genome annotation Websites – pseudomonas – SYSTOMONAS – biology

von anderenpseudomonasgenom Projekte für die aktuellsten Informationen. Um metabolische Netzwerke zu rekonstruieren, haben wir die bekannten EG-Nummern jedes pseudomonasproteins auf seine homologen Partner übertragen. Die enzymbezeichnung von proteinenwurde in drei Schritten bestimmt. Zunächst liefern die externen Datenbanken Egg (9), PGDv2 (16), ENZYM (17), BioCyc (5)

EC-Nummern pseudomonas für die Proteine

• Zweitens führen homologische Analysen zu orthologischen proteinpaaren (siehe Abschnitt „Vergleichende Genomik“). Drittens, wenn die Identität der globalalignment (Bahre) gleich oder mehr als 60%, alle EC-nummernverbindungen zu Proteinen wurden auf Ihre orthologische Tabelle 1 übertragen.Statistics pseudomonas of the metabolic network reconstruction for variousPseudomonasspecies in SYSTOMONASEnzyme annotationOrganismProteinsIn
• totalvia KEGGvia PGDv2via ENZYMEvia BioCycPredictedP.aeruginosaPAO15651150910031017393493241p. aeruginosaPA1461071442 *1139–303P.fluorescensPf-5613713321067—265P.fluorescensPfO-157361235985—250P.putidaKT244053511168897—23—268P.syringaepvphaseolicola51211118938—180P.syringaepvsyringae50891130871– pseudomonas

-259P.syringaepv tomato56081100851—5-249die pseudomonas meisten enzyminformationen wurden von KEGG bereitgestellt. PGD2, BioCyc, ENZYM trugen auch zur funktionellen annotation von Enzymen bei. Weitere Enzyme wurden durch vergleichende Genomik (Spalte „Predicted“) notiert, die in den zuvor genannten Datenbanken fehlten. * Stamm fehlt in KEGG (version 13. April 2006).D534nucleinsäuren Forschung, 2007, Vol. 35, Datenbank Problem protein-Partnern. Die Quelle der EG-Nummer auf der website ist entsprechend angegeben. EG-zahlen, die nach unserer Methode neu identifiziert wurden, werden als „vorausgesagt“ deklariert. Um die Rekonstruktion des stoffnetzes durch eine andere Methode zu verbessern, pseudomonas verwendeten wir auch das Werkzeug metaSHARK (1). Dieses Tool ist in der Lage, potenzielle

enzymkodierende Gene in rawDNA-Sequenzen zu identifizieren, die noch nicht kommentiert sind. Alle neu entdeckten EG-zahlen von metaSHARK sind auch als „vorhergesagt“ pseudomonas in SYSTOMONAS angegeben. Tabelle 1 listet Teile des entsprechenden Datenbankinhalts auf.Als Nächstes importierten wir KEGG-pathway-Daten und enabledlinks zu pathway maps über DIE SOAP-Schnittstelle von byKEGG (9), in whichP.aeruginosaenzyme sind hervorgehoben.Ein metabolisches Netzwerk mit allen involvierten Enzymen, stoffwechselreaktionen und Metaboliten aller pseudomonadsen, das von unserem eigenen angepassten Werkzeug geliefert wird, das auf graphviz (22) basiert und klickbare Bildkarten erstellt (Abbildung 1).Der Benutzer erkennt sofort enzymatische Reaktionen einzigartigauf onePseudomonasspecies.

Alle notwendigen SYSTOMONAS Informationen

• Comment faire le plein de vitamines et de minéraux  zu dieser Reaktion erhalten Sie per Mausklick.METABOLOMICS Datendie Datenbankstruktur von SYSTOMONAS eignet sich fürdie einfache Speicherung verschiedener Arten von experimentellen Daten.Alle derzeit verfügbaren Transkriptom – und proteomdaten sind in der Datenbank hinterlegt. Zunächst haben wir unsere eigenen aufgenommenexperimentelle Daten für Diep.aeruginosastrainPAO1 gemessen unter verschiedenen Wachstumsbedingungen. Unsere von GC/MS analysierten Rohdaten können über das queryform ‚omics data’abgerufen werden. Als zusätzliches Merkmal können
• die für eine spezifische wachstumsbedingung erhaltenen metabolischen Daten gegen einanderes dataset mit gnuplot (www.gnuplot.info). SYSTOMONAS Datenpunkte sind anklickbar und führen zum entsprechenden Stoff der Datenbank (Abbildung 2). Wenn die Niveaus der spezifischenmetaboliten signifikant zwischen verschiedenen Bedingungen unterscheiden,werden die Messwerte zu einer fiktiven diagonalline unterschieden. SYSTOMONAS Experimentelle Bedingungen und Methoden werden angezeigtzu den

Rohdaten.DATENBANKTECHNIKENWIR haben SYSTOMONAS das open-source-Objekt gewählt-relationales Datenbankmanagementsystem PostgreSQL 8.0.3 (www.posgresql.org)für unsere Datenbank. Diese Datenbank wird mit dem scriptinglanguage PHP (www.php.net), die auch die dynamische Generierung der Weboberfläche ermöglicht. Der Webserver ist Apache 2.0(http://httpd.apache.org). Abbildung 1.Die Visualisierung von stoffwechselwegen von KEGG inSYSTOMONAS basiert auf GraphViz mit dem punktlayout. Alle bekannten stoffwechselreaktionen sind hier für den SYSTOMONAS Harnstoffzyklus und den Metabolismus der Gruppe dargestellt. Rechtecke zeigen stoffwechselreaktionen, ellipsenrepräsentieren Metaboliten, deren Namen mit einem Sternchen * abgekürzt sinddie Länge übersteigt 10 SYSTOMONAS

Buchstaben. Beide Arten von Knoten sind anklickbar. Verschiedene Farben für Rechtecke spezifizieren deutlichpseudomonasspecies, die die entsprechende Reaktion katalysieren. Diese Wege können aus metabolischen gewonnen werdenwegeinträge. Ein kürzelcode für die Art ist mit der visualisierungsausgabe versehen (ao1¼p. aeruginosaPAO1, A14¼P. aeruginosaPA14, P¼P.putidaKT2440, Pf-5¼P.fluorescensF5, F01¼P.fluorescensPfO-1, ST¼P.syringaepv tomato,SP¼P.syringaepvphaseolicola, SS¼P.syringaepvsyringae)Abbildung 2.Semiquantitative Streudiagramm für den Vergleich von metabolischenprofilen gemessen forP.aeruginosaPAO1 unter aeroben Bedingungen

angebaut.Metabolites biology wurden

von GC/MS analysiert. Mittlere spitzenflächen und Standardabweichungen für die Metaboliten wurden berechnet und auf logarithmischer Ebene mit gnuplot (www.gnuplot.info). Metaboliten, die aus Proben exponentiell wachsender Zellen unter aeroben Bedingungen gemessen werden, werden entlang der x-Achse gegen biology Metaboliten aus Proben ruhender Zellen entlang Ihrer Achse aufgetragen. Der name für jeden Datenpunkt wird als tooltip beim verschieben über den Punkt angezeigt (z.B. für den Datenpunkt „Lactat“) und mit dem entsprechenden Datenbankeintrag verknüpft. Wenn das metabolische Profil während eines experimentellen Zustandes dem vergleichbaren Zustand ähnlich ist, werden Datenpunkte eng an der diagonalen Linie angeordnet.Nucleic Acids Research, 2007, Vol. 35, Datenbank ausgestellt535 Die Datenintegration mit SYSTOMONAS vereint zweiverschiedene prinzipienkonzepte, das data warehouse concept (14) und dynamic web services via SOAP. Der Vorteil eines data warehouse ist vor allem seine schnelle Leistung beim Datenabruf. Dazu wird ein Großteil der Daten von SYSTOMONAS, wie KEGG-verbindungen, reac—tionen oder PRODORISCHE Transkriptionsfaktor-gen-Interaktionen lokal gespeichert. Der biology große Vorteil von SOAP ist seine Aktualität, da SOAP-übermittelte Informationen den neuesten Daten der konsultierten Datenbank biology

entsprechen.Mehrere Datenbanken bieten Webdienste über SOAP an, wiedie wichtigsten Sequenzdatenbanken (23-25). Mehrere andere Datenbanken wie Atlas (26) sind als data warehouses organisiert.Die wichtigsten Datenquellen von SYSTOMONAS werden in einem zwischendatenbehälter „metabold“ gespeichert biology und abgeglichen,der SYSTOMONAS Daten liefert (Abbildung 3). Die Webdienste über SOAP, die auf den Webseiten vonsystomonas verwendet werden, sind in Tabelle 2 aufgeführt. Bei jedem Zugriff auf eine webpagemit diesen Webdiensten werden die Daten aus der eigentlichen externen Datenbank abgerufen und die lokal gespeicherten Daten von SYSTOMONAS geändert. Die API (application biology programminginterface) wird durch die SOAP-Erweiterung von PHP erstellt.Verfügbarkeitderzeit können die Daten von SYSTOMONAS zusammen mit seinen Visualisierungstools und Webdiensten über eine webbasierte Benutzeroberfläche frei abgerufen werden (http://www.systomonas.de). Zusätzliche Informationen wie kinetische Daten, operonstrukturen oder skriptomikdaten

• werden on-the-fly über Webdienste von PRODORIC, BRENDA und KEGG abgerufen (Tabelle 2). Wir unterstützen SBML (27) formatierte Dateien zum Download unserer meta-bolic und genregulatorischen Netzwerke sowie eine datenbankkopieauf der SYSTOMONAS website.Anerkennungdie Autoren sind Frank Klawonn für die Beratung im statistischen Teil des metabolomics-Vergleichs sehr verpflichtet.Abbildung 3.SYSTOMONAS-Architektur: die Kombination von data warehouse-Konzept und web-services sorgt für eine schnelle und dynamisch aktualisierte Datenintegration.Tabelle 2.Externe Webdienste, die auf den Webseiten von SYSTOMONAS (S.) über SOAPDatabaseNameFunctionS implementiert sind. website formBRENDA www.brenda.uni-koeln.de/soapgetFunctionalData () Kinetische Daten und entsprechende referenzenecgetdisease () Krankheiten und entsprechende referenzenecprodoric www.prodoric.de/soapgetOperon ()
• Operondaten und entsprechende referenzengenegetregulatorenaus den Transkriptionsfaktoren, DNA binding sites, and corresponding referencesInteractiongetProfile () Experimental conditions for expressionprofile experimentsTranscriptomicsgetProfileparameter()Expression profiles experiments andcorresponding referencesTranscriptomicsKEGG www.genome.jp/kegg/soapsoap_kegg_pathway () Visualisierung von stoffwechselwegekartenpathwaydiese Dienste ergänzen eine spezifische Aufzeichnung des angegebenen SYSTOMONAS-website-Formulars, indem Sie die entsprechenden Informationen aus der angegebenen externen Datenbank übertragen.D536nucleinsäuren Forschung, 2007, Vol. 35, Datenbank Ausgabe der Pseudomonas