SYSTOMONAS — eine integrierte Datenbank – biology – pseudomonas

für systemsbiology Analyse ofPseudomonasClaudia Choi1, Richard Mu nch1, Stefan Leupold1, Johannes Klein1, Inga Siegel1,Bernhard Thielen2, Beatrice Benkert1, Martin Kucklick1, Max Schobert1, Jens Barthelmes2,Christian Ebeling2, Isam Haddad1, Maurice Scheer1,4, Andreas Grote1,3, Karsten Hiller1,Boyke Bunk1, Kerstin Schreiber1, Ida Retter1, Dietmar Schomburg2and Dieter Jahn1,*1Institut fu r Mikrobiologie, der technischen Universita t Braunschweig, Spielmannstraße 7, D-38106

Braunschweig,Germany,2Institut SYSTOMONAS

• fu r Biochemie, Universita tzuKo ln, Zu lpicher Straße 47, D-50674 Ko ln, Deutschland,3Institut fu rBioverfahrenstechnik, der technischen Universita t Braunschweig, Gaußstraße 17, D-38106 Braunschweig, Deutschland and4Fachbereich Informatik, Fachhochschule Wolfenbu Tel, Am Exer 2, D-38302 Wolfenbu Tel, GermanyReceived August 11, 2006; Überarbeitete und Akzeptiert 5. Oktober, 2006ABSTRACTTo eine integrierte Bioinformatik platformfor einen systembiologischen Ansatz, um die Biologie ofpseudomonads in Infektion und biotechnologythe
• Datenbank SYSTOMONAS (Systembiologie ofpseudOMONAS) gegründet wurde. Neben unseren eigenen experimentellen metabolom -, Proteom-und transkriptionsdaten wurden verschiedene zusätzliche Vorhersagen von zellulären Prozessen, wie zum Beispiel genregulatorische Netzwerke, gespeichert. Die SYSTOMONAS Rekonstruktion von metabolischen netzenin SYSTOMONAS wurde durch Vergleich

erreichtgenomik. Breite Datenintegration wird über seifenschnittstellen für die etablierten Datenbanken Brenda, KEGG und PRODORIC realisiert. Zur Analyse der gespeicherten SYSTOMONAS Daten und zur Visualisierung der entsprechenden Ergebnisse werden verschiedene Tools bereitgestellt, die ein rasches Verständnis von stoffwechselwegen, genomischen Anordnungen oder SYSTOMONAS promotorstrukturen ermöglichen. Der Fokus von SYSTOMONAS istauf Pseudomonaden und insbesonderepseudomonasaeruginosa, ein opportunistischer menschlicher Erreger. Mit dieser Datenbank möchten wir die seudomonasgemeinschaft ermutigen, zelluläre Prozesse von Interesse anhand einer integrierten systembiologiestrategie aufzuklären. SYSTOMONAS Die Datenbank ist zugänglich unterhttp://www.systomonas.de.Motivationtraditionell wurden SYSTOMONAS

metabolische und genregulatorische Netzwerke separat analysiert. Es gibt verschiedene Werkzeuge für die metabolische netzrekonstruktion [Z. B. (1-3)] und für die Generierung genregulatorischer Netzwerke (4), D. H. die Vorhersage der Regulation bestimmter Gene durch spezifische Transkriptionsfaktoren.Es gibt jedoch immer noch nur wenige tools, die beide kombinierennetze wie die Pathway Tools Omics Viewer (5).Diese schlechte Verbindung zwischen den beiden beschriebenen Ansätzen könnte darauf zurückzuführen sein, dass die benötigten Comment prendre soin de soi en télétravail ou au bureau Informationen in verschiedenen Datenbanken gespeichert werden. Informationen über transkriptionsfaktorbindungsstellen

finden sich beispielsweise in biology Regulon

DB (6)oder PRODORIC(7), während stoffwechselreaktionen oder-Wege aus anderen Datenbanken wie BRENDA (8), BioCyc (5), KEGG (9), PseudoCyc(10) und UM-BDD (11) abgerufen werden müssen. Die Kombination von wissen aus mehreren Disziplinen und datenressourcen wird unser Verständnis von zellulären Prozessen vorantreiben und zur Vorhersage des zellulären Verhaltens in seiner Gesamtheit führen.Folglich haben wir die Datenbank SYSTOMO-NAS aufgebaut, die die Grundlage für einen systembiologieansatz bildet. Hier konzentrieren wir uns auf die Datenintegration für die biology biotechnologisch und medizinisch relevante bakteriengruppe

thepseudomonads.INHALT von Systomonadie Komplexität eines systembiologischen Ansatzes erfordertder Fokus auf einen bestimmten gut untersuchten Organismus. Wir haben die biology Gramnegative proteobacteriumPseudomonasaeruginosa gewählt. Dieser Organismus ist ein vielseitiges Bodenbakterium undein wichtiger opportunistischer Erreger, der bei immungeschwächten Patienten eine persistente Infektion verursacht (12). Unser langfristiges Ziel ist die Entwicklung eines dynamischen Modells, das das Verhalten von P simuliert.aeruginosaduring Infektion. Die Basis unseres Ansatzes ist SYSTOMONAS, eine umfassende Datenbank, die Daten aus allen analyseebenen wie mikroarray-und proteomikdaten,biology metabolitmessungen, Sequenzdaten, genregulatorische Netzwerke und entsprechende enzymdaten enthält.*An wen Korrespondenz gerichtet werden sollte. Tel:+49 531 391 5801; Fax:+49 531 391 5854; E-Mail: d.jahn@tu-bs.deÓ2006 der(die) Autor biology

(en).Dies ist ein Open Access Artikel unter den biology Bedingungen der Creative Commons Attribution Nichtkommerzielle Lizenz verteilt (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/2.0/uk/) die uneingeschränkte nichtkommerzielle Nutzung, Verbreitung und Vervielfältigung in jedem medium erlaubt, sofern das Originalwerk ordnungsgemäß zitiert wird.Nucleic Acids Research, 2007, Vol. 35, Datenbank issueD533–D537doi:10.1093/nar/gkl823 Unsere Datenbank enthält Informationen über acht verschiedene Arten und Stämme, deren Genome vollständig sequenziert und funktionell kommentiert wurden.Neben dem medizinisch relevanten P.aeruginosathe generapseudomonasenthält verschiedene wichtige pflanzenpathogene und biotechnologisch sowie ökologisch interessante Arten.

Unser Erster Fokus pseudomonas lag auf der Metabolomik

. Alle aktuellen Informationen aus der Genomik, transkriptomik und Proteomik (13) werden jedoch auch in unserer Datenbank als datawarehouse (14) oder dynamisch über Webservices mit SOAP-Schnittstellen (15), einem plattformunabhängigen Datenübertragungsprotokoll, gespeichert (siehe Abschnitt „Datenbanktechniken“).Neben anderen Forschungsgruppen und unseren eigenen experimentellen Ergebnissen pseudomonas werden weitere Daten aus großen Allgemeinen datenressourcen abgerufen. Die wichtigsten externen Quellen von systomonas Sind KEGG [Kyoto Encyclopedia of Genes and Genoms(9)], Pseudomonas Genome Database v2 [PGDv2 (16)], PRODORIC [PROcaryotIC Database Of gene-Regulation(4)] und BRENDA (8). KEGG lieferte metabolische Reaktionen,verbindungen, Glykane und pathways; PGDv2 und PRODORICsupplied protein, gen-annotation, gen-regulatorische und gen-ome-Strukturdaten. BRENDA unterstützt kinetische und pseudomonas krankheitsinformationen. ENZYM (17) und BioCyc (5) weiter zur Verfügung stellenfunktionelle Charakterisierung von Proteinen.Derzeit enthält SYSTOMONAS 10 034 als Enzyme identifizierte Proteine, 195 Transkriptionsfaktor-gen-Beziehungen,14 250 Messpunkte von drei unabhängigen metabolomexperimenten. Außerdem wurden 11 beispielhafte proteinflecken aus einem

proteomexperiment eingegeben. pseudomonas Transkriptome Daten werden von PRODORIC über SOAP bereitgestellt (siehe Abschnitt „datenbasistechniken“). ForP.aeruginosaPAO1 1509 uniqueproteine wurden in SYSTOMONAS als Enzyme kommentiert.Die 1509annotatedenzymeswereretrievedfromkegg (1003), PGDv2 (1017), BioCyc (493), ENZYM(393) und aus unserer eigenen Anmerkung (241). Das entsprechende Verfahren wird im folgenden beschrieben sections.By Vergleich, PseudoCyc enthält 738 Enzyme (version9. 6, http://v2.pseudomonas.com:1555/). VERGLEICHENDE GENOMIK UND REGULATORISCHE Netzprognosevergleicht aPseudomonasprotein von Interesse pseudomonas mitanderen gut charakterisierten Proteinen kann nützliche Einblicke in die evolution, Verteilung und speziesspezifische Funktion liefern.Daher, wir suchten nach allen abgeleiteten Proteinen der thesystomonas-Datenbank für orthologische Proteine in andereneudomonasspezies, um orthologische proteincluster zu erhalten.Zunächst wurde eine eingeschränkte BLAST-Analyse (18) an den Proteinsequenzen durchgeführt, gefolgt von einer paarweise globalen Ausrichtung mit Hilfe der tool-trage des EMBOSS-Pakets(19). Die homologen proteinpaare können aus der SYSTOMONAS-proteintabelle gewonnen und als multiplealignments visualisiert werden, die durch MUSKEL erzeugt werden [MUltipleSequence Comparison by Log-Expectation (20)]. Ein dynamischeres und flexibleres Werkzeug zur Visualisierung von pseudomonas mehrfachausrichtungen bietet Jalview (21), das auch von SYSTOMONAS aus zugänglich ist. Dieses tool

• zeigt nicht nur mehrere Ausrichtungen an, sondern kann auch einen phylo-genetischen Baum für die proteingruppe durch verschiedene algorithmen erzeugen.Der Wert des SPRENGSATZES und die Identität des Täters können durch Aktivierung der beiden Werkzeuge ermittelt werden.Grafische Karten entsprechender genregionen können über einen hyperlink zum Brenda Genome Explorer,einem Werkzeug im BRENDA-Paket (8), abgerufen werden. BRENDA GenomeExplorer visualisiert orthologische genregionen, die eine Identität von mindestens 50% in verschiedenen Organismen aufweisen.Wenn der Benutzer an der Vorhersage von transkriptionsfaktorbindungsstellen und dem
• Abzug entsprechender regulonen interessiert ist, kann das tool Virtual Footprint (4) eingesetzt werden.Wir haben dieses tool an SYSTOMONAS angepasst, indem wir die Analyse vonpseudomonasspecies beschränkten.STOFFWECHSELNETZREKONSTRUKTIONSGENEUND Proteine von acht seudomonasarten und-Stämmen werden von der seudomonasgemeinschaft und den beteiligten genomprojekten sorgfältig kommentiert (16). PGDv2 ist die Ressource für thecontinually updatedP.aeruginosaPAO1-Genom annotation.It bezieht sich auch auf