Banche dati molti dati sulle proteine derivano dalle banche dati primarie

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1 Banche dati

2 Banche dati Si possono raggruppare in varie categorie in base al tipo di dato biologico che raccolgono e organizzano, ma ce ne sono alcune che sono da considerarsi fondamentali: - banche dati di sequenze nucleotidiche (dette anche primarie) - banche dati di espressione genica - banche dati proteiche Su queste se ne impiantano molte altre, che articolano le varie informazioni a seconda dei casi e degli scopi della banca dati e su cui è possibile effettuare ricerche in modo molto mirato. In questo corso verranno trattate le banche dati proteiche anche se non bisogna dimenticare che molti dati sulle proteine derivano dalle banche dati primarie, cioè quelle nucleotidiche.

3 Banche dati: un po di storia Inizio anni 70: nasce la tecnologia del DNA ricombinante, che permette di manipolare le sequenze nucleotidiche e di capire la struttura, la funzione e l organizzazione del DNA. Fine anni 70: pubblicazione dei primi dati genomici, con le prime sequenze nucleotidiche codificanti liberamente accessibili attraverso i rudimenti della rete disponibili a quel tempo tra le varie università. 2001: il Consorzio Pubblico Internazionale e la Celera Genomics forniscono dati del genoma umano completo, aprendo la strada ai progetti di sequenziamento a tappeto. Successivamente, l approccio biotecnologico ha fornito una serie imponente di dati di natura proteomica grazie all analisi spettrometrica e all elettroforesi 2-D, ed una serie altrettanto vasta di dati di trascrittomica grazie alla tecnologia dei microarray.

4 Banche dati: significato Insieme ai dati nasce l esigenza di sistemi di archiviazione e di ritrovamento facili e esaustivi, in modo da averli a disposizione in ogni istante, dato che sebbene ci siano tantissime informazioni, ognuna deve essere convalidata e confermata, essendo per la maggior parte dati grezzi non rielaborati. Conoscere il dato non significa capire il dato, serve sempre un approccio sperimentale classico perché questo sia veramente utile. una banca dati è il posto dove cercare i dati da cui partire per una ricerca, non il suo punto di arrivo.

5 I pionieri 1965: Margareth Dayhoff compila un atlante di proteine omologhe studiando le relazioni tra le sequenze primarie 1970: l atlante viene reso pubblico in versione elettronica nella banca dati NBRF => nasce la prima banca dati proteica. Ancora non ci sono dati di sequenziamento nucleotidico nella banca, sono tutti dati di natura biochimica classica, ma l idea di rendere disponibili in modo libero dei dati accumulati e organizzati è alla base del concetto che muove gli organizzatori e i curatori delle banche dati, e che muove anche i fondi per la loro gestione.

6 Banche dati: infrastrutture EMBNet, nata nel 1988 come rete europea a supporto della ricerca biomolecolare, oggi conta 41 nodi nazionali in paesi europei ed extraeuropei (in Italia il nodo è a Bari). APBioNet (Asian-Pacific Biologic Network), gemelleta con EMBNet, con un organizzazione analoga. Oggi le due banche dati primarie più importanti sono accessibili dai centri EBI (Cambridge, UK) : EMBL data-library NCBI (USA) : GenBank

7 Banche dati primarie 1981: nasce nel Laboratorio Europeo di Biologia Molecolare ad Heidelberg (Germania) l EMBL-datalibrary, 519 entries con sequenze di DNA e RNA, autore Kurt Stueber 1982: nasce una banca dati simile negli USA, darà vità alla GenBank, autore Walter Goad 1986: nel National Institute of Genetics in Mishima (Giappone) nasce un mirror della GenBank, la DDBJ 1992: i tre centri si consorziano nell INSDC (International Nucleotide Sequence Database Collaboration) stabilendo regole comuni per la gestione delle banche dati

8 Banche dati primarie: i numeri DDBJ release 80.0 GenBank release 176 Entries Base Pairs 1.40E E+11 Entries 1.20E E E E E E+07 1E+11 8E+10 6E+10 4E+10 2E+10 Base Pairs 0.00E Release - Date EMBL release 102

9 Organizzazione di un database biologico L oggetto principale è la ENTRY, una unità riconoscibile grazie ad un identificatore univoco, che possiede una descrizione organizzata in campi standardizzati riconoscibili grazie ad HEADERS (o qualifiers) univoci nella banca dati. es. Identificatore Autore Data ecc. Ogni banca dati presenta 2 versioni delle entries: Flat-file: un file di testo semplice, formattato, non interattivo. HTML : pagina web interattiva, di facile consultazione.

10 Banche dati primarie Le banche dati primarie sono la sorgente di tutte le altre banche dati, servono regole ferree e condivise affinché si possano sincronizzare on a daily basis. Per questo nasce il concetto di Feature Table

11 La feature table INSDC Niente è lasciato al caso (almeno nelle intenzioni) nel definire uno standard condiviso per la condivisione delle informazioni tra banche dati: oltre che ai campi (Feature keys) e ai valori (qualifiers) anche il numero di spazi e la formattazione del testo ha una definizione rigorosa. Qualifiers (/xxx=) (154) Feature keys (66)

12 L importanza dei qualifier I qualifier indicano che tipo di informazione si trova in un dato campo. Ne esistono attualmente 154, alcuni davvero curiosi In 2005 the International Nucleotide Sequence Database Collaboration (INSDC) introduced the lat_on qualifier that allows to describe precisely where the sequenced specimen was collected. The map above shows the geographical distribution of samples annotated so far.

13 Formattazione dei flat files Una formattazione così rigorosa assicura il corretto funzionamento dei programmi che eseguono il cosiddetto parsing dell informazione. EMBL GenBank

14 Interattività e dati incrociati L interattività ha un ruolo centrale per una banca dati, perché permette di navigare tra le sue entries e quelle di altri database. Sia i flat-file sia le pagine web sono ricchi di cross-references, riferimenti che mandano ad altre banche dati generiche o specializzate.

15 Incrociare i dati: il qualifier /db_xref Al fine di mantenere una uniformità rigorosa, anche le cross-references sono pre-classificate: il campo /db_xref serve a puntare banche dati esterne affidabili e verificate (es. non si può puntare wikipedia ). Detto questo però ogni consorzio però è libero di puntare ciò che vuole: le /db_xref sono ufficiali, le altre no Qualifier: /db_xref="database:identifier" Definition: database cross-reference: pointer to related information in another database Scope: all feature keys Value format: "database:identifier" where database is the name of the database containing related information, and identifier is the internal identifier of the related information according to the naming conventions of the cross-referenced database. Examples: cross reference to GDB identifier: /db_xref="gdb:39999" cross reference to Swiss-Prot entry: /db_xref="swiss-prot:p12345"

16 Banche dati EMBL

17 Banche dati DDBJ

18 Banche dati NCBI

19 Banche dati nucleotidiche più utilizzate

20 Banche dati genomiche più utilizzate

21 Uso delle guide, fondamentale Le banche dati non possono essere relegata ad una lezione: sono entità complesse e ognuna ha le sue peculiarità. Non è nemmeno possibile mandare a memoria i dettagli di utilizzo di ogni banca dati. La cosa più utile è abituarsi a consultare le guide online, ogni banca dati che si rispetti ne ha una

22 Genome browser EMBL Molto complesso, piuttosto intuitivo, fornisce delle mappe clickabili dei cromosomi che vengono zoomati fino ad arrivare al dettaglio dei geni, sei CDS e delle sequenze, che alla fine possono essere scaricate.

23 Genome browser NCBI Relativamente semplice, tramite lo zoom è possibile aumentare o diminuire il dettaglio. Clickando sui link si aggiungono dettagli e si punta alla sequenza o al contesto cromosomico.

24 Genome browser DDBJ Il più semplice (e il meno annotato), forse troppo semplice. Muovendosi sulla mappa grafica si scorre il cromosoma evidenziando CDS, RNA e altro utilizzando un utile legenda a blocchi colorati.

25 Banche dati tassonomiche

26 Banche dati proteiche più utilizzate UniProt raccoglie le informazioni dei database Swiss-prot, TrEMBL e PIR. Offre la possibilità di effettuare Text Search o Blast Search. Viene curato anche un database NON RIDONDANTE (UniRef). Molto curato e dattagliato, con annotazioni circa funzione, struttura, modificazioni e altre informazioni utili E la traduzione in silico di ogni entry codificante del database primario dell EMBL, non è accurato, ma è ricchissimo E il discendente diretto del database della Dayhoff, è curato a mano e le annotazioni sono molto ricche e precise

27 Ma quante proteine sono note oggi? > verificate (Swiss-Prot) > predette (TrEMBL)

28 Banche dati proteiche più utilizzate E un database di famiglie e domini proteici comprensiva di pattern e motivi (signatures) che identificano e rendono riconoscibili e classificabili le proteine. La ricerca in prosite comprende anche altri database strutturali e di classificazione. una signature formattata, definita anche pattern, permette di indicare con precisione le sequenze tipiche e le loro varianti.

29 Banche dati proteiche più utilizzate Pfam è una raccolta di proteine allineate e di profili generati con i modelli nascosti di Markov (HMM) che descrivono quasi tutte le famiglie e i domini proteici conosciuti. Da qui è possibile una analisi dettagliata sfruttando le risorse disponibili nel server del Sanger Institute per l analisi familiare delle proteine. Integr8 è una immensa raccolta di proteine catalogate per organismo di appartenenza e permette analisi inter-proteomiche mediante opportuni programmi di confronto.

30 Banche dati proteiche più utilizzate Database di Protein Fingerprints, cioè pattern caratteristici di certe famiglie proteiche Database di domini proteici generato in modo automatico da Swiss-Prot e TrEMBL Database di strutture tridimensionali di proteine altre componenti proteiche Database di architetture proteiche annotate per organismo e per famiglia