Glycoinformatika - Glycoinformatics

Glycoinformatika je obor bioinformatika který se týká studia sacharidy podílí se na bílkovinách posttranslační modifikace. Široce zahrnuje (ale není omezeno na) databáze, software, a algoritmus vývoj pro studium sacharidové struktury, glykokonjugáty, enzymatický uhlohydrát syntéza a degradace, stejně jako sacharidy interakce. Konvenční používání tohoto termínu v současné době nezahrnuje léčbu sacharidů od známých výživný aspekt.

Problémy, které je třeba zvážit

Posloupnost informací o větvení v arabinoxylan molekula.[1] Struktura sacharidů je vyjádřena jako posloupnost čísel představujících větve v hlavním řetězci. Jak se složitost řetězce zvyšuje, numerická reprezentace sacharidů se stává složitější.

Přestože glykosylace je nejběžnější formou modifikace bílkovin, s vysoce složitými sacharidovými strukturami, s bioinformatikou glycome je stále velmi chudý.[2][3]

Na rozdíl od lineárních proteinů a nukleových kyselin jsou sacharidy často rozvětvené a extrémně složité.[4] Například jen čtyři cukry mohou být spojeny dohromady a vytvořit více než 5 milionů různých druhů sacharidů[5] nebo devět různých cukrů může být sestaveno do 15 milionů možných čtyř-řetězců cukru.[6]

Také počet jednoduché cukry které tvoří glykany je více než počet nukleotidy které tvoří DNA nebo RNA. Proto je výpočetně nákladnější vyhodnotit jejich struktury.[7]

Jedním z hlavních omezení v glycoinformatice je obtížnost reprezentace cukrů v sekvenční formě, zejména kvůli jejich rozvětvené povaze.[6] Kvůli nedostatku genetického modrého tisku nemají sacharidy „pevnou“ sekvenci. Místo toho je sekvence do značné míry určena přítomností různých enzymů kinetické rozdíly a variace v biosyntetickém mikroprostředí buněk. To zvyšuje složitost analýzy a experimentální reprodukovatelnost sledované struktury sacharidů.[8] Z tohoto důvodu jsou sacharidy často považovány za molekuly „chudé na informace“.

Databáze

Udržování aktuální databáze není snadné vzhledem k tomu, že existují rozdíly v pojmenování, grafických znázorněních a informacích poskytovaných týkajících se dané struktury.

Tabulka hlavních glyko-databází.[9] [10]

DatabázePopisURL
GlycomeDB (zastaralý)Portál pro glykanové struktury, které byly integrovány z několika hlavních databází souvisejících s glykany.http://www.glycome-db.org
GLYCOSCIENCES.deJedna z prvních databází dat glykanové struktury zahrnuje také data NMR a odkazy na literaturu.https://web.archive.org/web/20180521104202/http://www.glycosciences.de/
Konsorcium pro funkční glykomiku (CFG)Glykanové struktury, údaje o afinitě vazby glykanu, údaje o profilování glykanu z analýzy MALDI-TOF, data knock-out myšího fenotypu a data exprese glykoenzymu.http://www.functionalglycomics.org
Japonské konsorcium pro glykobiologii a glykotechnologickou databázi (JCGGDB)Komplexní databázový portál pro hlavní databáze související s glykosy v Japonsku, včetně údajů o hmotnostním spektru glykanových profilů, údajů o lektinovém poli, glykoproteindat, informací o glykogenu včetně informací o nemoci atd.http://jcggdb.jp
KEGG GLYCANGlykanové struktury a jejich údaje o dráze, včetně informací o glykogenu, jak jsou organizovány KEGGORTHOLOGII.http://www.genome.jp/kegg/glycan/
UniCarbDB(tandem) MS, HPLC a NMR data a související glykanové struktury.http://www.eurocarbdb.org http://www.ebi.ac.uk/eurocarb/home.action[trvalý mrtvý odkaz ]
GlyGenNačte informace z více mezinárodních zdrojů dat a integruje a harmonizuje data pro glykokonjugáty a sacharidy. Webový portál poskytuje uživatelům snadný výchozí bod pro vyhledávání informací týkajících se glykosylace proteinů, výskytu glykanů, glykosylace u nemocí atd.https://www.glygen.org/
Databáze struktur sacharidů (CSDB)Upravené strukturní, bibliografické, taxonomické, NMR a další údaje o sacharidech z prokaryot, rostlin a hub.http://csdb.glycoscience.ru

Reference

  1. ^ Dervilly-Pinel G a kol. (2004). Sacharidové polymery 55: 171–177.
  2. ^ Helenius A, Aebi M (2001) Intracelulární funkce N-vázaných glykanů. Science 291: 2364–2369
  3. ^ Kikuchi N, et al. (2005). Bioinformatika 21: 1717–1718. http://bioinformatics.oxfordjournals.org/cgi/content/full/21/8/1717
  4. ^ Seeberger PH (2005). Nature 437: 1239.
  5. ^ Service RF (2001). Science 291: 805-806. http://www.sciencemag.org/cgi/content/full/291/5505/805a
  6. ^ A b Dove A (2001). Nature Biotechnology 19: 913-917. http://www.columbia.edu/cu/biology/courses/w3034/LACpapers/bittersweetNatBiot01.pdf Archivováno 29. 06. 2010 na Wayback Machine
  7. ^ von der Lieth CW a kol. (2011). EUROCarbDB: Platforma pro otevřený přístup pro glycoinformatiku. Glycobiology 21: 4: 493–502
  8. ^ Lutteke T. (2012). Využití glycoinformatiky v glykochemii. Beilstein J. Org. Chem. 8: 915–929. doi: 10,3762 / bjoc.8.104
  9. ^ Aoki-Kinoshita KF. (2011). Úvod do glykoformatiky a výpočetních aplikací. Beilstein-Institut. (PDF 1,57 MB)
  10. ^ Egorova K.S., Toukach Ph.V. (2018). Glycoinformatics: přemostění izolovaných ostrovů v moři dat. Angewandte Chemie International Edition 57: 14986-14990 | doi: 10,1002 / anie.201803576