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dcGO

dcGO es una base de datos ontológica integral para dominios proteicos. [ 1 ] Como recurso ontológico, dcGO integra ontologías biomédicas abiertas de diversos contextos, desde in...

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dcGO es una base de datos ontológica integral para dominios proteicos. [ 1 ] Como recurso ontológico, dcGO integra ontologías biomédicas abiertas de diversos contextos, desde información funcional como Gene Ontology hasta información sobre enzimas y vías metabólicas, desde información fenotípica de los principales organismos modelo hasta información sobre enfermedades humanas y fármacos. Como recurso de dominios proteicos , dcGO incluye anotaciones tanto para los dominios individuales como para los supradominios (es decir, combinaciones de dos o más dominios sucesivos).

Conceptos

Detrás de dcGO hay dos conceptos clave. El primero consiste en etiquetar los dominios proteicos con ontologías, por ejemplo, con Gene Ontology. Por eso se llama dcGO, Ontología Génica Centrada en Dominios. El segundo concepto consiste en utilizar los dominios proteicos etiquetados con ontologías para, por ejemplo, predecir la función de las proteínas. En resumen, el primer concepto trata sobre cómo crear un recurso dcGO, y el segundo sobre cómo utilizarlo.

Cronogramas

  • En 2010, el algoritmo detrás de dcGO se publicó inicialmente como una mejora de la base de datos SUPERFAMILY . [ 2 ]
  • En 2011, el 'dcGO Predictor' se clasificó en el puesto 10 en la competición CAFA de 2011 cuando se aplicó a Gene Ontology . [ 3 ] [ 4 ] Este predictor es solo un método basado en dominios sin aprendizaje automático.
  • En 2012, la base de datos se publicó oficialmente en la edición de bases de datos de NAR.
  • En 2013, el servidor web se mejoró para admitir numerosos análisis que utilizan el recurso dcGO.
  • A principios de 2014, el 'dcGO Predictor' se presentó para predicciones tanto de función como de fenotipo, y se clasificó en primer lugar, en el cuarto puesto, en la predicción de fenotipos CAFA.
  • A finales de 2014, se desarrolló un paquete de R de código abierto llamado dcGOR para ayudar a analizar ontologías y anotaciones de dominios proteicos.

Servidor web

El uso reciente de dcGO es construir una red de dominios desde una perspectiva funcional para comparaciones entre ontologías, [ 5 ] y combinarla con el árbol de la vida de especies (sTOL) para proporcionar un contexto filogenético a la función y el fenotipo. [ 6 ]

Software

El software de código abierto dcGOR se desarrolla utilizando el lenguaje de programación R para analizar ontologías y anotaciones centradas en dominios. [ 7 ] Los análisis compatibles incluyen:

  • fácil acceso a una amplia gama de ontologías y sus anotaciones centradas en el dominio;
  • Capaz de crear ontologías y anotaciones personalizadas;
  • Análisis y visualización de enriquecimiento basado en dominios;
  • construcción de una red de dominio (similitud semántica) según anotaciones ontológicas;
  • Análisis de significancia para estimar una red de contactos (significancia estadística) utilizando el algoritmo de caminante aleatorio ;
  • computación paralela de alto rendimiento.

Las funcionalidades que se encuentran en desarrollo activo son:

  • Algoritmo e implementaciones para la creación de anotaciones de ontología centradas en el dominio;
  • Predicción de términos de ontología para arquitecturas de dominios proteicos de entrada;
  • Reconstrucción de caracteres discretos ancestrales mediante máxima verosimilitud/parsimonia.

Véase también

Referencias

  1. ↑ Fang, H.; Gough, J. (2012). "DcGO: Base de datos de ontologías centradas en dominios sobre funciones, fenotipos, enfermedades y más" . Nucleic Acids Research . 41 (Número especial de bases de datos): D536– D544. doi : 10.1093 / nar/gks1080 . PMC 3531119. PMID 23161684 .  
  2. ↑ De Lima Morais, DA; Fang, H.; Rackham, OJL; Wilson, D.; Pethica, R.; Chothia, C. ; Gough, J. (2010). "SUPERFAMILY 1.75 incluyendo un método de ontología genética centrado en dominios" . Nucleic Acids Research . 39 (número especial de bases de datos): D427– D434. doi : 10.1093/nar/ gkq1130 . PMC 3013712. PMID 21062816 .  
  3. ↑ Fang, H.; Gough, J. (2013). "Una solución centrada en el dominio para la genómica funcional mediante dcGO Predictor" . BMC Bioinformatics . 14 (Supl. 3): S9. doi : 10.1186 / 1471-2105-14-S3-S9 . PMC 3584936. PMID 23514627 .  
  4. ^ Radivojac, P.; Clark, WT; Orón, TR; Schnoes, AM; Wittkop, T.; Sokolov, A.; Graim, K.; Funk, C.; Verspoor, K.; Ben-Hur, A.; Pandey, G.; Yunes, JM; Talwalkar, AS; Repo, S.; Sousa, ML; Piovesán, D.; Casadio, R.; Wang, Z.; Cheng, J.; Colmillo, H.; Gough, J.; Koskinen, P.; Törönen, P.; Nokso-Koivisto, J.; Holm, L.; Cozzetto, D.; Buchan, DWA; Bryson, K.; Jones, DT; et al. (2013). "Una evaluación a gran escala de la predicción computacional de la función de proteínas" . Métodos de la naturaleza . 10 (3): 221– 227. doi : 10.1038/nmeth.2340 . PMC 3584181 . PMID 23353650 .   
  5. ↑ Fang, H; Gough, J (2013). "Una matriz enfermedad-fármaco-fenotipo inferida mediante el recorrido por una red de dominios funcionales". Molecular BioSystems . 9 (7): 1686– 96. doi : 10.1039/c3mb25495j . PMID 23462907 . 
  6. ↑ Fang, H.; Oates, ME; Pethica, RB; Greenwood, JM; Sardar, AJ; Rackham, OJL; Donoghue, PCJ; Stamatakis, A.; De Lima Morais, DA; Gough, J. (2013). "Un árbol de la vida (secuenciado) actualizado diariamente como referencia para la investigación del genoma" . Scientific Reports . 3 : 2015. Bibcode : 2013NatSR...3E2015F . doi : 10.1038/srep02015 . PMC 6504836. PMID 23778980 .  
  7. ↑ Fang, H (2014). "DcGOR: Un paquete de R para analizar ontologías y anotaciones de dominios proteicos" . PLOS Computational Biology . 10 (10) e1003929. Bibcode : 2014PLSCB..10E3929F . doi : 10.1371/journal.pcbi.1003929 . PMC 4214615. PMID 25356683 .  
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