Цели TDR - TDR Targets

Цели TDR
TDR Targets Logo.png
Содержание
ОписаниеРесурс хемогеномики запущенных болезней
Типы данных
захвачен
Геномика, медицинская химия
ОрганизмыЧеловеческие патогены, вызывающие забытые тропические болезни (NTD): Плазмодий, Трипаносома, Лейшмания, Микобактерии, Хламидиоз, Трепонема, Вольбахия эндосимбионты, Лямблии, Entamoeba, Трихомонада, Шистосома, Эхинококк, Онхоцерка, Brugia, Loa_loa,
Контакт
Исследовательский центрUNSAM, CONICET
ЛабораторияАргентина Лаборатория трипаносоматики, UNSAM
АвторыФернан Агуэро, Лионель Уран Ландабуру, Сантьяго Кармона, Мария Паула Магариньос, Ариэль Дж. Беренштейн, Сантьяго Видела, Ариэль Черноморец, Параг Мару, Дханасекаран Шанмугам (в настоящее время). Грегори Кроутер, Мэтт Берриман, Стюарт Ральф, Дэвид Роос, Уэс Ван Вурхис (в прошлом).
Основное цитированиеUrán Landaburu L et al. (2019) [1]
Дата выхода2007
Доступ
Интернет сайтhttps://tdrtargets.org
Инструменты
ИнтернетPerl MVC (Catalyst_ (программное обеспечение), DBIx :: Класс )
Разное
Управление версиямиЦели TDR 6
Выпуск данных
частота
18 месяцев
Версия6
Политика курированияда

В Цели TDR база данных - это биоинформатика проект, который стремится использовать доступность разнообразных геномных и химических наборы данных для облегчения выявления и определения приоритетов наркотики и лекарственные цели при запущенных заболеваниях патогены.[2] TDR в названии базы данных стоит от популярной аббревиатуры специальной программы внутри Всемирная организация здоровья, чье внимание Ттипичный Dлегкость рesearch. Проект был запущен за счет средств этой программы (см. Специальная программа исследований и обучения тропических болезней ), и изначально ресурс был сосредоточен на организмах / болезнях, имеющих высокий приоритет для данной Программы.

База данных функционирует как веб-сайт, где исследователи могут искать информацию о целях или интересующих соединениях, или как инструмент для определения приоритетов целевых показателей в целом. геномы.[3] При определении приоритетов генов используются отдельные запросы к базе данных для определения одного или нескольких желательных или нежелательных критериев. Результатом каждого запроса будет набор генов (например, все гены, которые производят летальный фенотип при генетическом нокауте); и различные комбинации наборов генов могут быть получены с использованием стандартных операторов набора (объединение, пересечение, вычитание), включая возможность взвешивания генов, присутствующих в более чем одном наборе (это особенно полезно при вычислении объединений). Был опубликован ряд приоритетов, полученных с помощью этого инструмента,[4] демонстрируя ряд вариантов использования.

В настоящее время в базе данных хранится информация о 21 бактериальный и эукариотический патогены, и более 2 миллионов биоактивные соединения. Информация, интегрированная в базу данных TDR Targets, поступает из разрозненных источников данных и поэтому не может считаться первичным хранилищем данных.

С момента запуска в 2007 году в базу данных было внесено 6 основных выпусков, что совпало с расширением филогенетического охвата (например, включение гельминт геномов в версии 2), включение новых функций (например, химическое сходство и поиск по подструктурам в версии 4), основные обновления данных для обеспечения синхронизации базы данных с вышестоящими поставщиками данных (в версии 5) и включение многоуровневой сетевой модели [5] руководить Drug_reposition через приятные и удобные визуализации (в версии 6).

Смотрите также

ЧЭМБЛ

Рекомендации

  1. ^ Уран Ландабуру, Лайонел; Беренштейн, Ариэль Дж .; Видела, Сантьяго; Мару, Параг; Шанмугам, Дханасекаран; Черноморец, Ариэль; Агуэро, Фернан (2019). «Задачи 6 СПТБ: содействие открытию лекарств для патогенов человека посредством интенсивной интеграции хемогеномных данных». Исследования нуклеиновых кислот. Дои:10.1093 / nar / gkz999.
  2. ^ "Веб-сайт TDR Targets (https://tdrtargets.org)".
  3. ^ Агуэро, Фернан; Аль-Лазикани, Биссан; Аслетт, Мартин; Берриман, Мэтью; Бакнер, Фредерик С .; Кэмпбелл, Роберт К .; Кармона, Сантьяго; Каррутерс, Ян М .; Чан, А. В. Эдит; Чен, Фэн; Кроутер, Грегори Дж .; Дойл, Мария А .; Герц-Фаулер, Кристиана; Хопкинс, Эндрю Л .; Макаллистер, Грегг; Нвака, Соломон; Overington, John P .; Боль, Арнаб; Паолини, Гайя В .; Пипер, Урсула; Ральф, Стюарт А .; Ричерс, Аарон; Роос, Дэвид С .; Сали, Андрей; Шанмугам, Дханасекаран; Сузуки, Такаши; Ван Вурхис, Уэсли К.; Верлинде, Кристоф Л. М. Дж. (2008). «Приоритезация целевых лекарств в геномном масштабе: база данных TDR Targets». Обзоры природы Drug Discovery. 7 (11): 900–907. Дои:10.1038 / nrd2684. ЧВК  3184002. PMID  18927591.
  4. ^ Кроутер, Грегори Дж .; Шанмугам, Дханасекаран; Кармона, Сантьяго Дж .; Дойл, Мария А .; Герц-Фаулер, Кристиана; Берриман, Мэтью; Нвака, Соломон; Ральф, Стюарт А .; Роос, Дэвид С .; Ван Вурхис, Уэсли К.; Агуэро, Фернан (2010). «Выявление привлекательных мишеней для лечения патогенов забытых болезней с использованием подхода in Silico». PLOS забытые тропические болезни. 4 (8): e804. Дои:10.1371 / journal.pntd.0000804. ЧВК  2927427. PMID  20808766.
  5. ^ Беренштейн, Ариэль Хосе; Магариньос, Мария Паула; Черноморец, Ариэль; Агуэро, Фернан (2016). «Многослойный сетевой подход для управления репозиционированием лекарств при забытых заболеваниях». PLOS забытые тропические болезни. 10 (1): e0004300. Дои:10.1371 / journal.pntd.0004300. ЧВК  4703370. PMID  26735851.