معلومة

مسارات البروتين ، Superfamilie ، قاعدة بيانات الوظيفة / موقع الويب؟

مسارات البروتين ، Superfamilie ، قاعدة بيانات الوظيفة / موقع الويب؟


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.

سأقوم باستعراض بعض البيانات القديمة - لكنني أواجه هذه المشكلة حيث أن جميع مواقع الويب التي استخدمناها لم تعد موجودة. ما لدي هو قائمة طويلة جدًا من البروتينات التي تحتوي على رقم انضمام (المرجع من NCBI) والكائن الحي الذي ينتمون إليه. إذن إلى أين أذهب من أجل: 1) العثور على معلومات حول المسار الذي يشاركون فيه. سيكون من الرائع تصور المسار بأكمله أيضًا.
2) هناك وظيفة. 3) سوبر الأسرة


ال UniProt قاعدة المعرفة (UniProtKB) هي محور مركزي لجمع المعلومات الوظيفية عن البروتينات.


مسارات البروتين ، Superfamilie ، قاعدة بيانات الوظيفة / موقع الويب؟ - مادة الاحياء

سلة مشترياتك فارغة حاليا. i & ltp> عند تصفح بروتينات UniProt المختلفة ، يمكنك استخدام "السلة" لحفظها ، بحيث يمكنك العودة للعثور عليها أو تحليلها لاحقًا. & ltp> & lta href = '/ help / basket' target = '_ top'> أكثر. & lt / a> & lt / p>

حدد عنصرًا (عناصر) وانقر فوق "إضافة إلى السلة" لإنشاء مجموعتك الخاصة هنا
(بحد أقصى 400 إدخال)

بوابة UniProt الجديدة لأحدث مدخلات ومستقبلات بروتين فيروس كورونا SARS-CoV-2 ، محدثة بشكل مستقل عن دورة إصدار UniProt العامة.

التغييرات القادمة
لا يوجد حاليا أي تغييرات مخطط لها

إصدار UniProt 2021_03
أهمية الاضطراب | تنبؤات MobiDB-lite للمناطق المضطربة جوهريًا | UniProtKB عبر AWS Open Data و Amazo.

إصدار UniProt 2021_02
مع القليل من المساعدة من صديقي | تصور الموقع دون الخلوي SwissBioPics | تغيير رموز الأدلة للأدلة التجميعية

إصدار UniProt 2021_01
(تقريبًا) كل شيء عن CBASS | إسنادات ترافقية إلى VEuPathDB | التغييرات على humsavar.txt والكلمات الرئيسية ذات الصلة | البروتينات المرجعية downlo.

إصدار UniProt 2020_06
السموم ، مناجم الذهب للعقاقير المضادة للطفيليات الجديدة | إزالة الإشارات المرجعية إلى KO

ابدء

البحث عن النص
يتيح لك البحث الأساسي عن النص الخاص بنا البحث في جميع الموارد المتاحة

انفجار
ابحث عن مناطق التشابه بين التسلسلات الخاصة بك

محاذاة التسلسل
قم بمحاذاة تسلسل بروتين أو أكثر باستخدام برنامج Clustal Omega

استرجاع / تعيين المعرف
بحث مجمّع باستخدام معرفات UniProt أو تحويلها إلى نوع آخر من معرفات قاعدة البيانات (أو العكس)

بحث الببتيد
ابحث عن التسلسلات التي تطابق تمامًا تسلسل الاستعلام الببتيد

بيانات UniProt

إحصائيات
عرض إحصائيات Swiss-Prot و TrEMBL

أرسل بياناتك
إرسال التسلسلات والمنشورات وتحديثات التعليقات التوضيحية

الوصول الآلي
استعلم عن بيانات UniProt باستخدام واجهات برمجة التطبيقات التي توفر خدمات REST و SPARQL و Java

بقعة ضوء البروتين

هندسة معمارية غريبة

ينقسم الفضاء الذي يتطور فيه البشر إلى أجزاء. يجعل الحياة أسهل. كل جزء مخصص لنشاط معين. لدينا منازل للعيش فيها ، وحمامات سباحة للسباحة بها ، ومطاعم للتواصل الاجتماعي ، وقطارات للسفر ، وطرق للقيادة على طول ، ومكاتب للعمل فيها. وتنقسم الخلايا أيضًا إلى أجزاء ، وتُعرف باسم العضيات أو المقصورات و hellip


المقدمة

تهدف قاعدة بيانات البروتينات المتفاعلة (DIP) إلى دمج مجموعة متنوعة من المعرفة التجريبية حول تفاعل البروتينات في قاعدة بيانات واحدة يسهل الوصول إليها. تتوفر المعرفة البيولوجية حول تفاعلات البروتين والبروتين في العديد من المجلات العلمية المختلفة وفي الأرشيفات مثل MEDLINE (المكتبة الوطنية للطب ، دكتوراه في الطب ، الولايات المتحدة الأمريكية). على الرغم من أن المجتمع العلمي يستخدم الأدبيات والمحفوظات يوميًا ، فإن استرجاع البيانات المتخصصة من هذه المصادر يتطلب جهدًا أكبر من DIP ، الذي يجمع المعلومات من الملاحظات المتعددة والتقنيات التجريبية بالإضافة إلى توفير معلومات حول شبكات البروتينات المتفاعلة.

الهدف الأساسي من DIP هو استخراج ودمج ثروة المعلومات حول تفاعلات البروتين والبروتين في بيئة سهلة الاستخدام. على الرغم من أن قواعد البيانات الخاصة بالكائنات الحية مثل YPD (1) للخميرة ، EcoCyc (2) لـ الإشريكية القولونيةو FlyNet لـ ذبابة الفاكهة (3) غالبًا ما تحتوي على معلومات تتعلق بمسارات البروتين ومجمعات البروتين مثل قواعد بيانات المسار مثل KEGG (4) و CNSB (5) ، تم إنشاء DIP لاستكمال قواعد البيانات الحالية ولتضمين البروتينات المتفاعلة من العديد من الكائنات الحية مما يسمح للعلماء بالتوسع و تكمل ملاحظات تفاعلات البروتين والبروتين في كائن حي واحد مع الملاحظات من الكائنات الحية الأخرى.


إحصائيات PANTHER 5.0

PANTHER / LIB (مكتبة عائلة البروتين والعائلة الفرعية HMMs) ، الإصدار 5.0 يحتوي على 256413 تسلسل تدريب ، مجمعة في 6683 عائلة. تم تقسيم هذه العائلات بعد ذلك إلى 31705 عائلة فرعية.

تم استخدام PANTHER HMMs لتوضيح جينات ترميز البروتين المشروحة في الإنسان والفأر والفئران و ذبابة الفاكهة سوداء البطن الجينوم. يتم عرض كسور هذه الجينات التي تم إعطاؤها تعليقًا توضيحيًا وظيفيًا بواسطة PANTHER 5.0 في الجدول 1.

عدد الجينات من كل كائن حي المصنف باستخدام PANTHER HMMs

الجينوم. عدد الجينات. عدد الجينات مع PANTHER HMM ضرب. عدد الجينات المرتبطة بـ MF. عدد الجينات مع جمعية BP.
LocusLink الإنسان 16 232 14 533 (89.5%) 10 453 (64.4%) 10 410 (64.1%)
الماوس LocusLink 15 020 13 147 (87.5%) 10 012 (66.7%) 9933 (66.1%)
الفئران LocusLink 4516 4391 (97.2%) 3967 (87.8%) 3969 (87.9%)
FlyBase دي ميلانوجاستر13 654 9325 (68.3%) 6253 (45.8%) 5719 (41.9%)
الجينوم. عدد الجينات. عدد الجينات مع PANTHER HMM ضرب. عدد الجينات المرتبطة بـ MF. عدد الجينات مع جمعية BP.
LocusLink الإنسان 16 232 14 533 (89.5%) 10 453 (64.4%) 10 410 (64.1%)
الماوس LocusLink 15 020 13 147 (87.5%) 10 012 (66.7%) 9933 (66.1%)
الفئران LocusLink 4516 4391 (97.2%) 3967 (87.8%) 3969 (87.9%)
FlyBase دي ميلانوجاستر13 654 9325 (68.3%) 6253 (45.8%) 5719 (41.9%)

يمكن البحث عن هذه التصنيفات على موقع PANTHER. بالنسبة إلى LocusLink ، تم النظر فقط في الجينات المرتبطة بـ RefSeq مراجعة واحدة على الأقل (رقم الانضمام الذي يبدأ بـ "NP"). يمكن تصنيف الجينات التي تشفر البروتينات التي تصطدم بـ PANTHER HMM إلى عائلة أو فصيلة فرعية ، ومعظمها وليس كلها مرتبطة بتصنيفات وظيفية جزيئية ذات مغزى (MF) أو عملية بيولوجية (BP).

عدد الجينات من كل كائن حي المصنف باستخدام PANTHER HMMs

الجينوم. عدد الجينات. عدد الجينات مع PANTHER HMM ضرب. عدد الجينات مع جمعية MF. عدد الجينات مع جمعية BP.
LocusLink الإنسان 16 232 14 533 (89.5%) 10 453 (64.4%) 10 410 (64.1%)
الماوس LocusLink 15 020 13 147 (87.5%) 10 012 (66.7%) 9933 (66.1%)
الفئران LocusLink 4516 4391 (97.2%) 3967 (87.8%) 3969 (87.9%)
FlyBase دي ميلانوجاستر13 654 9325 (68.3%) 6253 (45.8%) 5719 (41.9%)
الجينوم. عدد الجينات. عدد الجينات مع PANTHER HMM ضرب. عدد الجينات مع جمعية MF. عدد الجينات مع جمعية BP.
LocusLink الإنسان 16 232 14 533 (89.5%) 10 453 (64.4%) 10 410 (64.1%)
الماوس LocusLink 15 020 13 147 (87.5%) 10 012 (66.7%) 9933 (66.1%)
الفئران LocusLink 4516 4391 (97.2%) 3967 (87.8%) 3969 (87.9%)
FlyBase دي ميلانوجاستر13 654 9325 (68.3%) 6253 (45.8%) 5719 (41.9%)

يمكن البحث عن هذه التصنيفات على موقع PANTHER. بالنسبة إلى LocusLink ، تم النظر فقط في الجينات المرتبطة بـ RefSeq مراجعة واحدة على الأقل (رقم الانضمام الذي يبدأ بـ "NP"). يمكن تصنيف الجينات التي تشفر البروتينات التي تضرب PANTHER HMM إلى عائلة أو فصيلة فرعية ، ومعظمها وليس كلها مرتبطة بتصنيفات الوظيفة الجزيئية (MF) أو العمليات البيولوجية (BP).


بحث Pathway Commons:

  • 25 أغسطس 2015:
    • هذه البوابة لم يتم تحديثه منذ أكتوبر 2011. الرجاء استخدام خدمات الويب PC2 الجديدة.
    • هذه البوابة لن يتم تحديثها في المستقبل ونعمل على خدمة Pathway Commons بديلة للإصدار المتوقع في منتصف عام 2013.
    • نحن نشجعك على اختبار الخدمة الجديدة والانتقال إليها بمجرد إصدارها.
    • من فضلك أرسل لنا الأسئلة والتعليقات.
    • مجموعة بيانات BioGRID (25 سبتمبر 2011 ، الإصدار 3.1.81).
    • مجموعة بيانات IntAct (29 سبتمبر 2011 ، الإصدار 3.1.17288).
    • مجموعة بيانات تفاعل مسار الطبيعة (12 أكتوبر 2011).
    • مجموعة بيانات Reactome (20 سبتمبر 2011 الإصدار 38).
    • مجموعة بيانات BioGRID (1 مايو 2011 ، الإصدار 3.1.76).
    • مجموعة بيانات HumanCyc (8 يونيو 2011 الإصدار 15.1).
    • مجموعة بيانات تفاعل مسار الطبيعة (14 يونيو 2011).
    • مجموعة بيانات Reactome (15 مارس 2011 ، الإصدار 36).
    • مجموعة بيانات IntAct (3 فبراير 2011 الإصدار 138).
    • تمت إزالة MetaCyc بسبب المسارات العامة للكائن - ستتم إعادتها عندما يتم دعم هذه المسارات في Pathway Commons.
    • إصلاحات الأخطاء لاستيراد خط الأنابيب ومصدر تنزيل الدُفعات.
    • تمت إضافة مجموعة بيانات MetaCyc (7 ديسمبر 2010 الإصدار 14.6).
    • مجموعة بيانات BioGRID (15 ديسمبر 2010 الإصدار 3.1.72).
    • مجموعة بيانات HumanCyc (7 أكتوبر 2010 الإصدار 14.6).
    • مجموعة بيانات IntAct (15 ديسمبر 2010).
    • مجموعة بيانات النعناع (21 ديسمبر 2010).
    • Nature PID (16 سبتمبر 2010).
    • مجموعة بيانات Reactome (17 ديسمبر 2010 الإصدار 35).
    • مجموعة بيانات BioGRID (31 يوليو 2010 Velsion 30.0.67).
    • مجموعة بيانات HPRD (13 أبريل 2010 الإصدار 9).
    • مجموعة بيانات HumanCyc (16 يونيو 2010 الإصدار 14.1).
    • مجموعة بيانات IntAct (8 أغسطس 2010).
    • مجموعة بيانات MINT (28 يوليو 2010).
    • NCI / قاعدة بيانات تفاعل مسار الطبيعة (10 أغسطس 2010).
    • مجموعة بيانات Reactome (18 يونيو 2010 الإصدار 33).
    • تحسين وظائف البحث.
      جميع بيانات Pathway Commons بتنسيقات ملفات متعددة متاحة الآن.
  • مركز بيولوجيا الأنظمة نيويورك - مجموعة بيانات IMID (17 ديسمبر 2008 الإصدار 27).
  • أحدث مجموعة بيانات Reactome (24 يونيو 2009 الإصدار 29).
  • أحدث مجموعة بيانات HumanCyc (22 يونيو 2009 الإصدار 13.1).
  • يتم الآن شرح جميع بروتينات الخميرة بتعليق توضيحي وظيفي UniProt.
  • باستخدام Pathway Commons:

    علماء الأحياء: تصفح وابحث عن المسارات عبر العديد من قواعد بيانات المسار العام القيّمة.

    علماء الأحياء الحاسوبية: قم بتنزيل مجموعة متكاملة من المسارات بتنسيق BioPAX للتحليل الشامل.

    مطوري البرامج: أنشئ برنامجًا أعلى Pathway Commons باستخدام واجهة برمجة تطبيقات خدمة الويب الخاصة بنا. قم بتنزيل وتثبيت برنامج cPath لإنشاء مرآة محلية.

    مصادر البيانات الحالية:

    إحصائيات Pathway Commons السريعة:
    عدد المسارات: 1,668
    عدد التفاعلات: 442,182
    عدد الكيانات المادية: 86,282
    عدد الكائنات الحية: 414

    من المقرر تكامل مصادر البيانات الإضافية في المستقبل القريب. للحصول على دليل شامل لقواعد بيانات التفاعل والمسار ، يرجى الرجوع إلى Pathguide.

    نقلاً عن Pathway Commons:

    للإشارة إلى مشروع Pathway Commons: سيرامي وآخرون. Pathway Commons ، مصدر ويب لبيانات المسار البيولوجي. نوكل. الدقة الأحماض. (2010) دوى: 10.1093 / nar / gkq1039

    للإشارة إلى برنامج cPath: سيرامي وآخرون. cPath: برنامج مفتوح المصدر لجمع المسارات البيولوجية وتخزينها والاستعلام عنها. المعلوماتية الحيوية BMC. (2006) دوى: 10.1186 / 1471-2105-7-497


    قاعدة بيانات تشوير الخلايا والمجلة الافتراضية

    في يونيو 2015 ، تم إيقاف إصدار المجلة الافتراضية كجزء من علم الإشارات. مع توفر العديد من المقالات سواء من خلال الوصول المفتوح أو بدون رسوم بعد 6-12 شهرًا من النشر ، تضاءلت قيمة هذه الميزة. لمزيد من التفاصيل ، يرجى الاطلاع على صفحة تعليمات Virtual Journal.

    أرشفة قاعدة بيانات تشوير الخلايا في عام 2015

    في يونيو 2015 ، أرشفة Science Signaling الواجهة الرسومية في قاعدة بيانات تشوير الخلية. على الرغم من أن قاعدة البيانات مفيدة للمبتدئين المهتمين باستكشاف المسارات المتعارف عليها ، إلا أن نطاق الشبكات وتعقيد الأحداث التنظيمية المتضمنة في مسارات الإشارات الخلوية قد تجاوز بنية قاعدة البيانات. قررت AAAS تركيز الجهود في مجالات أخرى من الاتصال العلمي وعدم إعادة تطوير أو تحديث البيانات في قاعدة البيانات أو برنامج إدخال البيانات. ومع ذلك ، بالنسبة لأولئك القراء المهتمين بالبيانات التي كانت متاحة اعتبارًا من آخر تحديث ، فإن ملفات XML للبيانات الموجودة في قاعدة البيانات متاحة الآن دون أي قيود ترخيص خاصة للمستخدمين الأكاديميين. المستخدمون الأكاديميون هم أفراد في مؤسسات بحث أكاديمية أو عامة أو حكومية يقومون بإجراء بحث وتطوير غير تجاري. هذه الملفات متاحة في لغة ترميز بيولوجيا الأنظمة (SMBL) المستوى 2 الإصدار 1.

    لاحظ وجود خطأ في ملفات XML للمسارات (كانت السمة فارغة ولا ينبغي أن تكون موجودة في ملف XML). تم توفير نسخة محدثة من الملفات اعتبارًا من 13 نوفمبر 2015:

    يمكن توجيه الأسئلة ، بما في ذلك تلك المتعلقة بالاستخدام غير الأكاديمي لقاعدة البيانات ، إلى [email protected]

    نظرة عامة على بنية قاعدة البيانات

    يتم تنظيم البيانات في & quot المسارات المتعارف عليها & quot؛ المسارات المثالية أو المعممة التي تمثل خصائص مشتركة لوحدة أو مسار إشارات معين & quot؛ مسارات محددة & quot؛ حيث من المعروف أن المكونات تعمل معًا في كائن حي أو نسيج أو نوع خلية معين. أدخلت سلطات المسار مكونات أساسية ومحددة في قاعدة البيانات ثم قامت بدمج هذه المكونات في المسارات. يحتوي كل مكون على حد أدنى من مجموعة المعلومات المستقلة عن أي مسار يظهر فيه. هذه هي معلومات المكون & quot؛ مستقل عن المسار & quot وهي موجودة في ملف & ldquocomponents & rdquo XML. بمجرد وضع المكونات في مسار ما ، فإنها تحصل على معلومات مكونات & quot إضافية تعتمد على المسار ، والتي تعد جزءًا من المعلومات الموجودة في ملفات & ldquopathways & rdquo XML. لكل مسار معرف فريد وملف XML خاص به. يمكن فقط لمكونات محددة المشاركة في مسارات محددة ويمكن فقط للمكونات الأساسية المشاركة في المسارات الأساسية. يحتوي كل مكون محدد على مكون أساسي & مثل & مثل. يتم اشتقاق العناصر المختلفة في البيانات من المفردات المضبوطة وكل عنصر في مفردات مضبوطة له معرف فريد يتم استخدامه في مكون XML وملفات المسار XML. المعلومات حول المفردات الخاضعة للرقابة موجودة في ملف & ldquovocabularies & rdquo XML. ملف & ldqu Pants & rdquo XML عبارة عن قائمة بالمساهمين والمحررين والمطورين الذين قاموا بتحديث البيانات في قاعدة البيانات والمشار إليها في ملفات XML الخاصة بالمكونات والمسارات.


    64٪ من الدراسات الخارجية الموجودة في ExoCarta قد أجرت عمليات الطرد المركزي النطاقي المعدل

    Exosomes عبارة عن حويصلات غشائية 30-150 نانومتر من أصل داخلي تفرزها معظم أنواع الخلايا في المختبر. توفر ExoCarta ، وهي قاعدة بيانات exosome ، المحتويات التي تم تحديدها في exosomes في كائنات متعددة.


    قم بإجراء تحليل المعلوماتية الحيوية لمجموعة بيانات الحويصلة خارج الخلية باستخدام FunRich ، أداة قائمة بذاتها مفتوحة الوصول. نسخة محدثة جديدة من FunRich متاحة للتنزيل (12/09/2016) من هنا


    Vesiclepedia - خلاصة وافية عن الحويصلات خارج الخلية

    روابط خارجية تهم باحثي الحويصلة خارج الخلية

    تريد المساهمة في ExoCarta؟

    سنبقي ExoCarta محدثًا بالدراسات الخارجية الجديدة. نود مشاركة المجتمع العلمي بأي من الطرق التالية.

    /> إرسال مجموعات بيانات exosome / RNA / lipid غير منشورة (يمكن جعلها خاصة حتى يتم نشرها)
    /> أشر إلى منشور خارجي فاتنا

    اتصل بنا إما لتحميل بيانات exosome الخاصة بك أو للإشارة إلينا إذا لم نقم بإضافة أي دراسة exosome منشورة.

    Keerthikumar، S.، Chisanga، D.، Ariyaratne، D.، Al Saffar، H.، Anand، S.، Zhao، K.، Samuel، M.، Pathan، M.، Jois، M.، Chilamkurti، N. ، Gangoda، L. and Mathivanan، S. ExoCarta: ملخص على شبكة الإنترنت للبضائع الخارجية. مجلة البيولوجيا الجزيئية. 2015. PubMed

    Simpson، R.J.، Kalra، H. and Mathivanan، S. ExoCarta كمورد لأبحاث الكائنات الخارجية مجلة الحويصلات خارج الخلية. 2012. PubMed

    ماثيفانان ، إس. فاهنر ، سي جيه ، ريد ، جنرال إلكتريك ، وسيمبسون ، آر جيه. ExoCarta 2012: قاعدة بيانات للبروتينات الخارجية والحمض النووي الريبي والدهون. بحوث الأحماض النووية. 2012. PubMed

    ماتيفانان ، س. وسيمبسون ، آر جيه. ExoCarta: خلاصة وافية للبروتينات الخارجية و RNA. البروتيوميات. 2009. 21 ، 4997-5000. PubMed

    1. Simpson RJ و Mathivanan S. الحويصلات الدقيقة خارج الخلية: الحاجة إلى تسمية معترف بها دوليًا ومعايير تنقية صارمة ياء بروتينات بيوينفورم. 2012. PubMed

    2. Thery C ، Ostrowski M ، Segura E. حويصلات الغشاء كناقلات للاستجابات المناعية. نات ريف إمونول. 2009. 8 ، 581-93. PubMed

    3. Keller S، Sanderson MP، Stoeck A، Altevogt P. Exosomes: من التكوُّن الحيوي والإفراز إلى الوظيفة البيولوجية. إمونول ليت. 2006. 2، 102-8. PubMed

    4. Simpson RJ، Lim JW، Moritz RL، Mathivanan S. Exosomes: رؤى بروتينية وإمكانات تشخيصية. خبير تقييم البروتيوميات. 2009. 3 ، 267-83. PubMed

    5. Record M ، Subra C ، Silvente-Poirot S ، Poirot M. Exosomes كإشارات بين الخلايا ومؤثرات دوائية. Biochem فارماكول. 2011.10 ، 1171-82. PubMed

    6. Cocucci E ، Racchetti G ، Meldolesi J. ذرف الحويصلات المجهرية: لا مزيد من المصنوعات اليدوية. اتجاهات خلية بيول. 2009. 2، 43-51. PubMed

    7. Schorey JS، Bhatnagar S. وظيفة exosome: من مناعة الورم إلى بيولوجيا الممرض. مرور. 2008. 6 ، 871-81. PubMed

    8. ماتيفانان إس ، جي إتش ، سيمبسون آر جيه. Exosomes: عضيات خارج الخلية مهمة في التواصل بين الخلايا. مجلة البروتيوميات. 2010. PubMed

    9. فان نيل جي ، بورتو كارييرو الأول ، سيموس إس ، رابوسو جي. Exosomes: مسار مشترك لوظيفة متخصصة. ي بيوتشيم. 2006. 1، 13-21. PubMed

    10. جونستون RM. الأهمية البيولوجية Exosomes: مراجعة موجزة. خلايا الدم Mol Dis. 2006. 2، 315-21. PubMed


    لماذا يتحمّس باحثو السرطان للمسارات البيولوجية؟

    حتى وقت قريب ، كان العديد من الباحثين يأملون في أن تكون معظم أشكال السرطان مدفوعة بطفرات جينية مفردة ويمكن علاجها بالعقاقير التي تستهدف تلك الطفرات المحددة. كان الكثير من هذا الأمل مبنيًا على نجاح عقار إيماتينيب (جليفيك) ، وهو دواء مصمم خصيصًا لعلاج سرطان الدم المسمى ابيضاض الدم النخاعي المزمن (CML). يحدث سرطان الدم النخاعي المزمن بسبب خلل جيني واحد يؤدي إلى إنتاج بروتين معيب يحفز نمو الخلايا غير المنضبط. يرتبط Gleevec بهذا البروتين ، مما يوقف نشاطه ويؤدي إلى نتائج مثيرة في العديد من مرضى سرطان الدم النخاعي المزمن.

    لسوء الحظ ، لم يصمد نهج الهدف الواحد والعقار الواحد لمعظم أنواع السرطان الأخرى. وجدت المشاريع الحديثة التي فككت رموز جينومات الخلايا السرطانية مجموعة من الطفرات الجينية المختلفة التي يمكن أن تؤدي إلى نفس السرطان في مرضى مختلفين.

    وبالتالي ، بدلاً من محاولة اكتشاف طرق لمهاجمة عدو جيني محدد جيدًا ، يواجه الباحثون الآن احتمال محاربة العديد من الأعداء.

    لحسن الحظ ، يمكن تبسيط هذه النظرة المعقدة من خلال النظر في المسارات البيولوجية التي تعطلت بسبب الطفرات الجينية. مع مزيد من البحث حول المسارات البيولوجية والملامح الجينية لأورام معينة ، قد يتمكن مطورو الأدوية من تركيز انتباههم على مسارين أو ثلاثة مسارات فقط. يمكن للمرضى بعد ذلك تلقي الدواء أو العقارين الأكثر احتمالاً لإصلاح المسارات المصابة بأورامهم الخاصة.

    حتى وقت قريب ، كان العديد من الباحثين يأملون في أن تكون معظم أشكال السرطان مدفوعة بطفرات جينية مفردة ويمكن علاجها بالعقاقير التي تستهدف تلك الطفرات المحددة. كان الكثير من هذا الأمل قائمًا على نجاح عقار إيماتينيب (جليفيك) ، وهو دواء مصمم خصيصًا لعلاج سرطان الدم يسمى سرطان الدم النخاعي المزمن (CML). يحدث سرطان الدم النخاعي المزمن بسبب خلل جيني واحد يؤدي إلى إنتاج بروتين معيب يحفز نمو الخلايا غير المنضبط. يرتبط Gleevec بهذا البروتين ، مما يوقف نشاطه ويؤدي إلى نتائج مثيرة في العديد من مرضى سرطان الدم النخاعي المزمن.

    لسوء الحظ ، لم يصمد نهج الهدف الواحد والعقار الواحد لمعظم أنواع السرطان الأخرى. وجدت المشاريع الحديثة التي فككت رموز جينومات الخلايا السرطانية مجموعة من الطفرات الجينية المختلفة التي يمكن أن تؤدي إلى نفس السرطان في مرضى مختلفين.

    وبالتالي ، بدلاً من محاولة اكتشاف طرق لمهاجمة عدو جيني محدد جيدًا ، يواجه الباحثون الآن احتمال محاربة العديد من الأعداء.

    لحسن الحظ ، يمكن تبسيط هذه النظرة المعقدة من خلال النظر في المسارات البيولوجية التي تعطلت بسبب الطفرات الجينية. مع مزيد من البحث حول المسارات البيولوجية والملامح الجينية لأورام معينة ، قد يتمكن مطورو الأدوية من تركيز انتباههم على مسارين أو ثلاثة مسارات فقط. يمكن للمرضى بعد ذلك تلقي الدواء أو العقارين الأكثر احتمالاً لإصلاح المسارات المصابة بأورامهم الخاصة.


    مسارات الإشارات

    استنتج إطار عمل للشبكات التنظيمية من عدد كبير من ملفات تعريف التعبير الجيني.

    عارض قائم على الويب لشبكات تشوير الخلايا التفاعلية.

    تعرف على كيفية مشاركة البروتين في المسارات الخلوية المختلفة.

    ابحث عن التفاعل الجزيئي الحيوي ، والمعلومات المعقدة والمسار.

    ابحث في مجموعة واسعة من الخرائط الديناميكية لخرائط مسار التمثيل الغذائي الكلاسيكي وتوصيل الإشارات.

    تم تطويره لإيواء وتوزيع مجموعات من البروتينات والتفاعلات الوراثية من أنواع الكائنات الحية النموذجية الرئيسية.

    بناء واسترجاع وتحليل وتصور أنواع مختلفة من الشبكات البيولوجية.

    مورد بيولوجي يجمع المعلومات الأكثر صلة بالجينات والبروتينات المشاركة في عمليات دورة خلايا الإنسان والخميرة.

    ابحث عن معلومات حول تنظيم دورة الخلية في الثدييات في الحالات الطبيعية والمرضية

    ابحث عن معلومات حول نماذج الشبكة الجزيئية.

    ابحث في قاعدة بيانات مركزية تحتوي على بيانات من عدد كبير من دراسات المصفوفات الدقيقة لدورة الخلية.

    إجراء شرح جيني شامل ، وتحليل بيانات التعبير ، ورسم خرائط المسار البيولوجي ، ومهام الجينوميات الوظيفية الأخرى.

    قاعدة بيانات مرتكزة على الجينات تدمج موارد الشرح الجيني غير المتجانسة لتسهيل التحليل الوظيفي الجيني عالي الإنتاجية.

    ابحث عن معلومات عن التعبير الجيني للنبات استجابة لمسببات الأمراض والتغيرات البيئية.

    ابحث عن معلومات حول الاتصالات التنظيمية بين الخلايا.

    تصور وتحليل بيانات التعبير الجيني في سياق المسارات البيولوجية.

    ابحث عن معلومات حول شبكات الجينات ، مثل المسارات الأيضية ومسارات تحويل الإشارات.

    تحليل التجارب القائمة على الطفرات وتوليف الشبكات الجينية.

    ابحث عن دليل على وجود جزيئات الحمض النووي الريبوزي في مجموعة الجينات ذات الأهمية.

    تحليل الشبكات البيولوجية الكبيرة.

    تعدين الشبكات البيولوجية غير المتجانسة للوحدات الجينية ذات الأهمية الوظيفية.

    ابحث عن معلومات شاملة عن مستقبل غشاء البلازما البشري.

    تجميع البيانات الجينية الجزيئية في نماذج من الشبكات الجينية.

    بحث وتحليل تفاعلات البروتين.

    تعيين البيانات الجينومية والجزيئية للأنظمة والوظائف البيولوجية.

    ابحث في مجموعة من خرائط المسار حول التمثيل الغذائي ونقل الإشارات وتنظيم الجينات والعمليات الخلوية.

    علق مجموعة من متواليات النيوكليوتيدات أو البروتينات بمصطلحات KEGG Orthology وحدد المسارات التي تحدث بشكل متكرر أو المخصب إحصائيًا بشكل كبير بين التسلسلات المطلوبة.

    اعثر على معلومات في PubMed حول مسارات نقل الجينات والإشارات.

    ابحث عن معلومات عن بروتينات نقل الإشارة المأخوذة من 459 كائنًا بكتيريًا وعتيقًا.

    مجموعة من المسارات المنسقة والمراجعة من قبل الأقران تتألف من الإشارات الجزيئية البشرية والأحداث التنظيمية والعمليات الخلوية الرئيسية.

    برنامج للتوليف والاستدلال والتبسيط المشترك لشبكات تحويل الإشارة.

    صندوق أدوات لتحليل الشبكات والعناقيد والطبقات والمسارات البيولوجية.

    العثور على معلومات حول بروتينات تحويل إشارة النظام المكون من عنصرين (TCS).

    تصفح وابحث عن البروتينات بناءً على وظائفها البيولوجية.

    ابحث عن بيانات الفسفرة لأي بروتين مهم.

    ابحث عن قاعدة البيانات والأدوات ذات الصلة بدراسة المسار البيولوجي من قائمة الموارد الشاملة هذه.

    ابحث عن معلومات حول تفاعلات مسببات الأمراض النباتية ، ونقل الإشارات ، والتعبير الجيني للمصفوفة الدقيقة أثناء التسبب في المرض.

    كشف ركائز جديدة لأنازات معينة.

    ابحث في قاعدة بيانات مواقع الفسفرة في الجسم الحي لبروتينات الإنسان والفأر

    تطبيق لرسم خرائط الجينات بدائية النواة والبروتينات المقابلة لشبكات تنظيم الجينات والتمثيل الغذائي الشائعة.

    اعثر على معلومات حول مسارات إصلاح الحمض النووي في H.

    اعثر على معلومات شاملة عن المسار البيولوجي من مورد منسق للمسارات الأساسية وردود الفعل في علم الأحياء البشري.

    استخدام لتحليل السيليكو للشبكات التنظيمية.

    اعثر على معلومات حول شبكة فسفرة ركيزة البروتين كيناز في البشر.

    اعثر على معلومات حول توضيح المسار واكتشاف المسار في علم الأيض ، وعلم النسخ ، والبروتينات ، وبيولوجيا الأنظمة.

    ابحث عن معلومات حول تصنيف نقل الإشارة في الخلايا حقيقية النواة.

    ابحث عن الزخارف داخل البروتينات التي من المحتمل أن يتم فسفرتها بواسطة كينازات بروتين معينة أو ترتبط بمجالات مثل مجالات SH2 أو مجالات 14-3-3 أو مجالات PDZ.

    ابحث عن وجهات النظر والمراجعات والبروتوكولات والمقالات الصحفية التي تركز على إشارات الخلية.

    تحليل وتصور شبكات تنظيم الجينات التي تجمع المعلومات الموسوعية على مسار تحويل الإشارة.

    يوفر معلومات أساسية عن أكثر من 3800 بروتين للثدييات تشارك في الإشارات الخلوية.

    أداة لتصور المسار والتحرير والتنبؤ والبناء.

    ابحث عن معلومات حول التفاعلات الجينية المحتملة في مجموعات الجينات.

    ابحث عن معلومات شاملة عن بروتينات Wnt ومسارات إشارات Wnt.

    يدعم نظام مكتبة العلوم الصحية العلوم الصحية في جامعة بيتسبرغ.

    & نسخة 1996-2014 نظام مكتبة العلوم الصحية ، جامعة بيتسبرغ. كل الحقوق محفوظة.
    اتصل بمسؤول الموقع


    مسارات البروتين ، Superfamilie ، قاعدة بيانات الوظيفة / موقع الويب؟ - مادة الاحياء

    التوافقات والأشجار

    محاذاة تسلسل مخصصة للقطاعات والمخلفات وأشجار النشوء والتطور.

    مصدر تحديد الهيكل

    بناء أداة التصميم والطفرات المقترحة استقرار الحرارة.

    متصفح الهيكل والإحصائيات

    متصفح مفصل لهياكل وتحسينات GPCR المتوفرة حاليًا.

    نماذج التنادد

    نماذج تجانس متعددة للقالب لكل GPCRome.

    قطع الأرض المتبقية

    مخططات الحلزون والثعبان القابلة للتخصيص لـ GPCR و G- بروتينات و B- الإيقاف.

    يحتوي GPCRdb على بيانات مرجعية ، وتصور تفاعلي وأدوات تصميم التجربة لمستقبلات البروتين G (GPCRs). يقوم GPCRdb برعاية محاذاة التسلسل والهياكل وطفرات المستقبل من الأدب. الرسوم البيانية التفاعلية تصور بقايا المستقبلات (مثل مخطط snakeplot و helix box) والعلاقات (مثل أشجار النشوء والتطور). راجع نظرة عامة رسومية أو فيديو أو مقالات أو وثائق GPCRdb.

    تم تطوير GPCRdb بواسطة مجموعة David Gloriam ، وهو يدمج البيانات من مجتمع GPCR الكبير ويحافظ على تعاون نشط مع دليل علم الأدوية (IUPHAR) و GPCRmd و ERNEST. إذا كنت تستخدم GPCRdb ، فيرجى تذكر ذكرنا.


    شاهد الفيديو: شجع منتج بلدك المكملات الغذائية ادمكس ADMIX#vlog (قد 2022).