dcGO - dcGO

dcGO - это комплексная база данных онтологий для доменов белков. В качестве ресурса онтологии dcGO объединяет открытые биомедицинские онтологии из различных контекстов, от функциональной информации, такой как генная онтология, до других сведений о ферментах и ​​метаболических путях, от информации о фенотипах основных модельных организмов до информации о человеческих заболеваниях и лекарствах.. В качестве ресурса белкового домена dcGO включает аннотации как для отдельных доменов, так и для супрадоменов (то есть комбинации двух или более последовательных доменов).

• 1 Концепции
• 2 Временные рамки
• 3 Веб-сервер
• 4 Программное обеспечение
• 5 См. Также
• 6 Ссылки
• 7 Внешние ссылки

В основе dcGO лежат две ключевые концепции. Первая концепция - пометить белковые домены с помощью онтологии, например, с помощью Gene Ontology. Вот почему это называется dcGO, доменно-ориентированная генная онтология. Вторая концепция заключается в использовании меченных онтологией белковых доменов, например, для предсказания функции белков. Проще говоря, первая концепция касается того, как создать ресурс dcGO, а вторая концепция - как использовать ресурс dcGO.

• В 2010 году алгоритм, лежащий в основе dcGO, был первоначально опубликован как улучшение базы данных SUPERFAMILY.
• В 2011 году «dcGO Predictor» был заняла 10-е место в конкурсе CAFA 2011 года по теме Gene Ontology. Этот предиктор - это только метод на основе предметной области без машинного обучения.
• В 2012 году база данных была официально выпущена, опубликована в выпуске базы данных NAR.
• В 2013 году веб-сервер был улучшен для поддержки многих анализов с использованием ресурса dcGO.
• В начале 2014 года «dcGO Predictor» был представлен как для прогнозов функций, так и для прогнозов фенотипа, заняв 4-е место в прогнозировании фенотипа CAFA.
• В конце 2014 г. Пакет R с открытым исходным кодом dcGOR был разработан для помощи в анализе онтологий и аннотаций белковых доменов.

В последнее время dcGO используется для построения доменной сети с функциональной точки зрения для кросс-онтологических сравнений и для объединения с деревом видов жизни (sTOL) для обеспечения филогенетического контекста функционирования и фенотипа.

Программное обеспечение с открытым исходным кодом dcGOR разработано с использованием R-программирования язык для анализа предметно-ориентированных онтологий и аннотаций. Поддерживаемые анализы включают:

• легкий доступ к широкому диапазону онтологий и их предметно-ориентированным аннотациям;
• возможность создавать индивидуальные онтологии и аннотации;
• анализ и визуализация обогащения на основе предметной области;
• построение сети предметной области (семантического сходства) в соответствии с аннотациями онтологий;
• анализ значимости для оценки контактной (статистической значимости) сети с использованием алгоритма случайного обхода ;
• высокопроизводительного параллельные вычисления.

Функциональные возможности, находящиеся в стадии активной разработки:

• алгоритм и реализации для создания предметно-ориентированных аннотаций онтологий;
• прогнозирование терминов онтологии для архитектур доменов входных белков;
• реконструкция предков дискретные символы с использованием максимального правдоподобия / экономии.

• SCOP
• Pfam
• InterPro
• Структурный домен
• Онтология гена

• SUPERFAMILY
• SCOP