标记档案: Reactome



This week includes one of those stories that reminds me of the power of databases. See that diagnostic odyssey of a family with a child with mystery symptoms and the doctor who sleuthed out some information–then connected with other families awaiting answers (Hudson Alpha tweet). But then there’s also the looming issues of misuse of information, two tweets on that this week. More tools. More genomes. Wild plants, wild viruses, wild ancestors. Reactome graphical components are popular–if you make them, people will use them.

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一周的视频提示: Plant Reactome at Gramene

gramene_logoReactome is one of our favorite tools to explore pathways. And they cover a wide range of species, which is helpful for many researchers. But there are times when having a topic-specific tool can be even more useful for a research community. Sometimes these types of tools are disease-specific, or in the case of today’s Video Tip of the Week, plant-centric. If you haven’t seen it before, this introduction to Plant Reactome is worth exploring.

In this overview of Plant Reactome, Justin Preece describes the data model to help understand the foundation of Reactome. And then quickly moves into how you can access this tool from the Gramene 门户网站. There’s guidance on the organization of the interface, and how to access pathways you are interested in. Then there’s an explanation of their process of projecting pathways from well-characterized rice data on to other species that might be less well characterized. They have over 200 curated rice pathways and ongoing curation as well. There are dozens of Arabidopsis curated pathways too. There’s a bit about the move to the new Reactome platform, and analysis tools available with that. There’s an example of time course data shown to illustrate a series of data. The talk touches a little bit on the new main Reactome interface that we also highlighted.



Plant Reactome directly: http://plantreactome.gramene.org/

Gramene main site: http://www.gramene.org/

Reactome: http://www.reactome.org/


Tello-Ruiz, 米, 斯坦, j的, 卫, 学, Preece, j的, 奥尔森, 答:, Naithani, 学, Amarasinghe, V, Dharmawardhana, 体育, Jiao, 华, Mulvaney, j的, 库玛丽, 学, Chougule, 光, Elser, j的, 王, 二, Thomason, j的, Bolser, 四, Kerhornou, 答:, Walts, 二, Fonseca, 全, 韦尔塔, 属, Keays, 米, 唐, 华, 帕金森, 阁下, Fabregat, 答:, 麦凯, 学, 韦泽, j的, 耳咽管, 体育, 斯坦, 属, Petryszak, 河, kersey, 体育, Jaiswal, 体育, & 器具, ð. (2015). Gramene 2016: comparative plant genomics and pathway resources 核酸研究 分类号: 10.1093/nar/gkv1179

Fabregat, 答:, Sidiropoulos, 光, Garapati, 体育, 吉莱斯皮, 米, 豪斯曼, 光, 山楂, 河, Jassal, 二, 裙, 学, Korninger, 楼, 麦凯, 学, 马修斯, 属, 五月, 二, Milacic, 米, Rothfels, 光, Shamovsky, V, Webber, 米, 韦泽, j的, 威廉姆斯, 米, 吴, 克, 斯坦, 属, Hermjakob, 阁下, & 耳咽管, P. (2015). The Reactome pathway Knowledgebase 核酸研究 分类号: 10.1093/nar/gkv1351


一周的视频提示: 新Reactome途径门户 3.0

new_reactomeReactome 通路的浏览器一直是我们的最爱. 我们看着它演变多年来, 并继续升值的组织和功能,它提供了在一系列物种的探索途径和相互作用.

从邮件列表最近, 我了解了Reactome途径门户网站的新版本, V3.0, 这就是现在为大家提供. 我会后一块在这里, 但你可以通过点击其公布的全部细节.

该Reactome团队宣布我们的新途径的浏览器发布, 通过我们的网站访问 http://www.reactome.org/PathwayBrowser/ . 浏览器提供我们的内容的更快,更可靠的导航,并更好地利用我们的分析工具. 改进包括改进和定制的配色方案, 并有能力使用名称的专用路径图中的搜索术语, 基因名称和标识,包括图中显示的标识符分子隐藏复合物内和分子集. 浏览器 “背部” 和 “前锋” 按钮允许用户检查作出到达当前视图中的每个选择. 细节在图中显示的电平是放大依赖性, 当用户缩小像ATP和水,使经常性的小分子淡出和彩色叠加出现,以确定subpathways出现, 提供了更清晰,翔实的概述.

所以他们很好的基础仍然, 但导航改进等功能已在本次更新修改. 兴高采烈地, 他们创造了一个简短的介绍视频以及, 并成为今天本周我们的视频提示. 注意:: 没有音响与此, 留意注释.

我希望会有一个文件来与新的细节, 但我没能找到它只是还没有. 我会加回的参考,当我发现它 (是的, 我做拖网 高级访问 NAR的部分,看看什么是未来,未来数据库的问题非常有规律….).


Reactome主网站: 銈://www.reactome.org

Reactome新途径的浏览器: http://www.reactome.org/PathwayBrowser

克罗夫特, 四, 天地, 答:, 山楂, 河, Milacic, 米, 韦泽, j的, 吴, 克, 华而不实的, 米, Garapati, 体育, 吉莱斯皮, 米, Kamdar, 米, Jassal, 二, 裙, 学, 马修斯, 属, 五月, 二, Palatnik, 学, Rothfels, 光, Shamovsky, V, 宋, 阁下, 威廉姆斯, 米, Birney, 大肠杆菌, Hermjakob, 阁下, 斯坦, 属, & 耳咽管, P. (2013). 该Reactome途径知识库 核酸研究, 42 (D1) 分类号: 10.1093/NAR / gkt1102

一周的视频提示: TargetMine, Data Warehouse for Drug Discovery

Browsing around genomic regions, layering on lots of associated data, and beginning to explore new data types I might come across are things that really fire up my brain. 对我来说, visualization is key to forming new ideas about the relationships between genomic features and patterns of data. But frequently I want to take this to the next step–asking where else these patterns appear, how many other instances of this situation are there in a data set, and maybe adding additional complexity to the problem and refine the quest. This is not always easy to do with primarily visual software tools. This is when I turn to tools like the UCSC的表浏览器, BioMart, 和 InterMine to handle some list of genes, or regions, or features.

We’ve touched on all of these before–sometimes with full tutorial suites (UCSC的, BioMart), and sometimes as a 提示的周, InterMineInterMine对于复杂的查询. Learning about the foundations of these tools will let you use various versions or flavors of them at other sites. I love to see tools that are re-used for different topics when that’s possible, rather than building a whole new system. There are ModENCODE, 大鼠, yeast mines, 多. This week’s tip is about one of those others–TargetMine is built on the InterMine foundation, with a specific focus on prioritizing candidate genes for pharmaceutical interventions. 从 their site overview, I’ll add this description they use: TargetMine

TargetMine is an integrated data warehouse system which has been primarily developed for the purpose of target prioritisation and early stage drug discovery.

For more details about their framework and philosophy, you should see their papers (下面链接). The earlier one sets out the rationale, the data types, and the data sources they are incorporating. They also establish their place in the ecosystem of other databases in this arena, which helps you to understand their role. But you should see the next paper for a really good grasp of how their candidate prioritization work with the “Integrated Pathway Clusters” concept they’ve added. They combined data from KEGG的, Reactome, 和 NCI’s PID collections to enhance the features of their data warehouse system.

This week’s Video Tip of the Week highlights one of the tutorial movies that the TargetMine team provides. There’s no spoken audio with it, but the captions that help you to understand what’s going on are in English. I followed along on a browser with their example–they have a sample list to simply click on, and you can see various enrichments of the sets–途径, 基因本体论, Disease Ontology, InterPro, CATH, and compounds. They call these the “biological themes” and I find them really useful. You can create new lists from these theme collections. They also illustrate the “template” option–pre-defined queries with typical features people may wish to search. The example shows how to go from the list of genes you had to pathways–but there are other templates as well.

Another section of the video has an example of a custom query with the Query Builder. They ask for structural information for proteins targeted by acetaminophen. It’s a nice example of how to go from a compound to protein structure–a question I’ve seen come up before in discussion threads.

In their more recent paper (also below), they have some case studies that illustrate the concepts of prioritizing targets for different disease situations with their system. They also expand on the functions with additional software to explore the pathways: http://targetmine.mizuguchilab.org/pathclust/ .

So have a look at the features of TargetMine for prioritization of candidate genes. I think the numerous “themes” are a really useful way to assess lists of genes (or whatever you are starting with).


TargetMine: http://targetmine.mizuguchilab.org/ [注意:: their domain name has changed since the publications, this is the one that will persist.]

InterMine: http://intermine.github.io/intermine.org/


陈, 华, 特里帕蒂, 属, & Mizuguchi, ç. (2011). TargetMine, an Integrated Data Warehouse for Candidate Gene Prioritisation and Target Discovery 科学公共图书馆一, 6 (3) 分类号: 10.1371/journal.pone.0017844

陈, 华, 特里帕蒂, 属, Dessailly, 二, Nyström-Persson, j的, 艾哈迈德, 学, & Mizuguchi, ç. (2014). Integrated Pathway Clusters with Coherent Biological Themes for Target Prioritisation 科学公共图书馆一, 9 (6) 分类号: 10.1371/journal.pone.0099030

Kalderimis A., ř. 莱恩, ð. Butano, S. Contrino, M. 莱恩, Ĵ. Heimbach, F. 胡锦涛, ř. 史密斯, ř. Stěpán, Ĵ. 沙利文 & Ğ. 米克勒姆 & (2014). InterMine: extensive web services for modern biology, 核酸研究, 42 (W1) W468-W472. 分类号: http://dx.doi.org/10.1093/nar/gku301


欢迎来到我们的链接集合星期五功能: SNPpets. 一周之内,我们遇到了很多链接和读取,我们认为很有趣, 但不要到一个博客帖子. 在这里,他们是您的享受…

  • ROFL: 逆转录 @ madkayaker: 生物信息学教授: “我们要跳过一些东西,这样我们可以得到的可卡因…演习。” 最佳最后词不断. [玛丽]
  • 在新闻发布会上最好的故事里我看到evah: “它几乎证明,恐龙小脑筋. 或缺乏烹饪技巧。”遗传分析揭示历史, 一个古老的美味的演变 — 羊肚菌 先端有 @ franknfoode [玛丽]
  • 逆转录 @ kdpru: NCBI的更新Bookshelp是相当不错的. 提示: 浏览发现NCBI的资源文件过滤onType =文件 & 出版商= NCBI的 [玛丽]
  • 逆转录 @ Chris_Evelo: Reactome网站WikiPathways现在的生活! http://reactome.wikipathways.org [玛丽]
  • 哦, 的人, 一些天,Twitter的裂缝我. 不少本周该: 逆转录 @ lipscombe1: 我从我的雇主的计算部的警告,我googled“裸鼹鼠的基因组”. 是否有地球上的性吸引力的事情? [玛丽]

Reactome希望您的输入 – 用户调查 & T恤衫

上周,有些人可能参加 Reactome网络研讨会 与玛丽 & 我和听说过的伟大那边的一些新功能. 我已经在探索 & 测试界面更新,因为我目前正在更新 我们完全教程Reactome, 但网络研讨会是一个很好的的确认,我是打“正确的东西”. 网络研讨会记录,并应尽快公布, 所以如果你错过了网络研讨会敬请期待 & 检查出来时可用. 我觉得很有意思 – 它提供了更多的背景 & 理论 Reactome, 再加上一些案例研究. 我们的教程是多动手, 一步一步如何使用许多探索, 但并非所有, 对Reactome的功能,使我们的网上讲座和教程真的很好相得益彰, 在我看来.

但我没有得到的T恤衫尚未 – 我的坏. 现在每个人都有了一个星期以来,网络研讨会,探讨Reactome & 该Reactome团队希望你愿意分享您的想法, 与他们的建议和意见. 作为一个鼓励’ 他们提供了 5 Reactome T恤衫抽样调查参与者. 下面是调查者呼吁的是,我们得到了罗宾:

我们非常感谢您在评价Reactome援助. 您的回答将会给我们一个对Reactome网站和工具的有效性说明, 并在其中可以改进之处. 我们想知道您的背景和研究兴趣位,欢迎您的书面意见和建议.

调查大约需要 5 分钟即可完成. 您提供的信息将永远不会被公布于众,或与第三方共享.

参与调查是可选的. 不过, 五幸运参与者谁完成调查将获得Reactome T恤.

您可以访问的调查在: https://www.surveymonkey.com/s/RV63355



罗宾唧唧, 博士

火星中心, 南楼
101 书院街, 套房 800
多伦多, 安大略, 加拿大M5G 0A3

我一定会接受调查, 所以可能会玛丽. 我有一些想法,分享 & 补充了很多关于他们做了什么. 祈求好运,他们得到很大的回响 & 多找几个T恤衫传递出 – 那岂不是冷静,如果我们都可能走Reactome广告牌? :)

Reactome网络研讨会即将到来; 星期三二月 2

我们在上周的道路上做研讨会, 所以这是一个老了几天. 但如果你是在往朋友的邮件列表不是有可能是新的给你. 快速只字不提 转到好友列表: 因为如此多的工具依赖基因本体,并具有一定的GO组件类, 有相当多的事情来了,邮寄名单范围. 这不只是GO本身的开发. 您可能想要检查出来.

无论如何, 我希望今天讲话的重点是这个即将到来的通知 Reactome 网络研讨会. 已经有大的变化的接口, 但潜在的冷静,以及所有生物途径高质量完好无损, 当然! Reactome是我们有很长一段时间喜爱的工具, 而且我们的协调下与周围人的更新Reactome 我们的教程. 我们正在努力现在该更新.

如果你想 了解Reactome和这些新的变化更, 还有的将是一个网络研讨会即将. 你必须注册, 而我只给其中的一些细节在这里. 头向 转到朋友邮件中的链接 看到其余.

安大略基因组研究所 (法律) 和安大略癌症研究所的研究 (OICR) 是共同主办一个小时的网络会议有关Reactome通路数据库/网络研讨会 (http://www.reactome.org) - 免费提供, 手动策划的核心生物资源的途径. 数据库提供的Reactome如G蛋白偶联受体信号与细胞凋亡通路的数据封装人类生物学研究到复杂的新陈代谢活动广泛领域的基本途径.

这个后续的研讨会将介绍一个更直观的用户界面和数据分析工具的新套件的更新网站. 学习使用不同的研究小组从这种通过个案研究的数据库.

该报告将给予博士. 罗宾唧唧, 外联经理Reactome, OICR, 并会介绍如何使用更新Reactome资源:

•诠释与Reactome BioMart实验数据集,


转到链接的注册详情. 我会聆听 (如果我们不为这一天安排一个研讨会!)


玛丽得到了关于新的公告 Reactome 通过今天发布 Gofriends邮件列表. 你可以 阅读公告, 和我将分享我在这里释放的简要分析. 我一直在玩今天下午与新功能.

如果您签出的释放, 或检查我已经包括了形象, 你将立即通知该网页已显著改变. 以前的网页显示一个巨大的互动式地图,根据该上市的superpathways, 沿着顶部的导航选项. 主页是现在更加的信息源,而不是立即进入到途径. 顶部的导航标签大致相同的工具仍然可用, 除了SkyPainter工具不再列出. 主面板中的页面包含了一个'关于’ 区, 的图像的“本月的通路’ (可点击立即获得通路显示), 和新闻和说明区. 在左边是一个关键字搜索窗口的新的导航区, 工具按钮 (途径浏览器, 路径分析, 物种的比较和表达分析), 那么多个下载选项, '试试这个’ 区,您可以到的路径分析工具界面, 一个地区对新版本中添加您的意见.

通路浏览器界面 打开左面板的上市途径, 和右侧面板空. 所需的通路上任何一个用户点击 & 然后选择subpathway,他们要在主面板显示. 主面板显示一个放大面积的通路. 另外一个微小的面板打开的名单,并概述一个完整的通路形象的途径面板之间. 这可以用来在较大的导航所需的途径, 放大面板. 也有各种分析, 在左侧面板中的选项卡提供的注释和上传功能, 可以打开一个较低的和详细报告 (4日) 面板通过点​​击一个小箭头头.

路径分析工具 似乎已经取代了SkyPainter工具. 像SkyPainter需要一个ID列表 & 分析相关的途径. 虽然SkyPainter工具颜色编码与过度代表的途径和上​​市为代表的途径统计学途径图, 分析工具提供了所有相关联的途径的用户ID列表中每个基因或蛋白质. 从报告中的用户可以链接到通路的浏览器显示进一步探讨个人的途径.

比较物种表达分析 工具让用户可以比较两个物种之间的通路, 或表达数据映射到通路图像. 例如数据集,您可以单击 & 运行. 其他功能强大的工具, 如高级搜索, BioMart搜索功能, 探路者和小分子搜索都显示为可用,大致维持不变, 这是很酷.

当然,我们将更新 我们充分Reactome教程 反映详细的变化 – 之后,我们给释放了一点时间,以确保一切稳定. :)

提示的周: PathCase数据的途径

我们花了很多时间探索基因组数据, 变化, 和说明. 但是,当然对基因序列的线性和角度不是唯一的方法检查数据. 了解的途径,使基因和分子实体相互作用的理解是至关重要的系统生物学.

有许多工具,可以帮助您可视化和探索这个类型的数据数. KEGG的 是最古老的工具之一,在生物信息学, BioCyc 众所周知,使用, Reactome 是我们的最爱. 最近 NCBI的生物系统 已经到来, 和 BioModels 在EBI的工具提供了这种类型以及更多的数据. 通路相互作用数据库 是另一个地方试试. 你会发现是,每个人都有不同的侧重点, 物种集中或数据集可用, 和不同的工具来使用以图形方式显示数据库. 如何自定义或与数据交互也可以变化. 所以,你可能需要尝试多个,寻找一个你想你的目的.

但是对于今天的周端,我会强调 PathCase, 数据库系统的一个途径,从凯斯西保留地大学. 这是一个工具,我有我的眼数年, 他们不断增加新的功能和数据集的可视化界面和搜索做得不错,这是.

PathCase 为您提供多种方法来浏览和检索途径, 进程, 生物体, 同时分子实体 (如ATP, 离子, 等) 以及基因和蛋白质. 这一切都集成到系统中, 所以当你找到感兴趣的项目,你可以移动到其他相关件. 例如, 从你的途径可以找到的基因,了解更多有关的基因. 从基因的途径,你可以加载其所参与.

当你有通路图形载入, 您可以与该通路点击, 拖延, 重新组织和更. 右键单击提供更详细的项目和数据可视化方法. 一个选择,我没有时间在电影中表现的是你可以使用H20/CO2框加载链接到一个你正在寻找途径和装载这些注册, 要进一步沿任何您可能感兴趣的路线. 这里只是一个样本,快速的: 从NARS2基因页我装丙氨酸途径, 然后添加脂肪酸的代谢途径. 现在我可以探讨与所有标准PathCase工具,对他们俩的关系很多理解. 一旦你开始探索这些,你会惊讶于通路可能有多么复杂的可视化.

因此,如果你有兴趣在生物途径, 他们和代表他们的探索, 退房PathCase.

PathCase网站: http://nashua.cwru.edu/pathwaysweb/

埃利奥特, 二, Kirac, 米, 莱特富特, 答:, 慢, 克, 梅斯, 学, 程, 大肠杆菌, 王, 华, 古普塔, 三, Ozsoyoglu, 克, & Meral Ozsoyoglu, ž. (2008). PathCase: 数据库系统的途径 生物信息学, 24 (21), 2526-2533 分类号: 10.1093/bioinformatics/btn459


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