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Como determinar o número de acesso principal do Uniprot a partir de uma lista de números de acesso?

Como determinar o número de acesso principal do Uniprot a partir de uma lista de números de acesso?



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Dada uma lista de UniProt IDs que estão vinculados a um Ensembl ID, existe uma maneira de determinar sistematicamente qual é o primário número de acesso sem outras informações?

De acordo com ExPasy

Pesquisadores que desejam citar entradas em suas publicações devem sempre citar o primeiro número de acesso. Isso é comumente referido como o 'número de acesso principal'. 'Números de acesso secundários' são classificados alfanumericamente.

Mas e se o pedido tiver sido confundido ou compilado de uma fonte diferente e utilizado.

Por exemplo:

Conjunto:

ENSMUSG00000035642

Uniprot:

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

Esta questão está listada na lista de troca de pilha de Bioinformática.


Acho que há um problema com a terminologia. O número de acesso "principal" é o primeiro número de acesso nos casos em que uma entrada tem mais de um número de acesso, conforme descrito em http://www.uniprot.org/help/accession_numbers:

As inscrições podem ter mais de um número de acesso. Isso pode ser devido a dois mecanismos distintos:

a) Quando duas ou mais entradas são mescladas, os números de acesso de todas as entradas são mantidos. O primeiro número de acesso é referido como o

'Número de acesso primário (citável)', enquanto os outros são referidos como 'números de acesso secundário'. Eles são listados em ordem alfanumérica.

b) Se uma entrada existente for dividida em duas ou mais entradas ('desmembrada'), novos números de registro 'principais' são atribuídos a todos

as entradas divididas enquanto todos os números de acesso originais são mantidos como números de acesso 'secundários'.

Exemplo: P29358 que foi 'cindido' em P68250 e P68251.

Tanto as entradas revisadas quanto as não revisadas podem ter números de acesso primários.

O que você provavelmente quer dizer, como os pôsteres anteriores entenderam, são os números de incorporação das entradas revisadas, em oposição às não revisadas.

Nesse caso, você pode adicionar "revisado: sim" à sua consulta, por exemplo, quando você estiver usando o mapeamento de ID UniProt, http://www.uniprot.org/help/uploadlists


Swissprot é a seção revisada das participações da Uniprot. TrEMBl contém todo o resto.

A proteína contendo o domínio Q8R0P4 ou Mth938 (AAMDC_MOUSE) é o Swissprot revisado, também conhecido como identificador confiável.

Ao pesquisar no Uniprot, você pode filtrar para ver apenas identificadores revisados ​​/ Swissprot; veja o canto superior esquerdo do link acima.


EFI - Ferramenta de Semelhança de Enzimas

O EFI-EST usa o banco de dados de sequência de proteínas UniProtKB (mantido pelo EMBL-EBI) para suas anotações porque fornece a capacidade para os membros da comunidade modificar e / ou corrigir anotações funcionais. Além disso, a EFI-EST usa os bancos de dados Pfam e InterPro (também mantidos por EMBL-EBI) para fornecer acesso fácil aos membros completos de um grande número de famílias / superfamílias de proteínas com curadoria (16.712 famílias para Pfam 31.0 30.876 famílias / domínios / sites para InterPro 64.0). O banco de dados InterPro coleta sequências de assinatura de 12 bancos de dados diferentes, incluindo o Pfam, para definir suas famílias. Como os diferentes bancos de dados podem definir a "mesma" família com sequências de assinatura ligeiramente diferentes, as famílias InterPro quase sempre são maiores do que as famílias Pfam.

As redes de similaridade de sequência geradas por este servidor da web utilizam as sequências de comprimento total das proteínas que são identificadas por meio de seus IDs de acesso UniProt (por BLAST na Opção A, membros das famílias Pfam e / ou InterPro especificadas na Opção B, os cabeçalhos em um arquivo FASTA na Opção C, quando lida, e a partir de listas de IDs de acesso na Opção D). Como resultado, os clusters que são gerados e visualizados nas redes resultarão de semelhanças de sequência para toda a sequência.

Muitas proteínas têm múltiplos domínios para essas proteínas e os alinhamentos usados ​​para calcular as pontuações de alinhamento não serão necessariamente para o domínio no qual você pode estar interessado. No entanto, fornecemos uma "Opção Avançada" para a Opção B que fornece a capacidade de cortar as sequências de comprimento total de proteínas de vários domínios para gerar SSNs usando limites de domínio definidos por Pfam para a família Pfam que você inserir. Recomendamos que você use esta opção avançada com cuidado - as famílias Pfam "sempre" contêm fragmentos de sequências de comprimento total, mais os domínios frequentemente são interrompidos por inserções, ambos potencialmente complicando a interpretação do SSN.

ENTRADA: Quatro opções para gerar SSNs estão disponíveis.

Selecione a opção que deseja usar e insira as informações necessárias. Para cada método de entrada, um menu "Opções avançadas" que permite a modificação dos parâmetros padrão está disponível.

Por padrão, o BLAST completo usado para calcular as bordas para o SSN retorna um resultado apenas se o valor e for & le 10-5.

Recomendamos que os SSNs sejam gerados com o valor padrão de 10 -5 e um exame do gráfico do quartil de identidade de porcentagem para determinar se o valor padrão deve ser alterado. Para sequências curtas, por exemplo, & lt 100 resíduos, este valor e pode ser muito pequeno para permitir que uma pontuação de alinhamento correspondente a 30% ou menos seja usada para filtrar na etapa de Análise de Dados. O menu "Opções avançadas" para cada opção permite selecionar um limite superior maior para o valor e inserindo um número inteiro e 5 (o log negativo do valor e) o limite inferior para a entrada é 0.

Após a entrada ter sido inserida para qualquer uma das quatro opções na tela inicial, conforme mostrado na Figura 1, insira seu endereço de e-mail (para recuperação de dados apenas com a seta azul) e clique em "Enviar análise" na parte inferior da tela (seta verde). O EFI-EST montará o conjunto de dados de sequência e executará o BLAST completo. O BLAST completo retornará pontuações / bordas de alinhamento para os pares de sequência para os quais os valores e do BLAST são menores que um limite superior de 10 -5 (ou um limite diferente especificado nas 'Opções avançadas'). Para a maioria das famílias, o limite padrão deve fornecer conexões entre nós suficientes (bordas) nas redes que permitem inferências sobre a evolução divergente da função da proteína.

Se você estiver interessado na exploração detalhada das relações sequência-função em famílias com mais de 100.000 sequências, envie um resumo de seus interesses através do formulário de feedback em https://efi.igb.illinois.edu//feedback.php e nós pode ser capaz de ajudar.


Figura 1. Página inicial EFI-EST inteira.

Opção A: consulta de sequência única

Redes para homólogos próximos a uma sequência fornecida pelo usuário. Cole uma sequência de proteína (sem um cabeçalho FASTA) na caixa de entrada (seta vermelha). Um conjunto de dados de sequência será construído contendo as sequências mais intimamente relacionadas recuperadas do banco de dados UniProtKB usando um limite superior de valor BLAST e de 10-5. Um padrão de 1.000 sequências é usado, mas o conjunto de dados pode ser menor se & lt 1.000 sequências forem encontradas usando um limite superior de pontuação de alinhamento BLAST de 10 -5. Um padrão de & le 1.000 sequências é usado porque, na maioria dos casos, uma rede completa com todas as sequências (nós) será visível sem a necessidade de colapsar os nós em nós representativos (explicado aqui). Use esta opção se você estiver interessado apenas nas proteínas que são mais semelhantes à sua proteína de interesse.


Figura 2. Configurações para a opção A.

Opções avançadas (setas magenta): Ao clicar na guia Opções avançadas abaixo da caixa de entrada, você pode inserir valores "personalizados" para o número máximo de sequências que serão coletadas e o valor eletrônico usado.

Sequências máximas de BLAST: A opção A permite ao usuário coletar um subconjunto de sequências. É possível coletar no máximo 10.000 sequências. Esta opção pode ser preferida se uma rede familiar completa for difícil de manusear no Cytoscape em computadores com memória limitada. Como alternativa, você pode baixar uma rede de nós representativa para visualizar redes maiores.

Opção B: famílias Pfam e / ou InterPro

Famílias de proteínas definidas são usadas para gerar o SSN.

Os identificadores de família Pfam e / ou InterPro para sua família de interesse são usados ​​como entrada. As famílias Pfam e / ou InterPro às quais pertencem as proteínas podem ser determinadas nos sites Pfam e InterPro.

Mais de um O (s) número (s) da família Pfam e / ou InterPro podem ser inseridos como entrada para a Opção B, em uma lista separada por vírgulas (seta vermelha). O número de sequências que podem ser usadas na Opção B é limitado a & le100.000. Este limite é definido para garantir que a montagem do conjunto de dados / execução do all-by all BLAST, bem como a geração das redes para a maioria das famílias, possa ser concluída em várias horas (famílias muito grandes podem exigir vários dias). Quando o conjunto de dados estiver completo, você receberá um e-mail com um link para analisar o conjunto de dados. Este link ficará ativo por 14 dias para que você possa retornar quando desejar.

Quando uma entrada é reconhecida, a contagem de sequência por família e a contagem total estimada (pode haver redundância entre as famílias) são exibidas (caixa azul).

A opção B geralmente resultará em um conjunto de dados muito maior do que a opção A porque todos os membros das famílias estão incluídos. Redes completas podem ser problemáticas para abrir no Cytoscape em computadores com memória limitada quando grandes famílias são analisadas. Como alternativa às redes completas, as redes de nós representativas estão disponíveis para download na página de resultados.


Figura 3. Configurações para a opção B.

Opções avançadas (setas magenta): Ao clicar no menu "Opções Avançadas", você pode inserir um e-value "personalizado" usado no BLAST do all-by-all. Você também pode selecionar uma fração das sequências no Pfam de entrada e / ou família (s) InterPro para que possa gerar uma "visão geral" das famílias de seu interesse. Você também pode optar por gerar o SSN com o Pfam definido domínios em vez das sequências de comprimento total.

Fração: Se o conjunto de dados que você selecionou inicialmente for muito grande (& gt 100.000 sequências), você pode selecionar o mesmo conjunto de dados e especificar uma fração desse conjunto de dados a ser analisado. Isso diminui o número de sequências, mas fornece uma visão geral representativa do conjunto de dados original. O valor inserido representa o divisor pelo qual você deseja fracionar o conjunto de dados, por exemplo, 10 = apenas a cada 10ª sequência no conjunto de dados de sequência total é usada. O conjunto de dados da sequência Uniprot não é pré-organizado, então a amostragem é "aleatória".

Domínios: É difícil / impossível inferir as relações funcionais entre proteínas que possuem um único domínio e aquelas compostas por múltiplos domínios usando SSNs. Pfam define limites de domínio N- e C-terminal para membros de suas famílias com base na sequência, não na estrutura, comparações. Usando essas definições de domínio, é possível cortar sequências de comprimento total de proteínas de múltiplos domínios para obter apenas o domínio especificado pelo ID da família Pfam.

Por exemplo, em sintases de peptídeo não ribossomal (NRPSs), as definições de domínio podem ser usadas para extrair os domínios individuais (por exemplo, domínios de condensação, PF00668) e usá-los para gerar um SSN. Se a sequência de comprimento total tiver vários homólogos do mesmo domínio, todos os domínios serão extraídos e usados ​​para gerar o SSN.

Ao usar a opção "Habilitar Domínio", o SSN será gerado com as sequências do domínio definido em vez das sequências completas. Nas redes, os limites N e C do domínio são anexados ao ID de acesso UniProt para a sequência de comprimento total (ID: terminal N: terminal C). Isso torna o SSN produzido incompatível com a geração de um GNN correspondente e o uso do utilitário de coloração.

Esteja ciente de que as famílias Pfam "sempre" incluem pelo menos alguns fragmentos de sequências completas como resultado de erros de sequenciamento, portanto, eles podem complicar as análises de redes por domínio. Além disso, em algumas proteínas o domínio pertencente a uma família pode ser inserido no domínio de uma segunda família, resultando em duas partes do segundo domínio na rede.

Opção C: arquivo FASTA fornecido pelo usuário


Figura 4. Configurações para a opção C.

A opção C permite que o usuário insira sequências de proteínas em um formato FASTA, usando a caixa de entrada direta ou carregando um arquivo, e gere um SSN usando essas sequências (setas vermelhas). As sequências enviadas podem ser enriquecidas com sequências de famílias Pfam e / ou InterPro especificadas para que as sequências fornecidas possam ser colocadas no contexto de uma família de proteínas (seta laranja). Quando uma família de proteínas é fornecida para enriquecer seu envio inicial, o número de sequências dessa família é exibido, para informação.

A opção C oferece duas outras opções para lidar com o arquivo FASTA (seta amarela).

Por padrão, as sequências do arquivo FASTA são usadas para gerar o SSN. Todos os caracteres do cabeçalho FASTA são usados ​​como o atributo de nó “Descrição” no SSN para a sequência de proteína correspondente, e o número de resíduos é o valor do atributo de nó “Sequence_Length”. Além disso, os atributos de nó "nome compartilhado" e "nome" são atribuídos individualmente a cada sequência e numerados sequencialmente começando com 0. Os caracteres anteriores (para fazer 6) nos atributos de nó "nome compartilhado" e "nome" serão " z ", por exemplo, zzz123.

Se a opção for ativada marcando a caixa, o cabeçalho FASTA de cada sequência é lido, para importar os IDs de acesso. UniProt IDs e / ou NCBI IDs (RefSeq IDs, UniProt / Swiss-Prot IDs, GenBank IDs, PDB IDs e / ou números NCBI GI "retirados") presentes no cabeçalho FASTA são identificados (seguindo as "regras" de formatação descritas abaixo ) Um UniProt ID é usado para identificar diretamente as sequências e anotações para atributos de nó SSN no banco de dados UniProt. Um NCBI ID é usado para consultar o arquivo idmapping fornecido pelo UniProt para identificar o UniProt ID equivalente, e a sequência e as anotações para os atributos do nó SSN são obtidos no banco de dados UniProt. Para essas entradas (com UniProt ou NCBI IDs no cabeçalho), dois atributos de nó adicionais estarão presentes: “Query_IDs” listará o UniProt e / ou NCBI ID (s) do cabeçalho FASTA e “Sequence_Source” indicará “USER” .

Nem todos os NCBI IDs identificarão um UniProt ID equivalente (o banco de dados NCBI é maior do que o banco de dados UniProt). Para essas entradas, as informações padrão (cabeçalho FASTA como Descrição e Comprimento da sequência) serão fornecidas.

Se o usuário inserir IDs de famílias Pfam e / ou InterPro (seta laranja), os atributos de nó associados a essas sequências incluirão “FAMILY” como o atributo de nó “Sequence_Source”. Se um nó estiver associado ao arquivo FASTA e a uma sequência da família Pfam / InterPro, o atributo do nó “Sequence_Source” será “FAMILY + USER”.

O servidor NCBI BLAST fornece arquivos FASTA nos quais vários cabeçalhos FASTA geralmente são fornecidos para a mesma sequência. Como resultado, mais de um cabeçalho / ID de acesso podem identificar o mesmo ID UniProt. Além disso, os arquivos do NCBI BLAST podem conter entradas para as estruturas PDB de proteínas mutantes: o PDB ID para um mutante frequentemente identificará o UniProt ID para a proteína de tipo selvagem, portanto, várias entradas de PDB (para as proteínas do tipo selvagem e mutantes) identificar o mesmo UniProt ID. Quando isso ocorrer, o SSN conterá um único nó para o UniProt ID e o atributo de nó “Query ID” conterá uma lista de todos os NCBI IDs que localizaram o UniProt ID.

Se um UniProt ID não puder ser localizado para uma sequência no formato UniProt porque é mais recente que nosso banco de dados ou o NCBI ID não pode ser localizado no arquivo idmapping, a informação padrão (cabeçalho FASTA como a Descrição e Comprimento da Sequência) será fornecida .

Dois resultados são possíveis se um NCBI ID não puder ser localizado no arquivo idmapping:

  1. Se o cabeçalho FASTA for um dos vários associados à mesma sequência (arquivos do servidor NCBI BLAST) e um UniProt ID puder ser identificado para pelo menos um dos cabeçalhos, o NCBI ID será incluído no atributo de nó "Other_IDs" para cada um dos IDs UniProt identificados para a sequência. Os atributos “nome compartilhado” e “nome” terão o formato “z” descrito anteriormente.
  2. Caso contrário, a sequência na entrada FASTA será usada para o SSN. Conforme descrito para a Opção C, os atributos de nó “nome compartilhado” e “nome” têm um total de seis caracteres. As sequências no arquivo FASTA são numeradas sequencialmente começando com 0. Os caracteres anteriores (para fazer 6) serão "z", por exemplo, zzz123. O NCBI ID está incluído no atributo de nó “Other_IDs”. Se a sequência tiver mais de um cabeçalho FASTA com um NCBI ID que não pode ser recuperado, todos serão incluídos no atributo de nó “Other_IDs”.

Quando “Ler cabeçalhos FASTA” não é selecionado, o cabeçalho FASTA não é interrogado por um ID de acesso e é usado apenas como o atributo de nó “Descrição”. A sequência no arquivo FASTA é usada para gerar o SSN. Os atributos de nó "nome" e "nome compartilhado" do nó serão gerados conforme descrito nos dois parágrafos acima, por exemplo, zzz123. As sequências do arquivo FASTA terão USER como “Sequence_Source”.

Os formatos aceitáveis ​​para cabeçalhos FASTA são fornecidos nos exemplos a seguir retirado dos arquivos de saída dos servidores UniProt e NCBI BLAST (ID de acesso destacado):

UniProt (da UniProt BLAST TrEMBL e SwissProt, respectivamente)
> tr |R9RJF1| R9RJF1_PSEAI Mandelate racemase OS = Pseudomonas aeruginosa PE = 4 SV = 1
> sp |P11444| MANR_PSEPU Mandelate racemase OS = Pseudomonas putida GN = mdlA PE = 1 SV = 1

NCBI RefSeq (de NCBI BLAST)
> WP_016501748.1 mandelate racemase [Pseudomonas putida]

NCBI UniProt / Swiss-Prot ID (do NCBI BLAST)
> Q0TE80.1 RecName: Full = Enolase AltName: Full = 2-fosfoglicerato hidro-liase AltName: Full = 2-fosfoglicerato desidratase

ID NCBI GenBank (de NCBI BLAST)
> AAA25887.1 mandelate racemase (EC 5.1.2.2) [Pseudomonas putida]

NCBI PDB ID (de NCBI BLAST)
> pdb | 1MDR | Uma cadeia A, o papel da lisina 166 no mecanismo de Mandelate Racemase de Pseudomonas Putida: evidência mecanística e cristalográfica para alquilação estereoespecífica por (r) -alfa-fenilglicidato

Número NCBI GI (do NCBI BLAST agora aposentado)
> gi | 347012980 | 4-O-metil-glucuronoilmetilesterase [Myceliophthora thermophila ATCC 42464]

A opção C também aceita cabeçalhos FASTA nos quais os IDs (formatos descritos na opção D) seguem imediatamente o símbolo "& gt", por exemplo, os seguintes cabeçalhos abreviados daqueles mostrados acima:

UniProt
>R9RJF1
>P11444

NCBI RefSeq
>WP_016501748.1

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

ID NCBI GenBank
>AAA25887.1

ID do NCBI PDB
>1MDR

Número NCBI GI (agora aposentado)
>347012980

Opções avançadas (setas magenta): Ao clicar na guia Opções avançadas abaixo da caixa de entrada, você pode inserir um valor “personalizado” usado no BLAST completo. Você também pode selecionar uma fração das sequências na (s) família (s) Pfam e / ou InterPro de entrada para que possa gerar uma rede “representativa” para famílias e 100.000 sequências.

Fração: Esta opção avançada se aplica SOMENTE às sequências na família Pfam ou InterPro, se assim especificado, não no arquivo FASTA fornecido pelo usuário. Como na Opção B, embora o limite do número de sequências que podem ser usadas para gerar um SSN seja limitado a & le 100.000, com esta opção avançada você pode selecionar uma fração do número total de sequências para conjuntos de sequências maiores para gerar uma rede .

Opção D: SSNs para um arquivo de texto fornecido pelo usuário de IDs de acesso.


Figura 5. Configurações para a opção D.

O usuário carrega um arquivo de texto contendo UniProt IDs, NCBI IDs (RefSeq IDs, UniProt / Swiss-Prot IDs, GenBank IDs e / ou números GI “retirados”) e / ou PDB IDs (setas vermelhas). Esses são os IDs de acesso do banco de dados de sequência mais comumente encontrados que os usuários podem ter para suas proteínas “favoritas”.

Um UniProt ID é usado para identificar diretamente as sequências e anotações para atributos de nó SSN no banco de dados UniProt. Um NCBI ID é usado para consultar o arquivo idmapping fornecido pelo UniProt para identificar o UniProt ID equivalente, e a sequência e as anotações para os atributos do nó SSN são obtidas no banco de dados UniProt. Para essas entradas (com UniProt ou NCBI IDs no cabeçalho), dois atributos de nó adicionais estarão presentes: “Query_IDs” listará o UniProt e / ou NCBI ID (s) do cabeçalho FASTA e “Sequence_Source” indicará “USER” .

Os formatos para UniProt IDs, NCBI IDs e PDB IDs são descritos abaixo com exemplos:

IDs UniProt
O ID UniProtKB tem 6 ou 10 caracteres alfanuméricos nos seguintes formatos:
Por exemplo:
P11444
T2HDW6
A0A0A7PVN6

IDs NCBI RefSeq
Um NCBI RefSeq ID tem 2 letras seguidas por um sublinhado seguido por uma série de dígitos, um ponto e um ou mais dígitos para o número da versão da sequência, por exemplo,
WP_016501748.1
NP_708575.1
YP_002409124.1

IDs NCBI UniProt / Swiss-Prot
Um NCBI UniProt / Swiss-Prot ID é o UniProt ID seguido por um ponto e um ou mais dígitos para o número da versão da sequência, por exemplo,
Q31XL1.1
B7LEJ8.1
C4ZZT2.1

IDs NCBI GenBank
O formato dos IDs do NCBI GenBank é de 3 letras seguidas de cinco dígitos, um ponto e um ou mais dígitos para o número da versão da sequência, por exemplo,
BAN56663.1
AAC15504.1
BAM38409.1

PDB IDs
O formato para IDs de PDB é um dígito seguido por duas letras e um dígito / letra:
1MDL
1MRA
3UXL

Números NCBI GI
Um número NCBI GI (agora aposentado) é uma série de dígitos.

Sequências e anotações podem não ser recuperáveis ​​para NCBI IDs, PDB IDs e números de GI porque correspondências UniProt “equivalentes” não puderam ser localizadas no arquivo de mapeamento de id do UniProt (o banco de dados UniProt é menor do que o banco de dados NCBI alguns números de GI podem não estar corretos) .

A opção D lê o acesso no arquivo de texto carregado pelo usuário. Para um ID UniProt, as informações de sequência e anotação são IDs recuperados de nosso banco de dados local baixado do UniProt. Alguns UniProt IDs podem não estar no banco de dados usado para gerar SSNs - porque nosso banco de dados é baixado a cada duas versões do banco de dados UniProt (a cada 8 semanas), o arquivo de entrada do usuário pode conter UniProt IDs mais recentes que não estão em nosso banco de dados.

Quando um NCBI ID. PDB ID, ou número GI está localizado no arquivo idmapping fornecido pelo UniProt, o UniProt ID “equivalente” é usado para recuperar a sequência e as informações de anotação de nosso banco de dados. No SSN, a identidade do NCBI ID, PDB ID e / ou número GI está incluída no atributo de nó “Query_ID”.

Nem todos os NCBI IDs e números GI estão incluídos no arquivo idmapping porque o banco de dados UniProt é menor do que o banco de dados NCBI, portanto, sequências e anotações não serão recuperadas para alguns dos NCBI IDs. Para esses IDs, o ID é adicionado à lista “nomatch” que pode ser baixada da página “Analyze Data”. No arquivo nomatch, os IDs UniProt que não puderam ser localizados são designados “NOT_FOUND_DATABASE" IDs NCBI e PDB que não puderam ser localizados são designados “NOT_FOUND_IDMAPPING”. Quando vários IDs estão localizando os mesmos IDs Uniprot, DUPLICATE é mencionado na coluna de atributo de origem em formação.

Os SSNs gerados com a Opção D fornecem um atributo de nó ("ID de consulta") que associa os IDs UniProt no SSN (nos atributos de nó "nome" e "nome compartilhado") com os IDs NCBI, IDs de PDB e números de GI fornecidos no arquivo de entrada. Vários NCBI e IDs de PDB podem ser associados ao mesmo UniProt ID se / quando isso ocorre, o atributo de nó é uma lista dos IDs associados ao UniProt ID. Este atributo de nó pode ser pesquisado no Cytoscape para que o usuário possa localizar as sequências / atributos de nó para os IDs de acesso de entrada.

Conforme descrito para a Opção C, o usuário pode especificar uma ou mais famílias Pfam e / ou InterPro a serem incluídas no SSN. Os atributos de nó para as sequências nos membros da família Pfam / InterPro serão aqueles fornecidos na Opção B. O SSN inclui um atributo de nó que especifica se a sequência está associada a uma sequência no arquivo de entrada (USUÁRIO) ou família Pfam / InterPro ( FAMÍLIA).

Opções avançadas: iguais às descritas para a opção C.

Opções avançadas (setas magenta): Ao clicar na guia Opções avançadas abaixo da caixa de entrada, você pode inserir um valor “personalizado” usado no BLAST completo. Você também pode selecionar uma fração das sequências na (s) família (s) Pfam e / ou InterPro de entrada para que possa gerar uma rede de “visão geral” para famílias e 100.000 sequências.

Fração: Esta opção avançada se aplica SOMENTE às sequências na família Pfam ou InterPro, se assim especificado, não no arquivo FASTA fornecido pelo usuário. Como na Opção B, embora o limite do número de sequências que podem ser usadas para gerar um SSN seja limitado a & le 100.000, com esta opção avançada você pode selecionar uma fração do número total de sequências para conjuntos de sequências maiores para gerar uma rede .

Utilitário para a identificação e coloração de clusters independentes dentro de um SSN.


Figura 6. Configurações para o utilitário de colorir.

O servidor EFI-GNT para gerar redes de vizinhança do genoma (GNNs http://efi.igb.illinois.edu/efi-gnt/) recupera informações da vizinhança do genoma para sequências em um SSN de entrada. O SSN de entrada é gerado pelo EFI-EST (Opções A, B, D e E com base em UniProt IDs) ou exportado pelo Cytoscape após análise. O EFI-GNT reconhece os clusters no SSN e extrai os IDs UniProt para as sequências em cada cluster. Cada cluster é atribuído a um número de cluster exclusivo e os nós para as sequências em cada cluster são atribuídos a uma cor exclusiva. Este “SSN colorido” está disponível para download, junto com os GNNs. O SSN colorido auxilia o usuário na análise dos GNNs, permitindo a associação guiada por cores dos nós do cluster nos GNNs com os clusters no SSN de entrada.

No entanto, um SSN colorido também é útil para análises de SSNs. Por exemplo, em vez de analisar um SSN monocromático, o SSN colorido pode fornecer a capacidade de localizar e identificar mais facilmente clusters em SSNs complicados.

Além disso, as cores em um SSN colorido podem ser usadas para identificar como os clusters isofuncionais emergem conforme a pontuação de alinhamento é aumentada (vide infra). Sequências em clusters que são misturados em valores baixos da pontuação de alinhamento e segregam em clusters separados conforme a pontuação de alinhamento é aumentada podem compartilhar propriedades funcionais. Esse rastreamento de separação de cluster é "fácil" se as cores atribuídas aos clusters no SSN colorido "final" com clusters segregados puderem ser atribuídas aos nós / sequências em SSNs filtrados com pontuações de alinhamento menores.


& ltp> Esta seção fornece qualquer informação útil sobre a proteína, principalmente conhecimento biológico. & ltp> & lta href = '/ help / function_section' target = '_ top'> Mais. & lt / a> & lt / p> Função i

Desempenha um papel importante na obliteração específica da tight junction do espaço intercelular, por meio da atividade de adesão celular independente do cálcio.

& # xd & ltp> Informações selecionadas manualmente que foram propagadas de uma proteína caracterizada experimentalmente relacionada. & lt / p> & # xd & # xd & ltp> & lta href = "/ manual / evidences # ECO: 0000250"> Mais. & lt / a> & lt / p> & # xd Asserção manual inferida da semelhança de sequência com i


Formato do prefixo de adesão DDBJ / EMBL / GenBank

O formato dos números de acesso do GenBank é:

Prefixos de adesão de nucleotídeo

Prefixos de adesão de proteína

Os números de acesso Swiss-Prot / UniProtKB seguem um formato diferente.

Formato de acesso RefSeq

Os projetos RefSeq são projetos de anotação de sequência NCBI e não fazem parte do DDBJ / EMBL / GenBank. Os números de acesso RefSeq podem ser distinguidos dos acessos GenBank por seu formato distinto de barra inferior na terceira posição.


3 RESULTADOS E DISCUSSÃO

O preenchimento inicial do banco de dados leva ∼10 dias, indicando por que é muito importante que o sistema possa ser atualizado. Uma atualização correspondente a uma nova versão completa do UniProtKB / SwissProt leva & lt17 h. Os tempos aproximados para preencher o banco de dados e atualizá-lo são mostrados na Tabela 1.

Tempo aproximado necessário para preencher e atualizar o banco de dados mostrado em horas

Estágio de processamento. Tempo aproximado do relógio de parede (h).
. População inicial. Atualizando.
Processando SwissProt 0.5 0.5
Processando trEMBL 1.5 1.5
Processando arquivos PDB 2.0 0.1
Correção de referências cruzadas, etc. 0.5 0.2
Varredura de força bruta 216.0 13.0
Executando alinhamentos 13.5 0.6
Resultados de despejo 0.3 0.3
Análise de dados de banco de dados 0.5 0.5
Total 234.8 16.7
Estágio de processamento. Tempo aproximado do relógio de parede (h).
. População inicial. Atualizando.
Processando SwissProt 0.5 0.5
Processando trEMBL 1.5 1.5
Processando arquivos PDB 2.0 0.1
Correção de referências cruzadas, etc. 0.5 0.2
Varredura de força bruta 216.0 13.0
Executando alinhamentos 13.5 0.6
Resultados de despejo 0.3 0.3
Análise de dados de banco de dados 0.5 0.5
Total 234.8 16.7

Os tempos estavam em um sistema usando um processador Athlon XP 2800+, mas são altamente dependentes de outros parâmetros, como velocidades de acesso ao disco e à rede e, o mais importante, o tamanho do banco de dados. ‘Análise de dados de banco de dados’ representa o tempo gasto para as etapas de análise do PostgreSQL para atualizar os índices - consulte o texto.

Tempo aproximado necessário para preencher e atualizar o banco de dados mostrado em horas

Estágio de processamento. Tempo aproximado do relógio de parede (h).
. População inicial. Atualizando.
Processando SwissProt 0.5 0.5
Processando trEMBL 1.5 1.5
Processando arquivos PDB 2.0 0.1
Correção de referências cruzadas, etc. 0.5 0.2
Varredura de força bruta 216.0 13.0
Executando alinhamentos 13.5 0.6
Resultados de despejo 0.3 0.3
Análise de dados de banco de dados 0.5 0.5
Total 234.8 16.7
Estágio de processamento. Tempo aproximado do relógio de parede (h).
. População inicial. Atualizando.
Processando SwissProt 0.5 0.5
Processando trEMBL 1.5 1.5
Processando arquivos PDB 2.0 0.1
Correção de referências cruzadas, etc. 0.5 0.2
Varredura de força bruta 216.0 13.0
Realizando alinhamentos 13.5 0.6
Resultados de despejo 0.3 0.3
Análise de dados de banco de dados 0.5 0.5
Total 234.8 16.7

Os tempos estavam em um sistema usando um processador Athlon XP 2800+, mas são altamente dependentes de outros parâmetros, como velocidades de acesso ao disco e à rede e, o mais importante, o tamanho do banco de dados. ‘Análise de dados de banco de dados’ representa o tempo gasto para as etapas de análise do PostgreSQL para atualizar os índices - consulte o texto.

O banco de dados PostgreSQL é facilmente capaz de lidar com tabelas bastante grandes. As tabelas ‘sprot’, ‘idac’ e ‘acac’ têm mais de 2 milhões de linhas cada, enquanto a tabela ‘alinhamento’ contém quase 8 milhões de linhas. No entanto, descobrimos que era importante executar o comando de análise do PostgreSQL em intervalos regulares ao preencher o banco de dados. Isso atualiza as estatísticas sobre o conteúdo do banco de dados e permite que os índices funcionem com a máxima eficiência. Se isso não fosse feito, o processo principal de "postmaster" poderia começar a rastrear usando muito tempo de CPU e conseguindo muito pouco.

A Tabela 2 mostra o número de cadeias mapeadas para entradas UniProt de cada uma das fontes de informação. A grande maioria das entradas mapeadas usando um link na entrada do PDB também terá um link do UniProt. No entanto, como os links do PDB atualmente têm prioridade sobre os links do UniProtKB, essas informações não são registradas.

Fontes de informações de links no mapeamento completo

Fonte de dados de mapeamento. Número de cadeias mapeadas.
Entrada PDB 40 664
UniProtKB 15 057 a
Varredura de força bruta 10 324 b
DNA 6261
Peptídeos curtos 1647
fasta33 falhou 111
Incomparável 1063
Fonte de dados de mapeamento. Número de cadeias mapeadas.
Entrada PDB 40 664
UniProtKB 15 057 a
Varredura de força bruta 10 324 b
DNA 6261
Peptídeos curtos 1647
fasta33 falhou 111
Incomparável 1063

a Como os links de PDB para UniProtKB têm prioridade sobre links na outra direção, esta figura considera apenas os links de UniProtKB para PDB onde os links na outra direção estão ausentes.

b Enquanto 10324 cadeias foram atribuídas pela varredura de força bruta, 815 delas eram cadeias em arquivos PDB de várias cadeias vinculados a UniProtKB / SwissProt, mas que não foram identificadas como correspondentes porque outras cadeias combinaram com uma identidade de sequência superior. O verdadeiro número de cadeias adicionais encontradas pela varredura de força bruta é, portanto, 9509.

Fontes de informações de links no mapeamento completo

Fonte de dados de mapeamento. Número de cadeias mapeadas.
Entrada PDB 40 664
UniProtKB 15 057 a
Varredura de força bruta 10 324 b
DNA 6261
Peptídeos curtos 1647
fasta33 falhou 111
Incomparável 1063
Fonte de dados de mapeamento. Número de cadeias mapeadas.
Entrada PDB 40 664
UniProtKB 15 057 a
Varredura de força bruta 10 324 b
DNA 6261
Peptídeos curtos 1647
fasta33 falhou 111
Incomparável 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 et al., 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 et al., 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 et al., 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.


INTRODUÇÃO

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? - Biologia

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 núcleo. In this example the term perinuclear space is a child of núcleo. 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 Valor P 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
Pseudônimo
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.


Assista o vídeo: RetrieveID mapping intro (Agosto 2022).