariams remdamasi seka, o ne struktūra, palyginimais. Naudojant šiuos domeno apibrėžimus, galima apkarpyti viso ilgio kelių domenų baltymų sekas, kad būtų gautas tik Pfam šeimos ID nurodytas domenas.

Pavyzdžiui, neribosominėse peptidų sintazėse (NRPS) domeno apibrėžimai gali būti naudojami atskiriems domenams (pvz., kondensacijos domenams, PF00668) išgauti ir naudoti juos SSN generuoti. Jei viso ilgio seka turi kelis to paties domeno homologus, visi domenai bus išgauti ir naudojami SSN generuoti.

Naudojant parinktį „Įgalinti domeną“, SSN bus sugeneruotas naudojant apibrėžto domeno sekas, o ne viso ilgio sekas. Tinkluose domeno N ir C ribos pridedamos prie UniProt prisijungimo ID viso ilgio sekai (ID:N-galas:C-galas). Dėl to pagamintas SSN nesuderinamas su atitinkamo GNN generavimu ir spalvinimo programos naudojimu.

Atminkite, kad Pfam šeimos „visada“ apima bent kai kuriuos viso ilgio sekų fragmentus dėl sekos nustatymo klaidų, todėl tai gali apsunkinti domeno tinklų analizę. Be to, kai kuriuose baltymuose vienai šeimai priklausantis domenas gali būti įterptas į kitos šeimos domeną, todėl tinkle susidaro dvi antrojo domeno dalys.

C parinktis: vartotojo pateiktas FASTA failas


4 pav. C parinkties nustatymai.

C parinktis leidžia vartotojui įvesti baltymų sekas FASTA formatu, naudojant tiesioginės įvesties laukelį arba įkeliant failą, ir sugeneruoti SSN naudojant šias sekas (raudonos rodyklės). Pateiktos sekos gali būti praturtintos sekomis iš nurodytų Pfam ir (arba) InterPro šeimų, kad pateiktos sekos galėtų būti įtrauktos į baltymų šeimos kontekstą (oranžinė rodyklė). Kai pateikiama baltymų šeima, siekiant praturtinti jūsų pradinį pateikimą, informacijos tikslais rodomas šios šeimos sekų skaičius.

C parinktis suteikia dar dvi FASTA failo tvarkymo parinktis (geltona rodyklė).

Pagal numatytuosius nustatymus, sekos iš FASTA failo naudojamos SSN generuoti. Visi FASTA antraštės simboliai naudojami kaip atitinkamos baltymų sekos SSN mazgo atributas „Aprašymas“, o likučių skaičius yra mazgo atributo „Sequence_Length“ reikšmė. Be to, mazgo atributai „bendras pavadinimas“ ir „pavadinimas“ priskiriami atskirai kiekvienai sekai ir numeruojami paeiliui, pradedant nuo 0. Ankstesni simboliai (kad būtų 6) mazgo atributuose „bendras pavadinimas“ ir „pavadinimas“ bus „ z", pvz., zzz123.

Jei parinktis suaktyvinama pažymėjus langelį, skaitoma kiekvienos sekos FASTA antraštė, kad būtų importuojami prisijungimo ID. FASTA antraštėje esantys UniProt ID ir (arba) NCBI ID (RefSeq ID, UniProt/Swiss-Prot ID, GenBank ID, PDB ID ir (arba) nebenaudojami NCBI GI numeriai) yra identifikuojami (vadovaujantis toliau aprašytomis formatavimo „taisyklėmis“). ). UniProt ID naudojamas tiesiogiai identifikuoti SSN mazgo atributų sekas ir anotacijas UniProt duomenų bazėje. NCBI ID naudojamas norint užklausti „UniProt“ pateiktą „idmapping“ failą, kad būtų galima nustatyti lygiavertį „UniProt“ ID, o SSN mazgo atributų seka ir anotacijos gaunamos iš UniProt duomenų bazės. Šiems įrašams (su UniProt arba NCBI ID antraštėje) bus du papildomi mazgo atributai: „Query_IDs“ nurodys „UniProt“ ir (arba) NCBI ID iš FASTA antraštės, o „Sequence_Source“ nurodys „USER“. .

Ne visi NCBI ID nustatys lygiavertį UniProt ID (NCBI duomenų bazė yra didesnė nei UniProt duomenų bazė). Šiems įrašams bus pateikta numatytoji informacija (FASTA antraštė kaip aprašas ir sekos ilgis).

Jei vartotojas įveda Pfam ir (arba) InterPro šeimų ID (oranžinė rodyklė), su šiomis sekomis susietuose mazgų atributuose bus įtraukta „FAMILY“ kaip mazgo atributas „Sequence_Source“. Jei mazgas susietas ir su FASTA failu, ir su seka iš Pfam/InterPro šeimos, mazgo atributas „Sequence_Source“ bus „FAMILY+USER“.

NCBI BLAST serveris pateikia FASTA failus, kuriuose dažnai pateikiamos kelios FASTA antraštės tai pačiai sekai. Dėl to daugiau nei viena antraštė / prisijungimo ID gali identifikuoti tą patį UniProt ID. Be to, failuose iš NCBI BLAST gali būti įrašų apie mutantinių baltymų PBP struktūras: mutanto PDB ID dažnai identifikuos laukinio tipo baltymo UniProt ID, todėl bus keli PDB įrašai (laukinio tipo ir mutantiniams baltymams). nustatyti tą patį UniProt ID. Kai taip atsitiks, SSN bus vienas mazgas, skirtas UniProt ID, o mazgo atribute "Užklausos ID" bus visų NCBI ID, kuriuose buvo nustatytas UniProt ID, sąrašas.

Jei UniProt formato sekos UniProt ID nepavyksta rasti, nes ji yra naujesnė nei mūsų duomenų bazė arba NCBI ID nepavyksta rasti idmapping faile, bus pateikta numatytoji informacija (FASTA antraštė kaip aprašas ir sekos ilgis). .

Jei idmapping faile nepavyksta rasti NCBI ID, galimi du rezultatai:

  1. Jei FASTA antraštė yra viena iš kelių, susietų su ta pačia seka (failai iš NCBI BLAST serverio), o UniProt ID galima identifikuoti bent vienai iš antraščių, NCBI ID bus įtrauktas į mazgo atributą „Other_IDs“ kiekvienas iš sekos identifikuotų UniProt ID. Atributai „bendras vardas“ ir „vardas“ turės „z“ formatą, aprašytą anksčiau.
  2. Kitu atveju SSN bus naudojama FASTA įrašo seka. Kaip aprašyta C parinkties atveju, mazgų „bendras pavadinimas“ ir „pavadinimas“ atributus sudaro šeši simboliai. Sekos FASTA faile sunumeruojamos iš eilės, pradedant nuo 0. Ankstesni simboliai (kad būtų 6) bus „z“, pvz., zzz123. NCBI ID įtrauktas į mazgo atributą „Other_IDs“. Jei seka turi daugiau nei vieną FASTA antraštę su NCBI ID, kurio negalima nuskaityti, visos bus įtrauktos į mazgo atributą „Other_IDs“.

Kai nepasirinkta „Skaityti FASTA antraštes“, FASTA antraštė neklausoma prisijungimo ID ir naudojama tik kaip mazgo atributas „Aprašymas“. FASTA failo seka naudojama SSN generuoti. Mazgo „pavadinimas“ ir „bendras pavadinimas“ mazgo atributai bus sugeneruoti, kaip aprašyta dviejose pastraipose aukščiau, pvz., zzz123. Sekos iš FASTA failo kaip „Sequence_Source“ turės USER.

Priimtini FASTA antraščių formatai pateikti šiuose pavyzdžiuose paimta iš išvesties failų iš UniProt ir NCBI BLAST serverių (prijungimo ID paryškintas):

UniProt (atitinkamai iš UniProt BLAST TrEMBL ir SwissProt)
>tr|R9RJF1|R9RJF1_PSEAI Mandelatinė racemazė OS=Pseudomonas aeruginosa PE=4 SV=1
>sp|P11444|MANR_PSEPU Mandelatinė racemazė OS=Pseudomonas putida GN=mdlA PE=1 SV=1

NCBI RefSeq (iš NCBI BLAST)
>WP_016501748.1 mandelatinė racemazė [Pseudomonas putida]

NCBI UniProt / Swiss-Prot ID (iš NCBI BLAST)
>Q0TE80.1 RecName: Visas=Enolazės AltName: Full=2-fosfo-D-glicerato hidroliazė AltName: Full=2-fosfoglicerato dehidratazė

NCBI GenBank ID (iš NCBI BLAST)
>AAA25887.1 mandelato racemazė (EC 5.1.2.2) [Pseudomonas putida]

NCBI PBP ID (iš NCBI BLAST)
>pdb|1MDR|A grandinė A, lizino 166 vaidmuo Pseudomonas Putida mandelato racemazės mechanizme: mechaniniai ir kristalografiniai stereospecifinio alkilinimo (r)-alfa-fenilglicidatu įrodymai

NCBI GI numeris (iš NCBI BLAST dabar išėjo į pensiją)
>gi|347012980| 4-O-metil-gliukuronoilmetilesterazė [Myceliophthora thermophila ATCC 42464]

C parinktis taip pat priima FASTA antraštes, kuriose ID (formatai, aprašyti D parinktyje) iškart po simbolio „>“, pvz., toliau nurodytos antraštės, sutrumpintos iš anksčiau pateiktų:

UniProt
>R9RJF1
>P11444

NCBI RefSeq
>WP_016501748.1

NCBI UniProt / Swiss-Prot ID)
>Q0TE80.1

NCBI GenBank ID
>AAA25887.1

NCBI PBP ID
>1 MDR

NCBI GI numeris (dabar išėjęs į pensiją)
>347012980

Išplėstinės parinktys (rausvai raudonos rodyklės): spustelėdami skirtuką Išplėstinės parinktys, esantys po įvesties laukeliu, galite įvesti „tinkintą“ reikšmę, naudojamą „viskas pagal viską“ BLAST. Taip pat galite pasirinkti dalį sekų įvesties Pfam ir (arba) „InterPro“ šeimoje (-ėse), kad galėtumėte sukurti „reprezentacinį“ tinklą šeimoms ir 100 000 sekų.

Frakcija: ši išplėstinė parinktis taikoma TIK Pfam arba InterPro šeimos sekoms, jei taip nurodyta, o ne vartotojo pateiktame FASTA faile. Kaip ir B parinktyje, nors sekų, kurias galima naudoti SSN generuoti, skaičiaus apribojimas yra ribojamas iki &le 100 000, naudodami šią išplėstinę parinktį galite pasirinkti dalį bendro sekų skaičiaus didesniems sekų rinkiniams, kad būtų sukurtas tinklas. .

D parinktis: vartotojo pateikto prisijungimo ID tekstinio failo SSN.


5 pav. D parinkties nustatymai.

Naudotojas įkelia tekstinį failą, kuriame yra UniProt ID, NCBI ID (RefSeq ID, UniProt/Swiss-Prot ID, GenBank ID ir (arba) nebenaudojami GI numeriai) ir (arba) PDB ID (raudonos rodyklės). Tai yra dažniausiai pasitaikantys sekų duomenų bazės prisijungimo ID, kuriuos vartotojai gali turėti savo „mėgstamiems“ baltymams.

UniProt ID naudojamas tiesiogiai identifikuoti SSN mazgo atributų sekas ir anotacijas UniProt duomenų bazėje. NCBI ID naudojamas norint užklausti „UniProt“ pateiktą „idmapping“ failą, kad būtų galima nustatyti lygiavertį „UniProt“ ID, o SSN mazgo atributų seka ir anotacijos gaunamos iš UniProt duomenų bazės. Šiems įrašams (su UniProt arba NCBI ID antraštėje) bus du papildomi mazgo atributai: „Query_IDs“ nurodys „UniProt“ ir (arba) NCBI ID iš FASTA antraštės, o „Sequence_Source“ nurodys „USER“. .

UniProt ID, NCBI ID ir PDB ID formatai aprašyti toliau su pavyzdžiais:

UniProt ID
„UniProtKB“ ID yra 6 arba 10 raidinių ir skaitinių simbolių šiais formatais:
Pavyzdžiui:
P11444
T2HDW6
A0A0A7PVN6

NCBI RefSeq ID
NCBI RefSeq ID yra 2 raidės, po kurių seka apatinis brūkšnys, po kurio seka skaitmenų seka, taškas ir vienas ar daugiau skaitmenų, nurodančių sekos versijos numerį, pvz.,
WP_016501748.1
NP_708575.1
YP_002409124.1

NCBI UniProt / Swiss-Prot ID
NCBI UniProt/Swiss-Prot ID yra UniProt ID, po kurio seka taškas ir vienas ar daugiau sekos versijos numerio skaitmenų, pvz.,
Q31XL1.1
B7LEJ8.1
C4ZZT2.1

NCBI GenBank ID
NCBI GenBank ID formatas yra 3 raidės, po kurių seka penki skaitmenys, taškas ir vienas ar daugiau skaitmenų sekos versijos numeriui, pvz.,
BAN56663.1
AAC15504.1
BAM38409.1

PBP ID
PBP ID formatas yra vienas skaitmuo, po kurio eina dvi raidės ir skaitmuo / raidė:
1 MDL
1 MRA
3UXL

NCBI GI numeriai
NCBI GI numeris (dabar nebenaudojamas) yra skaitmenų serija.

Gali būti, kad NCBI ID, PDB ID ir GI numerių sekų ir komentarų nebus galima gauti, nes UniProt idmapping faile nepavyko rasti lygiaverčių UniProt atitikmenų (UniProt duomenų bazė yra mažesnė nei NCBI duomenų bazė, kai kurie GI numeriai gali būti netikslūs) .

D parinktis nuskaito prisijungimą vartotojo įkeltame tekstiniame faile. Jei naudojate „UniProt“ ID, sekos ir anotacijų informacija gaunami ID iš mūsų vietinės duomenų bazės, atsisiųstos iš UniProt. Kai kurių UniProt ID duomenų bazėje, naudojamoje SSN generuoti, gali nebūti – kadangi mūsų duomenų bazė atsisiunčiama kartu su kiekvienu kitu UniProt duomenų bazės leidimu (kas 8 savaites), naudotojo įvesties faile gali būti naujesnių UniProt ID, kurių nėra mūsų duomenų bazėje.

Kai NCBI ID. PDB ID arba GI numeris yra UniProt pateiktame idmapping faile, „lygiavertis“ UniProt ID naudojamas sekos ir anotacijos informacijai iš mūsų duomenų bazės gauti. SSN NCBI ID, PDB ID ir (arba) GI numerio tapatybė įtraukta į mazgo atributą „Query_ID“.

Ne visi NCBI ID ir GI numeriai įtraukti į idmapping failą, nes UniProt duomenų bazė yra mažesnė nei NCBI duomenų bazė, todėl kai kurių NCBI ID sekos ir anotacijos nebus nuskaitytos. Šių ID ID įtraukiamas į „nomatch“ sąrašą, kurį galima atsisiųsti iš puslapio „Analizuoti duomenis“. Nomatch faile UniProt ID, kurių nepavyko rasti, yra pažymėti „NOT_FOUND_DATABASE“ NCBI, o PDB ID, kurių nepavyko rasti, – „NOT_FOUND_IDMAPPING“. Kai keli ID nustato tuos pačius „Uniprot“ ID, šaltinio atributo stulpelyje nurodoma DUPLIKATA. informacija.

SSN, sugeneruoti naudojant D parinktį, suteikia mazgo atributą („Užklausos ID“), susiejantį SSN „UniProt“ ID (mazgo atributuose „pavadinimas“ ir „bendrai naudojamas pavadinimas“) su pateiktais NCBI ID, PDB ID ir GI numeriais. įvesties faile. Keli NCBI ir PDB ID gali būti susieti su tuo pačiu UniProt ID, jei/kai ​​tai įvyksta, mazgo atributas yra ID, susietų su UniProt ID, sąrašas. Šio mazgo atributo galima ieškoti „Cytoscape“, kad vartotojas galėtų rasti įvesties prisijungimo ID sekas / mazgo atributus.

Kaip aprašyta C parinkties atveju, vartotojas gali nurodyti vieną ar daugiau Pfam ir (arba) InterPro šeimų, kurios turi būti įtrauktos į SSN. Pfam/InterPro šeimos narių sekų mazgo atributai bus tie, kurie pateikti parinktyje B. SSN apima mazgo atributą, nurodantį, ar seka susieta su seka įvesties faile (USER), ar su Pfam/InterPro šeima ( ŠEIMA).

Išplėstinės parinktys: tokios pat, kaip aprašytos C parinkties atveju.

Išplėstinės parinktys (rausvai raudonos rodyklės): spustelėdami skirtuką Išplėstinės parinktys, esantys po įvesties laukeliu, galite įvesti „tinkintą“ reikšmę, naudojamą „viskas pagal viską“ BLAST. Taip pat galite pasirinkti dalį sekų įvesties Pfam ir (arba) „InterPro“ šeimoje (-ose), kad galėtumėte sukurti „apžvalgos“ tinklą šeimoms ir 100 000 sekų.

Frakcija: ši išplėstinė parinktis taikoma TIK Pfam arba InterPro šeimos sekoms, jei taip nurodyta, o ne vartotojo pateiktame FASTA faile. Kaip ir B parinktyje, nors sekų, kurias galima naudoti SSN generuoti, skaičiaus apribojimas yra ribojamas iki &le 100 000, naudodami šią išplėstinę parinktį galite pasirinkti dalį bendro sekų skaičiaus didesniems sekų rinkiniams, kad būtų sukurtas tinklas. .

Priemonė, skirta identifikuoti ir nuspalvinti nepriklausomas grupes SSN.


6 pav. Dažymo programos nustatymai.

EFI-GNT serveris, skirtas generuoti genomo kaimynystės tinklus (GNN http://efi.igb.illinois.edu/efi-gnt/), gauna informaciją apie genomo kaimynystę įvesties SSN sekoms. Įvesties SSN generuoja EFI-EST (A, B, D ir E parinktys pagal UniProt ID) arba eksportuoja Cytoscape po analizės. EFI-GNT atpažįsta SSN grupes ir ištraukia kiekvieno klasterio sekų UniProt ID. Kiekvienam klasteriui priskiriamas unikalus klasterio numeris, o kiekvieno klasterio sekų mazgams priskiriama unikali spalva. Šį „spalvotą SSN“ galima atsisiųsti kartu su GNN. Spalvotas SSN padeda vartotojui analizuoti GNN, leisdamas spalvomis susieti GNN grupių mazgus su įvesties SSN klasteriais.

Tačiau spalvotas SSN taip pat naudingas SSN analizei. Pavyzdžiui, užuot analizavęs monochromatinį SSN, spalvotas SSN gali suteikti galimybę lengviau rasti ir identifikuoti grupes sudėtinguose SSN.

Be to, spalvoto SSN spalvos gali būti naudojamos norint nustatyti, kaip atsiranda izofunkciniai klasteriai, kai padidėja derinimo balas (žr. toliau). Klasterių sekos, kurios susimaišo esant žemoms lygiavimo balo reikšmėms ir išskiriamos į atskiras grupes, kai lygiavimo balas didėja, gali turėti bendrų funkcinių savybių. Šis klasterių atskyrimo stebėjimas yra „lengvas“, jei spalvos, priskirtos klasteriams „galutiniame“ spalvotame SSN su atskirtomis grupėmis, gali būti priskirtos mazgams / sekoms SSN, filtruotuose mažesniais derinimo balais.


<p>Šiame skyriuje pateikiama bet kokia naudinga informacija apie baltymą, daugiausia biologinės žinios.<p><a href='/help/function_section' target='_top'>Daugiau. </a></p> Funkcija i

Atlieka pagrindinį vaidmenį glaudžiai jungtims būdingoje tarpląstelinės erdvės sunaikinime dėl kalcio nepriklausomo ląstelių adhezijos aktyvumo.

<p>Rankiniu būdu kuruojama informacija, padauginta iš susijusio eksperimentiškai apibūdinto baltymo.</p> <p><a href="/manual/evidences#ECO:0000250">Daugiau. </a></p> Rankinis tvirtinimas, nustatytas iš sekos panašumo į i


DDBJ/EMBL/GenBank prisijungimo priešdėlio formatas

GenBank prisijungimo numerių formatas yra toks:

Nukleotidų prisijungimo priešdėliai

Baltymų prisijungimo priešdėliai

Swiss-Prot / UniProtKB prisijungimo numeriai yra kitokio formato.

RefSeq prisijungimo formatas

RefSeq projektai yra NCBI sekos anotacijų projektai ir nėra DDBJ/EMBL/GenBank dalis. „RefSeq“ prisijungimo numerius galima atskirti nuo „GenBank“ prisijungimų pagal atskirą apatinės juostos formatą trečioje pozicijoje.


3 REZULTATAI IR DISKUSIJA

Pradinis duomenų bazės užpildymas trunka ~10 dienų, o tai rodo, kodėl labai svarbu, kad sistemą būtų galima atnaujinti. Atnaujinimas, atitinkantis naują pilną UniProtKB/SwissProt leidimą, trunka <17 val. Apytikslis duomenų bazės užpildymo ir atnaujinimo laikas parodytas 1 lentelėje.

Apytikslis laikas, reikalingas duomenų bazei užpildyti ir atnaujinti, rodomas valandomis

Apdorojimo etapas. Apytikslis sieninio laikrodžio laikas (h) .
. Pradinė populiacija. Atnaujinimas .
SwissProt apdorojimas 0.5 0.5
Apdorojamas treEMBL 1.5 1.5
PDB failų apdorojimas 2.0 0.1
Kryžminių nuorodų taisymas ir kt 0.5 0.2
Brute-force nuskaitymas 216.0 13.0
Lygiavimo atlikimas 13.5 0.6
Dempingo rezultatai 0.3 0.3
Duomenų bazės duomenų analizė 0.5 0.5
Iš viso 234.8 16.7
Apdorojimo etapas. Apytikslis sieninio laikrodžio laikas (h) .
. Pradinė populiacija. Atnaujinimas .
SwissProt apdorojimas 0.5 0.5
Apdorojamas treEMBL 1.5 1.5
PDB failų apdorojimas 2.0 0.1
Kryžminių nuorodų taisymas ir kt 0.5 0.2
Brute-force nuskaitymas 216.0 13.0
Lygiavimo atlikimas 13.5 0.6
Dempingo rezultatai 0.3 0.3
Duomenų bazės duomenų analizė 0.5 0.5
Iš viso 234.8 16.7

Laikas buvo nustatytas sistemoje, kurioje naudojamas Athlon XP 2800+ procesorius, bet labai priklauso nuo kitų parametrų, tokių kaip disko ir tinklo prieigos greitis ir, svarbiausia, duomenų bazės dydis. „Duomenų bazės duomenų analizė“ nurodo laiką, per kurį „PostgreSQL“ analizės veiksmai atliekami atnaujinant indeksus – žr. tekstą.

Apytikslis laikas, reikalingas duomenų bazei užpildyti ir atnaujinti, rodomas valandomis

Apdorojimo etapas. Apytikslis sieninio laikrodžio laikas (h) .
. Pradinė populiacija. Atnaujinimas .
SwissProt apdorojimas 0.5 0.5
Apdorojamas treEMBL 1.5 1.5
PDB failų apdorojimas 2.0 0.1
Kryžminių nuorodų taisymas ir kt 0.5 0.2
Brute-force nuskaitymas 216.0 13.0
Lygiavimo atlikimas 13.5 0.6
Dempingo rezultatai 0.3 0.3
Duomenų bazės duomenų analizė 0.5 0.5
Iš viso 234.8 16.7
Apdorojimo etapas. Apytikslis sieninio laikrodžio laikas (h) .
. Pradinė populiacija. Atnaujinimas .
SwissProt apdorojimas 0.5 0.5
Apdorojamas treEMBL 1.5 1.5
PDB failų apdorojimas 2.0 0.1
Kryžminių nuorodų taisymas ir kt 0.5 0.2
Brute-force nuskaitymas 216.0 13.0
Lygiavimo atlikimas 13.5 0.6
Dempingo rezultatai 0.3 0.3
Duomenų bazės duomenų analizė 0.5 0.5
Iš viso 234.8 16.7

Laikas buvo nustatytas sistemoje, kurioje naudojamas Athlon XP 2800+ procesorius, bet labai priklauso nuo kitų parametrų, tokių kaip disko ir tinklo prieigos greitis ir, svarbiausia, duomenų bazės dydis. „Duomenų bazės duomenų analizė“ nurodo laiką, per kurį „PostgreSQL“ analizės veiksmai atliekami atnaujinant indeksus – žr. tekstą.

PostgreSQL duomenų bazė gali lengvai susidoroti su gana didelėmis lentelėmis. Lentelėse „sprot“, „idac“ ir „acac“ yra daugiau nei 2 mln. eilučių, o „lygiavimo“ lentelėje yra beveik 8 mln. Tačiau mes nustatėme, kad pildant duomenų bazę svarbu reguliariais intervalais vykdyti PostgreSQL analizės komandą. Tai atnaujina duomenų bazės turinio statistiką ir leidžia indeksams dirbti maksimaliai efektyviai. Jei tai nebus padaryta, pagrindinis „postmaster“ procesas gali pradėti tikrinti, naudodamas daug procesoriaus laiko ir pasiekdamas labai mažai.

2 lentelėje parodytas grandinių, susietų su UniProt įrašais iš kiekvieno informacijos šaltinio, skaičius. Didžioji dauguma įrašų, susietų naudojant nuorodą PBP įraše, taip pat turės nuorodą iš UniProt. Tačiau, kadangi nuorodos iš PBP šiuo metu turi pirmenybę prieš nuorodas iš UniProtKB, ši informacija neįrašoma.

Nuorodų informacijos šaltiniai visame žemėlapyje

Žemėlapio duomenų šaltinis . Atvaizduotų grandinių skaičius .
PBP įrašas 40 664
UniProtKB 15 057 a
Brute-force nuskaitymas 10 324 b
DNR 6261
Trumpi peptidai 1647
Fasta33 nepavyko 111
Neprilygstamas 1063
Žemėlapio duomenų šaltinis . Atvaizduotų grandinių skaičius .
PBP įrašas 40 664
UniProtKB 15 057 a
Brute-force nuskaitymas 10 324 b
DNR 6261
Trumpi peptidai 1647
Fasta33 nepavyko 111
Neprilygstamas 1063

a Kadangi nuorodos iš PBP į UniProtKB turi pirmenybę prieš nuorodas kita kryptimi, šiame paveiksle atsižvelgiama tik į tas nuorodas iš UniProtKB į PBP, kur nėra nuorodų kita kryptimi.

b Nors 10 324 grandinės buvo priskirtos žiaurios jėgos nuskaitymu, 815 iš jų buvo grandinės kelių grandžių PBP failuose, susietuose iš UniProtKB / SwissProt, bet kurios nebuvo identifikuotos kaip atitinkančios, nes kitos grandinės atitiko didesnę sekos tapatybę. Taigi tikrasis papildomų grandinių skaičius, rastas atliekant žiaurios jėgos nuskaitymą, yra 9509.

Nuorodų informacijos šaltiniai visame žemėlapyje

Žemėlapio duomenų šaltinis . Atvaizduotų grandinių skaičius .
PBP įrašas 40 664
UniProtKB 15 057 a
Brute-force nuskaitymas 10 324 b
DNR 6261
Trumpi peptidai 1647
Fasta33 nepavyko 111
Neprilygstamas 1063
Žemėlapio duomenų šaltinis . Atvaizduotų grandinių skaičius .
PBP įrašas 40 664
UniProtKB 15 057 a
Brute-force nuskaitymas 10 324 b
DNR 6261
Trumpi peptidai 1647
Fasta33 nepavyko 111
Neprilygstamas 1063

a Since links from PDB to UniProtKB take priority over links in the other direction, this figure considers only those links from UniProtKB to PDB where links in the other direction are absent.

b While 10 324 chains were assigned by the brute-force scan, 815 of these were chains in multi-chain PDB files linked from UniProtKB/SwissProt but which were not identified as matching because other chains matched with a higher sequence identity. The true number of additional chains found by the brute-force scan is therefore 9509.

3.1 Comparison with the EBI mapping

As a validation of the mapping we have created, we have made some comparisons with the mapping produced and kindly provided to us by the EBI.

We have identified one case in which a protein from the wrong species has been identified by our method. PDB entry 1rbf (blank chain name) is an exact match to UniProtKB/SwissProt entry P61824 from Bison bison. However 1rbf is a structure of part of the chain from Bos taurus (P61823). Over the 104 residues of the sequence included in the structure, these two sequences are 100% identical. Chain A of PDB file 1aby ( Looker ir kt., 1992) consists of two copies of the haemoglobin alpha chain (UniProtKB/SwissProt entry P69907) spliced together. Currently our mapping and the EBI MSDLite mapping both match only one of these in the alignment. Thus far, we have identified no other anomalies in our data.

We did, however, find a small number of minor problems in the EBI mapping. PDB entry 1dsj corresponds to UniProtKB/SwissProt entry P12520 and the chain begins with a HETATM ‘ACE’ group (an N-terminal acetylation) and ends with an additional HETATM ‘NH2’ group. The most recent downloadable EBI mapping, dated September 21, 2004, maps both of these to real amino acids (Thr49 and Cys76 in the UniProtKB/SwissProt entry, respectively). However, the new mapping from UniProtKB/SwissProt to residue ranges within chains has corrected this error.

We also identified an error in the EBI's downloadable mapping for 5azu which contains four identical chains (A–D). All these match UniProtKB/SwissProt entry P00282. However, in their mapping residues 28–30 of the B chain were erroneously identified as coming from Q51325 (this is a secondary accession code for P19919). Again this error does not occur in the mapping from UniProtKB/SwissProt residue ranges to PDB chains.

The mapping provided in the UniProtKB/SwissProt file provides a PDB chain and then specifies the range of residues within the UniProtKB/SwissProt entry that matches that chain. This scheme is unable to address chimeric sequences such as that found in PDB file 1a7m ( Hinds ir kt., 1998). In this PDB file residues 1–47 and 82–180 come from UniProtKB/SwissProt entry P09056 while residues 48–81 come from P15018. In these two UniProtKB/SwissProt entries, a cross-reference to PDB file 1a7m is provided, but the residue range is not given. Our system correctly addresses chimeric chains from the PDB (providing DBREF records are present describing the chimeric construction). The exception to correct processing of chimeric chains is the ‘self-chimera’, 1aby chain A, described above.

While the downloadable mapping from the EBI is not regularly updated, the MSDLite web server also contains mapping data. We have noted some anomalies in these data as well. For example, while the downloadable mapping for PDB entry 487d adopts the same strategy as ours of simply ignoring non-standard amino acids (MSE at I113, I116 and I182), the MSDLite server correctly identifies the UniProtKB entries, but does not include an alignment at all. Similarly for PDB entry 1val, the MSDLite identifies the same UniProtKB entries as our server, but provides no alignment.

At the time of writing, we have identified 115 chimeric chains in the PDB for which residue range mappings are not present in UniProtKB/SwissProt. As shown in Table 2, the brute-force scan of our method identifies approximately 9500 additional chain mappings (representing ∼12.5% of chains in the PDB) for which cross-links were not present in either the PDB or UniProtKB/SwissProt. After accounting for DNA chains, short peptides and cases where fasta33 failed, only around 1050 chains (1.5% of chains in the PDB) were unassigned to UniProt sequences. Some chains, such as antibodies, are only partial assignments. The constant domain is assigned, but the variable domain is not because antibody variable domains do not appear in UniProt.

The procedure also identified a number of errors in the residue ranges specified in DBREF records of PDB files. For example, PDB file 1qsn ( Rojas ir kt., 1999) contains a DBREF record which indicates that residues 9–19 of chain B should match residues 9–19 of UniProtKB/SwissProt entry P02303 (a secondary accession which has been replaced by P61830). However, the residues in chain B are numbered from 309, so this range should be 309–319. The DBREF record in PDB entry 1cxx gives a residue range of 81–193 for the A chain matching Q05158, but the ATOM records start from residue 117 and the SEQRES records appear to start from 82. Similar problems were identified in PDB entries 1a45, 1dj8, 1dox, 1doy, 1fo7, 1fv2, 1g50, 1g50, 1g6w, 1g6w, 1g6y, 1gd2, 1hgx, 1hqo, 1hqo, 1hr8, 1hr8, 1hr8, 1jid, 1b10, 1k0a, 1k0a, 1k0b, 1k0b, 1ltj, 1m1d, 1kna, 1kne, 4cat, 2pgk, 1bpl.

3.2 Search interface and availability

The complete mapping is available for download via the author's web site at Author Webpage. The site also provides a search interface allowing searches on the basis of PDB code (optionally with chain label), UniProtKB accession or UniProtKB/SwissProt identifier, all optionally with residue numbers. The results provide links to the PDB and full UniProtKB entries. The web interface also provides a REST-style API (representational state transfer)—an option to return results in plain text making it easy to parse. This allows simple queries to be made from Perl scripts using the Perl LWP package avoiding the necessity for ‘screen scraping’ of HTML. This is invaluable for users wishing to employ the results in automated scripts and provides an easy alternative to a SOAP interface. Full instructions are provided on the web site.

The author wishes to thank members of the MSD and SwissProt groups at the EBI (in particular, Sameer Valenka, Virginie Mittard, Phil McNeil, Rolf Apweiler and Kim Henrick) for making their PDB/SwissProt mapping available. This work was funded by a grant from the Wellcome Trust.


ĮVADAS

We are at a critical point in the development of protein sequence databases. Continuing advances in next generation sequencing mean that for every experimentally characterized protein, there are now many hundreds of proteins that will never be experimentally characterized in the laboratory. In addition, there are new data types being introduced by developing high-throughput technologies in proteomics and genomics. The combination of both provides new opportunities for the life sciences and the biomedical domain. Therefore, it is crucial to identify experimental characterizations of proteins in the literature and to capture and integrate this knowledge into a framework in combination with high-throughput data and automatic annotation approaches to allow it to be fully exploited. UniProt facilitates scientific discovery by organizing biological knowledge and enabling researchers to rapidly comprehend complex areas of biology.

In brief, UniProt is composed of several important component parts. The section of UniProt that contains manually curated and reviewed entries is known as UniProtKB/Swiss-Prot and currently contains about half a million sequences. This section grows as new proteins are experimentally characterized ( 1). All other sequences are collected in the unreviewed section of UniProt known as UniProtKB/TrEMBL. This portion of UniProt currently contains around 80 million sequences and is growing exponentially. Although entries in UniProtKB/TrEMBL are not manually curated they are supplemented by automatically generated annotation. UniProt also makes available three sets of sequences that have been made non-redundant at various levels of sequences identity: UniRef100, UniRef90 and UniRef50 ( 2). The UniParc database is a comprehensive set of all known sequences indexed by their unique sequence checksums and currently contains over 70 million sequences entries ( 3). The UniProt database has cross-references to over 150 databases and acts as a central hub to organize protein information. Its accession numbers are a primary mechanism for accurate and sustainable tagging of proteins in informatics applications.

In this manuscript we describe the latest progress on developing UniProt. There are numerous challenges facing UniProt's goal to organize and annotate the universe of protein sequences. In particular, the great growth of microbial strain sequences has motivated us to create a new proteome identifier, which is described in more detail below. A central activity of UniProt is to curate information about proteins from the primary literature. In this paper we look at the annotation of enzymes with a focus on orphan enzyme activities. The UniProt database is used by thousands of scientists around the world every day and its website has been visited by over 400 000 unique visitors in 2013. We describe a complete redevelopment of the website based on a user experience design process below.


Protein Sequence Alignment from Protein Databank to Cosmic or Uniprot

I would like to match up PDB files from the Protein Databank to canonical AA sequences for the protein as displayed in Cosmic or Uniprot. Specifically, what I need to do is pull from the pdb file, the carbon alpha atoms in the backbone and their xyz positions. I also need to pull their actual order in the proteins sequence. For structure 3GFT (Kras - Uniprot Accession Number P01116), this is easy, I can just take the ResSeq number. However, for some other proteins, I can't figure out how this is possible.

For example, for structure (2ZHQ) (protein F2 - Uniprot Accession Number P00734), the Seqres has the ResSeq numbers repeated for numbers "1" and "14" and only differs in the Icode entry. Further the icode entries are not in lexographic order so it's hard to tell what order to extract.

It get's even worse if you consider structure 3V5Q (Uniprot Accession Number Q16288). For most of the protein, the ResSeq number matches the actual amino acid from a source like COSMIC or UNIPROT. Howver after Position 711, it jumps to position 730. When looking at REMARK 465 (the missing atoms), it shows that for chain A , 726-729 are missing. However after matching it up to the protein, those AA actually are 712-715.

I've attached code that works fro the simple 3GFT example but if someone is an expert in pdb files and can help me get the rest of it figured out, I would be much obliged.


How to determine the primary Uniprot accession number from a list of accession numbers? – Biologija

The Gene Ontology (GO) project was established to provide a common language to describe aspects of a gene product's biology. A gene product's biology is represented by three independent structured, controlled vocabularies: molecular function, biological process and cellular component. For more information on GO, see the SGD GO Help page or the GO consortium home page.

To provide the most detailed information available, gene products are annotated to the most granular GO term(s) possible. For example, if a gene product is localized to the perinuclear space, it will be annotated to that specific term only and not the parent term nucleus. In this example the term perinuclear space is a child of nucleus. However, for many purposes, such as analyzing the results of microarray expression data, it is very useful to "calculate" on GO, moving up the GO tree from the specific terms used to annotate the genes in a list to find GO parent terms that the genes may have in common.

This GO Term Finder tool allows you to do this - It finds significant GO terms shared among a list of genes from your organism of choice, helping you discover what these genes may have in common (example results for SGD and a simple query list). To map granular GO annotations for genes in a list to more general terms binning them into broad categories, please use the GO Term Mapper tool.

    Required Basic Input Options

    1. Enter a list of genes
      Either type the name of the genes (separate each gene by a return) in the input box or upload a file that contains the gene names. The upload file may be a single list of gene names, one name per line, or it may be an archive containing multiple files, each consisting of a list. For example, an archive might contain these files: By default all files will be processed. If the archive contains other files, specify the file name extension of the gene list files (for example 'txt' or 'list') in the advanced options section.

To create an archive using tar (most commonly found on UNIX or MacOS X), you could do something like this:

On Windows, use an archive utility such as WinZip to create a .zip or .tar file. Create a new archive file and just drag the files or directories into it that you wish to submit.

Once you have created the .tar or .zip file, simply hit "Browse" and select it as the file to upload. Note that the extension (.tar, .zip, etc.) must correctly match the file type in order for the server to properly process the file.

The table below lists the types of identifiers in the gene association files that the GO Term Finder program can currently accept for gene names. It also provides links to tools that help you to convert from one identifier system to another, so that if you need to, you can convert your identifiers into different types of identifiers in the gene association files that can be used by the GO Term Finder.


    Enter Number of Gene Products Estimated for the Organism
    This total gene number is used to calculate the background distribution of GO terms.

GO Term Finder looks for significant GO terms shared among groups of genes in your list of input genes (see table below). To determine the statistical significance of a particular GO term associated with a group of genes in the list, GO Term Finder calculates the p-value - the probability or chance of seeing at least x number of genes out of the total n genes in the list annotated to a particular GO term, given that y number of genes out of the total N genes within the genome known to have that GO term annotation (i.e. given the background distribution). The closer the p-value is to zero, the more significant the particular GO term associated with the group of genes is (i.e. the less likely the observed annotation of the particular GO term to a group of genes occurs by chance).

Terms from the Function Ontology for Different Mouse Gene Numbers with P-value Cutoff of 0.01
Gene Ontology Term Cluster Frequency Genome Frequency of Use P vertė Genes Annotated to the Term
calcium-transporting ATPase activity 3 out of 9 genes (33.3%) 5 out of 33884 genes (0.0%) 2.46e-09 MGI:105368, MGI:1347353, MGI:1889008
ATPase activity 3 out of 9 genes (33.3%) 237 out of 33884 genes (0.7%) 0.00052 MGI:105368, MGI:1347353, MGI:1889008
carrier activity 3 out of 9 genes (33.3%) 410 out of 33884 genes (1.2%) 0.00265 MGI:105368, MGI:1347353, MGI:1889008
calcium-transporting ATPase activity 3 out of 9 genes (33.3%) 5 out of 15000 genes (0.0%) 2.83e-08 MGI:105368, MGI:1347353, MGI:1889008
ATPase activity 3 out of 9 genes (33.3%) 237 out of 15000 genes (1.6%) 0.00579 MGI:105368, MGI:1347353, MGI:1889008
carrier activity - - - -

The p-value of a GO term associated with a group of genes in your gene list is affected by the total number of genes estimated for an organism. The higher the total number of genes estimated for the organism, the closer the p-value is to zero and the more significant the particular GO term annotation to the group of genes in the list (see table above, compare respectively rows 1, 2 and 3 with rows 4, 5 and 6). For example, as shown in the table above, when searching the function ontology with a p-value cutoff of 0.01, no significant 'carrier activity' GO term was found for the list of 9 mouse genes for the specified 15,000 total mouse genes (row 6, due to a p-value above the p-value cutoff of 0.01)), while 3 genes out of the 9 genes in the list annotated to the 'carrier activity' GO term were found for the estimated 33,884 total mouse genes (row 3) with a p-value = 0.00265, which is still below the p-value cutoff of 0.01. Thus, though the same number of mouse genes (410) within the mouse genome annotated to the 'carrier activity' GO term, the higher total number of genes (33,884 versus 15,000) estimated for the mouse lowers the frequency the term used to annotate genes in the entire mouse genome, thereby yields the lower p-value for the group of genes in the list annotated to the 'carrier activity' GO term.

The p-value of a GO term associated with a group of genes in your gene list is also affected by the number of genes within an organism having that GO term annotation. The higher the number of genes within the organism with a particular GO term annotation that a group of genes in the list have, the further the p-value is to zero and the less significant the particular GO term is associated with the group of genes in the list. For example, as shown in the table above, though the same 3 mouse genes in the list are annotated to the 'calcium- transporting ATPase activity' (row 1) and 'carrier activity' (row 3) GO terms, the 'calcium-transporitng ATPase activity' GO term associated with the 3 mouse genes is more significant (i.e. lower p-value) than the 'carrier activity' GO term associated with those same 3 mouse genes, due to higher number of genes within the mouse genome annotated to 'carrier activity' GO term.

For more information on how GO Term Finder determines the statistical significance of GO terms annotation, please see the Description of GO Term Finder Algorithm at SGD or How GO Term Finder Calculates P-values (also available in PDF ).

Gene Association File Table lists the total annotated gene products and total estimated gene products for each organism. If the total estimated gene number of an organism is known, the GO Term Finder program's default total gene number for the organism is the organism's total estimate gene number. If not, the GO Term Finder program will use the total number of annotated genes existed in the organism's gene association file as the default total gene number.

If you prefer to use a different total gene number for an organism in the background distribution calculation of GO terms, you can type the number of gene products you estimate for the organism in the provided text box to override the program's default total gene number for the organism. However, if the gene number you entered is smaller than the total number of annotated genes existed in the organism's gene association file, the GO Term Finder program will not use the gene number you entered but uses the program's default total gene number for the organism.

The FDR is calculated by running 50 sumulations with random genes, and counting the average number of times a p-value as good as or better than a p-value generated from the real data is seen. This is used as the numerator. The denominator is the number of p-values in the real data that are as good as or better than it.

relationship: regulates
relationship: positively_regulates
relationship: negatively_regulates

With this option checked, terms that are related by regulation (and possibly in no other way) are also included in the search, in just the same way as the traditional links:

Gene Association File Table lists the organism default gene URLs used by the GO Term Finder program.

For example, 'http://db.yeastgenome.org/cgi-bin/SGD/locus.pl?locus=xxxx' is the GO Term Finder program's default gene URL for Saccharomyces cerevisiae, where xxxx is a SGD_ID, SGD gene name, or SGD systematic ORF name (e.g. http://db.yeastgenome.org/cgi-bin/SGD/locus.pl?locus=YPL250C). If you prefer to use the old Saccharomyces cerevisiae gene URL 'http://genome-www4.stanford.edu/cgi-bin/SGD/locus.pl?locus=', you can type the old gene URL in the provided text box to override the program's default gene url.

In general, the ontology and gene association files are downloaded nightly from GO FTP site. Occasionally, there may be a problem with a particular file causing a delay in updating it. For example, sometimes an association file does not conform exactly to our understanding of the specification. In that case, the file is removed from the annotation selection pop-up menu, and a notice is printed below the pop-up menu, until the situation is resolved. There may be other reasons for a delay in updating a particular file.

The tables below show the version, GOC validation dates (where available and applicable), and other information for files that are currently in use.

Organism, Gene Associations, and Authority Total Annotated
Gene Products
Total Estimated
Gene Products
Identifiers Example IDs Identifier Conversion Tool(s) Evidence Code Counts
Skin parasite - Leishmania major
L. major GeneDB
gene_association.GeneDB_Lmajor
README
2778 Systematic_ID
Systematic_ID
L302.10
L2256.04
LM5.39
sample list
EXP(61) IDA(230) IPI(46) IMP(123) IGI(27) IEP(2) ISS(164) ISO(5105) ISA(200) ISM(184) IGC(1) RCA(53) TAS(8) IC(5)
Malaria parasite - Plasmodium falciparum
P. falciparum GeneDB
gene_association.GeneDB_Pfalciparum
README
23705400Systematic Name
Systematic Name
PFL1830w
2277.t00366
PFL1830W
sample list
EXP(10) IDA(1890) IPI(122) IMP(32) IGI(17) IEP(5) ISS(2739) ISO(137) ISM(42) IGC(5) RCA(420) TAS(759) NAS(14) IC(56) ND(2)
Default URL template: http://www.genedb.org/genedb/Search?organism=malaria&name=
Trypanosome - Tryanosoma brucei
T. brucei GeneDB
gene_association.GeneDB_Tbrucei
README
6362 Systematic Name
Gene Name
Gene Synonym
Tb927.7.4670
RRP4
TB927.7.4670
sample list
EXP(123) IDA(10016) IPI(517) IMP(794) IGI(42) IEP(14) ISS(492) ISO(476) ISA(995) ISM(3606) RCA(1145) TAS(589) NAS(4) IC(50)
Default URL template: http://www.genedb.org/genedb/Search?organism=tryp&name=
Candida - Candida albicans
CGD
gene_association.cgd
README
63701 CGD_ID
Standard Name
Systematic name
CAL0004982
CaO19.6783
CA5922
Contig4-2621_0008
orf6.8848
sample list
IDA(2807) IPI(71) IMP(5928) IGI(932) IEP(46) ISS(1868) ISO(349) ISA(170) ISM(1328) TAS(48) NAS(173) IC(35) ND(16192) IEA(320654)
Default URL template: http://www.candidagenome.org/cgi-bin/locus.pl?locus=
Slime mold - Dictyostelium discoideum
DictyBase
gene_association.dictyBase
950412098DictyBase_ID
Gene Name
Pseudonimas
DdP2X
DDB_G0272004
p2xA
sample list
IDA(3820) IPI(1086) IMP(2955) IGI(541) IEP(217) ISS(3398) IGC(80) TAS(415) NAS(6) IC(143) ND(6358) IEA(42365)
Default URL template: http://dictybase.org/db/cgi-bin/dictyBase/locus.pl?locus=
Fruit fly - Drosophila melanogaster
„FlyBase“.
gene_association.fb
README
1452716085FlyBase_ID
Gene Symbol
Gene Synonym
FBGN0031491
alpha4GT1
4-N-acetylgalactosaminyltransferase-1
CG17223
alpha1
sample list
IDA(17446) IPI(3669) IMP(23605) IGI(3871) IEP(715) ISS(10968) ISO(3) ISA(134) ISM(2813) IGC(29) TAS(2751) NAS(1457) IC(1246) ND(7895) IEA(8261)
Default URL template: http://flybase.bio.indiana.edu/.bin/fbidq.html?
Bacterium coli - Escherichia coli
GOA @EBI
gene_association.goa_Ecoli
README
71877187UniProt_Accession (or Ensembl_ID)
UniProt_ID (or Ensembl_ID)
International Protein Index
A3QXC6
A3QXC6_ECOLX
sample list
IDA(10) IPI(140) IEA(45310)
Chicken - Gallus gallus
GOA @EBI
gene_association.goa_chicken
README
1654630837UniProt_Accession (or Ensembl_ID)
UniProt_ID (or Ensembl_ID)
International Protein Index
FGB
IPI00588322
FIBB_CHICK
Q02020
sample list
EXP(3) IDA(1865) IPI(476) IMP(810) IGI(20) IEP(222) ISS(5774) ISO(36) ISA(581) ISM(22) RCA(11) TAS(689) NAS(138) IC(20) ND(67) IEA(92409)
Cow - Bos taurus
GOA @EBI
gene_association.goa_cow
README
1979737225UniProt_Accession (or Ensembl_ID)
UniProt_ID (or Ensembl_ID)
International Protein Index
FGG
P12799
IPI00699860
FIBG_BOVIN
sample list
EXP(4) IDA(1636) IPI(604) IMP(258) IGI(13) IEP(5) ISS(18865) ISA(151) RCA(2) TAS(665) NAS(52) IC(10) ND(102) IEA(115965)
Human - Homo sapiens
GOA @EBI
gene_association.goa_human
README
19751 UniProt_Accession (or Ensembl_ID)
UniProt_ID (or Ensembl_ID)
International Protein Index
TGFR1_HUMAN
IPI00005733
P36897
TGFBR1
sample list
EXP(463) IDA(79999) IPI(188168) IMP(23096) IGI(1892) IEP(898) ISS(26242) ISO(8) ISA(1489) ISM(723) IGC(1) RCA(469) TAS(103620) NAS(7251) IC(1319) ND(1785) IEA(75019)
Default URL template: http://www.ensembl.org/Homo_sapiens/geneview?gene=
Human - Homo sapiens
GOA @EBI + Ensembl
gene_association.goa_human_ensembl
README
19499 UniProt_Accession (or Ensembl_ID)
UniProt_ID (or Ensembl_ID)
International Protein Index with additional crossreferenced gene symbols
FZD6
B4DRN0_HUMAN
ENSG00000164930
B4DRN0
sample list
EXP(1271) IDA(70458) IPI(90026) IMP(19988) IGI(1469) IEP(893) ISS(21741) ISA(2) ISM(1) TAS(107837) NAS(7482) IC(1410) ND(1885) IEA(81176)
Default URL template: http://www.ensembl.org/Homo_sapiens/geneview?gene=
Human - Homo sapiens
GOA @EBI + XREFs
gene_association.goa_human_hgnc
README
19663 UniProt_Accession (or Ensembl_ID)
UniProt_ID (or Ensembl_ID)
International Protein Index with additional crossreferenced gene symbols
HGNC:4854
FZD6
O60353
HGNC:4044
4044
FZD6_HUMAN
sample list
EXP(1273) IDA(70998) IPI(97274) IMP(20223) IGI(1533) IEP(900) ISS(22483) ISO(8) ISA(1449) ISM(769) TAS(104438) NAS(8120) IC(1417) ND(1874) IEA(80560)
Default URL template: http://www.genenames.org/data/hgnc_data.php?hgnc_id=
Rice - Oryza sativa
Gramene
gene_association.gramene_oryza
README
4114241521Swiss-Prot/TrEMBL_ID
Gene Name/Symbol
O04138
LOC_Os04g41620
PR-3 CLASS IV CHITINASE
Os04g0493400
CHT4
sample list
IDA(122) IPI(6) IMP(151) IGI(44) IEP(65) ISS(374) RCA(46617) TAS(13) IC(2572)
Default URL template: http://www.gramene.org/perl/protein_search?acc=
Bacillus anthracis
gene_association.jcvi_Banthracis (1.47 03/18/2011)
README
52805507JCVI Locus Name
Gene Symbol
dnaN-2
BA_2684
sample list
IDA(3) IMP(2) ISS(5955) TAS(15) NAS(4) ND(7054)
Coxiella burnetii
gene_association.jcvi_Cburnetii (1.39 03/18/2011)
README
20332095JCVI Locus Name
Gene Symbol
CBU1815
CBU0002
sample list
ISS(2148) TAS(2) ND(2984)
Campylobacter jejuni
gene_association.jcvi_Cjejuni (1.40 03/18/2011)
README
1829 flaB
CJE_1526
sample list
IDA(1) IMP(15) IGI(15) ISS(2577) TAS(1) ND(1985)
Dehalococcoides ethenogenes
gene_association.jcvi_Dethenogenes (1.30 03/18/2011)
1584 DET_0079
tceA
sample list
ISS(2139) TAS(4) ND(1780)
Geobacter - Geobacter sulfurreducens PCA
gene_association.jcvi_Gsulfurreducens (1.39 03/18/2011)
README
34103533JCVI Locus Name
Gene Symbol
GSU_0001
dnaN
sample list
IDA(4) ISS(4148) TAS(2) NAS(8) ND(3988)
Listeria monocytogenes
gene_association.jcvi_Lmonocytogenes (1.46 03/18/2011)
README
2822 LMOF2365_1337
polC
LMOf2365_1337
sample list
IMP(2) ISS(4198) TAS(9) ND(2963)
Methylococcus capsulatus
gene_association.jcvi_Mcapsulatus (1.41 03/18/2011)
README
2925 MCA_1120
sample list
IDA(2) ISS(3981) TAS(8) ND(3250)
Pseudomonas syringae
gene_association.jcvi_Psyringae (1.48 03/18/2011)
README
40125763JCVI Locus Name
Gene Symbol
flgI
PSPTO_1942
sample list
IDA(377) IPI(20) IMP(7) IGI(22) IEP(3) ISS(4348) IGC(31) TAS(41) IC(45) ND(5401)
Shewanella oneidensis
gene_association.jcvi_Soneidensis (1.45 03/18/2011)
README
48424843JCVI Locus Name
Gene Symbol
H
SO_2953
sample list
IMP(5) ISS(5253) TAS(48) ND(6813)
Silicibacter pomeroyi
gene_association.jcvi_Spomeroyi (1.41 03/18/2011)
README
4252 SPO_3786
sample list
IDA(2) ISS(6618) TAS(117) NAS(2) IC(15) ND(3974)
Cholera spirillum - Vibrio cholerae
gene_association.jcvi_Vcholerae (1.48 03/18/2011)
README
38583885JCVI Locus Name
Gene Symbol
holB
VC_2015
sample list
IDA(6) IMP(11) IGI(28) ISS(4266) ND(5078)
Mouse - Mus musculus
MGI
gene_association.mgi
README
24799 MGI_ID
Gene Symbol
Gene_Symbol (old)
P2ry12
MGI:1918089
P2Y12
sample list
EXP(328) IDA(52682) IPI(17052) IMP(45279) IGI(9241) IEP(1546) ISS(1790) ISO(128018) ISA(4693) ISM(22) RCA(306) TAS(6491) NAS(622) IC(565) ND(16273) IEA(74228)
Default URL template: http://www.informatics.jax.org/searches/accession_report.cgi?id=
Yeast - Schizosaccharomyces pombe
PomBase
gene_association.pombase (11/25/2011)
README
5398 Systematic Name
Gene Name
Gene Synonym
SPCC191.07
cyc1
sample list
EXP(888) IDA(7726) IPI(2667) IMP(4593) IGI(799) IEP(25) ISS(1453) ISO(5144) ISM(1536) TAS(395) NAS(736) IC(1814) ND(2194) IEA(3333)
Default URL template: http://www.pombase.org/gene/
Pseudomonas - Pseudomonas aeruginosa PAO1
PseudoCAP
gene_association.pseudocap
1537 PA#
Gene Name
Alt. Gene Name (opt.)
fliD
PA1094
hook-associated protein
sample list
EXP(48) IDA(950) IPI(42) IMP(1222) IGI(66) IEP(13) ISS(1254) ISO(14) ISA(10) IGC(49) TAS(11) NAS(18) IEA(14)
Default URL template: http://www.pseudomonas.com/AnnotationByPAU.asp?PA=
Rat - Rattus norvegicus
RGD
gene_association.rgd
README
22793 RGD_ID (or Ensembl Id, or UniProt accession)
Gene Symbol (or UniProt Entry Name)
if GOA-provided, an International Protein Index identifier
Fgb
D3Z8Y5_RAT
D3Z8Y5
IPI00948614
sample list
EXP(317) IDA(30947) IPI(7938) IMP(9884) IGI(357) IEP(10852) ISS(25259) ISO(176196) RCA(5) TAS(3438) NAS(630) IC(216) ND(6595) IEA(80867)
Default URL template: http://rgd.mcw.edu/tools/genes/genes_view.cgi?id=
Yeast - Saccharomyces cerevisiae
SGD
gene_association.sgd
README
64407166SGD_ID
Gene Name
Systematic ORF Name
YJL166W
S000003702
COR5
QCR8
sample list
IDA(17523) IPI(2605) IMP(14077) IGI(5316) IEP(30) ISS(1133) ISO(7) ISA(316) ISM(446) TAS(307) NAS(75) IC(1418) ND(3641) IEA(50695)
Default URL template: http://www.yeastgenome.org/locus/
Common wallcress - Arabidopsis thaliana
TAIR
gene_association.tair
README
31860 TAIR Accession
Gene Name
Gene Alias
AT4G31210
AT4G31210.1
LOCUS:2128101
F8F16.30
F8F16_30
sample list
IDA(37497) IPI(17968) IMP(16238) IGI(3803) IEP(4729) ISS(8016) ISM(37757) RCA(3) TAS(6747) NAS(749) IC(213) ND(21120) IEA(20155)
Default URL template: http://www.arabidopsis.org/servlets/Search?type=general&search_action=detail&method=1&show_obsolete=F&sub_type=gene&SEARCH_EXACT=4&SEARCH_CONTAINS=1&name=
Worm - Caenorhabditis elegans
WormBase
gene_association.wb
README
1441722246Protein Name
Gene Name
Gene Symbol
casy-1
B0034.3
cdh-11
WBGENE00000403
sample list
IDA(7418) IPI(4044) IMP(9299) IGI(4616) IEP(174) ISS(1837) ISO(1) ISM(9) RCA(14) TAS(175) NAS(180) IC(112) ND(412) IEA(65278)
Default URL template: http://www.wormbase.org/db/gene/gene?name=
Zebrafish - Danio rerio
ZFIN
gene_association.zfin
README
2545722409ZFIN_ID
Gene Symbol
ZDB-GENE-030131-6506
mobkl1b
sample list
IDA(3878) IPI(937) IMP(16517) IGI(4852) IEP(154) ISS(6564) ISO(3) TAS(20) NAS(127) IC(89) ND(5937) IEA(128738)
Default URL template: http://zfin.org/cgi-bin/webdriver?MIval=aa-markerview.apg&OID=

Please note that the additional synonyms may result in greater ambiguity of terms.

Please cite the original manuscript for GO-TermFinder (the perl module providing the core analysis methods used by this tool):

"GO::TermFinder--open source software for accessing Gene Ontology information and finding significantly enriched Gene Ontology terms associated with a list of genes." Boyle et al, Bioninformatics (2004)


The most important criterion for GO Consortium membership is that the members contribute something to the collection of resources that we make available to the public (almost all members contribute annotations several contribute to the ontologies a few contribute software). The scientists involved in working with GO in these member groups communicate via the GO mailing lists and GitHub to discuss development issues in the ontologies. If you represent a database that wishes to join the GO Consortium please contact the GOC.

Anyone with a more general interest in the GO should subscribe to the Twitter feed (@news4go) to receive updates about the GO.


CONCLUSIONS

Overall, we have shown that advances in instrument control software and data collection strategies, coupled with improved data analysis, can allow the effective use of a benchtop high resolution mass spectrometer for the top-down analysis of highly complex proteoform mixtures such as those presented by the human proteome. The use of efficient, benchtop instrumentation alongside improved software and more structured handling/reporting of proteoforms will advance top-down proteomics.


Žiūrėti video įrašą: How to use (Birželis 2022).