Базы данных биологических молекул

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФГБОУ ВО СТАВРОПОЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АГРАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра: Частной зоотехнии, селекции и разведения животных

РЕФЕРАТ

Дисциплина: Применение компьютерных программ в сфере животноводства

Базы данных биологических молекул

Выполнила:

студентка 2 курса, 1 группы

Долбня А.А.

Проверил: Алейник С.А.

Ставрополь 2016

Содержание

1. Биологические молекулы

2. Биологические базы данных и их виды

2.1 Библиографические(MEDLINE)

2.2 Таксономические

2.3 Нуклеотидные

2.4 Нуклеотидные последовательности

2.5 Геномные

3. Роль биоинформатики

1. Биологические молекулы

Биологические молекулы имеют модульное строение. К числу важных классов биологических молекул относятся белки, углеводы, липиды и нуклеиновые кислоты.

Белки

Основной структурной единицей белков являются молекулы аминокислот. Подобно тому как бусины нанизываются на нить, из этих аминокислот собираются белки -- ион водорода (Н⁺) одной аминокислоты объединяется с ионом гидроксила (ОН-) другой аминокислоты с образованием молекулы воды. Среди белков самую важную роль играют белки-ферменты, регулирующие химические реакции в клетках; но белки также являются важными структурными компонентами живых организмов.

Углеводы

Углеводы содержат кислород, водород и углерод в соотношении 1:2:1. Во многих живых системах молекулы углеводов выполняют роль источников энергии. Одним из важнейших углеводов можно считать сахар глюкозу, содержащую шесть атомов углерода (С₆Н₁₂О₆). Глюкоза -- конечный продукт фотосинтеза и, следовательно, основа всей пищевой цепи в биосфере. Соединяя молекулы глюкозы, как основные строительные модули, можно получить сложные углеводы. Как и белки, углеводы играют вспомогательную роль в клетках, поскольку входят в клеточные структуры.

Липиды

Липиды -- это нерастворимые в воде органические молекулы. В живых организмах липиды выполняют две важные функции. Один класс молекул -- фосфолипиды -- состоят из маленькой головки, содержащей фосфатную группу (атом фосфора, соединенный с четырьмя атомами кислорода), и длинного углеводородного хвоста. Углеводородный хвост этой молекулы гидрофобен, то есть энергетическое состояние молекулы минимально, когда этот хвост находится не в воде. Напротив, фосфатная головка гидрофильна, то есть энергетическое состояние молекулы минимально при контакте головки с водой . Если поместить молекулы фосфолипидов в воду, они будут стремиться достичь минимального энергетического состояния и выстроятся таким образом, что их хвосты окажутся вместе, а головки -- врозь. Такая двухслойная структура очень стабильна, поскольку головки будут в контакте с водой, но вода будет вытеснена из области, окружающей хвосты молекул. Для перемещения липидным молекулам необходима энергия -- либо чтобы удалить гидрофильные участки из воды, либо чтобы поместить в воду гидрофобные участки. Из таких липидных двухслойных структур состоят клеточные мембраны и мембраны, разделяющие компоненты клетки. Эти пластичные и прочные молекулы отделяют живое от неживого.

Кроме того, в липидах запасается энергия. Липиды могут накапливать примерно вдвое больше энергии на единицу массы, чем углеводы.

Нуклеиновые кислоты

Молекулы ДНК и РНК переносят информацию о химических процессах, идущих в клетке, и участвуют в передаче содержащейся в ДНК информации в цитоплазму клетки. В ДНК живого организма закодированы белки-ферменты, которые катализируют все химические реакции, происходящие в этом организме.

2. Биологические базы данных и их виды

Биологические базы данных-это архивы согласованных данных, хранящихся в единой форме .Эти базы содержат данные широкого спектра разных Областей молекулярной биологии. Очень важно, что они, как правило, доступны через иинтернет и оснащены понятным интерфейсом для поиска информации

Типы баз данных

1.Библиографические(MEDLINE)

2.Таксономические

3.Нуклеотидные

4.Нуклеотидные последовательности

5.Геномные

6.Белковые

2.1 Библиографические(MEDLINE)

Первичные или архивные базы данных содержат аннотированные первичные структуры ДНК и белков, пространственные структуры нуклеиновых кислот и белков, а также protein expression profiles - профили экспрессии генов белков клеток.

Вторичные (derived) базы данных содержат результаты анализов первичных источников, включая информацию о специфичных мотивах в последовательностях (sequence patterns and motifs), вариантах и мутациях, а также эволюционных связях. К этим же базам данных можно причислить и библиографические базы данных, такие как

Medline.

Существуют интегрированные системы для получения всей необходимой информации относительно объекта исследования

SRS (Sequence Retrieval System) http://srs.ebi.ac.uk/ является достаточно мощной системой запросов, существующей при Европейском Биоинформационном Институте EBI.

Обеспечивает информацией из болеечем 150 гетерогенных источников.

2.2 Таксономические

Таксономическая база - классификация всех организмов.

Самая популярная база данных. Расположена при NCBI. Иерархическая и основанная на нуклеотидных последовательностях генов.

Цель - централизовать классификацию всех организмов, представленных в базе хотя бы одной последовательностью гена или белка.

Может быть использована для определения положения исследуемого организма в иерархии или для получения последовательностей генов данного организма или группы организмов.

Таксономические базы достаточно противоречивы из-за различных взглядов на классификацию организмов

2.3 Нуклеотидные

Нуклеотидные базы данных принимают информацию по последовательностям ДНК и предоставляют открытый доступ к ней. Доступ к приведенным базам данных бесплатный и возможен через интернет.

DDBJ, GenBank и EMBL-Bank обмениваются информацией ежедневно, в результате чего содержат практически идентичную информацию.

В Европе большая часть нуклеотидных последовательностей помещается в

EMBL Nucleotide Sequence Database располагаемый при Европейском

Биоинформационном Институте в Кембридже (Великобритания)

GenBank at the National Center for Biotechnology Information (NCBI)

Наиболее известная база данных GenBank при национальном центре Биотехнологической Информации (США

2.4 Нуклеотидные последовательности

Database Project' - обеспечивает информацией касательно рибосомы, включая анализ данных online, филогенетические деревья по рРНК, выравненные и аннотированные последовательности рРНК

HIV-SD - the 'HIV Sequence Database' собирает, курирует и аннотирует ДНК последовательности HIV и SIV; обеспечивает различными инструментами по анализу этих данных

IMGT - the 'ImMunoGeneTics database' - специализируется на имуноглобулинах, Т-клеточных рецепторах и главном

комплексе гистосовместимости (MHC) всех видов позвоночных

TRANSFAC - содержит данные по ДНК транскрипционных факторов и связывающих их участков

EPD - the 'Eukaryotic Promoter Database' - аннотированная коллекция эукариотических POL II промоторов, для которых

экспериментально определен стартовый сайт транскрипции

GOBASE специализированная база по геномам органелл

2.5 Геномные

Геномные базы значительно различаются по форме и содержанию. Для наиболее важных и интересных с точки зрения генетики организмов существуют опубликованные каталоги генов и мутаций в них. В последние годы многие каталоги переведены в электронную форму.

Кроме того, создано много новых баз отличающихся по подборке генов и способе представления информации.

Genomes Server / - доступ к геномам различных организмов

Proteome Analysis- база данных с упором на статистический и сравнительный анализ предсказанных протеомов полностью сиквенированных организмов

Ensembl- совместный проект EBI и Wellcome Trust Sanger Institute, созданный с целью разработки системы, которая поддерживает автоматическое аннотирование больших эукариотических геномов. Представляет постоянно обновляемую базу с автоматическим аннотированием геномов многоклеточных.

Karyn's Genomes -предоставляет общую информацию об организмах, чьи геномы полностью сиквенированы. Основная задача сервера - обеспечить лаконичное почему важен полный геном данного организма.

WormBase - хранилище информации по картированию, сиквенированию и фенотипам C. elegans и некоторых других нематод.

FlyBase - база для Drosophila melanogaster .

the 'Mouse Genome Database'

RGD - the 'Rat Genome Database'

SGD - the 'Saccharomyces Genome Database'

MIPS база по геному дрожжей

SPGP - 'S. Pombe Genome Project' основанный при Sanger Institute. База по грибку Schizosaccharomyces pombe.

AceDB - база по генетической информации Caenorhabditis elegans. Система управления этой базой очень популярна и легла в основу многих других баз данных. Одноименное название базы и системы управления базой AceDB привело к некоторой путанице среди баз данных по C.elegans.

HIV-SD mainpage.html ) - 'HIV Sequence Database' собирает, курирует и аннотирует ДНК последовательности HIV и SIV

3. Роль биоинформатики

биоинформатика программный информационный электронный

Без возможностей анализа экспоненциально растущего количества биологических данных, развитие высокопроизводительных технологий было бы бесполезным. Эти технологии требуют методов хранения в электронных базах данных, связанных с разработкой специального программного обеспечения, позволяющего обновлять, запрашивать и искать данные. Информация должна быть легкодоступной и гибкой по отношению к запросам, чтобы можно было осуществлять поиск информации, которая может быть проанализирована для объяснения метаболических путей и роли участвующих в них белков и генов. Для объединения информации из разных источников и получения новых знаний из существующих данных биоинформатика является определяющей областью исследований. Она также обладает мощным потенциалом для моделирования структур, функций и динамики молекулярных систем, и, следовательно, служит для формулирования гипотез и развития экспериментальной работы. Молекулярная характеристика может играть важную роль в раскрытии истории, оценке разнообразия, самобытности и популяционной структуры ГРЖ. Она также может помочь избежать избыточного инбридинга при генетическом управлении маленькими популяциями. Многие исследования описывают внутри и межпопуляционное разнообразие - некоторые в весьма крупном масштабе. Однако эти исследования фрагментарны, их трудно сравнивать и обобщать. Более того, не проведены всесторонние международные обследования соответствующих видов. По этой причине стратегическое значение имеет разработка методов объединения существующих, частично перекрывающихся наборов данных, и обеспечение стандартизации образцов и маркеров для будущего использования в качестве стандартов для исследований во всех странах. Сеть лабораторий, собирающих образцы автохтонной зародышевой плазмы, которая станет доступной для научного сообщества на определенных условиях, будет способствовать выполнению глобального обследования генетического разнообразия. Маркерные технологии эволюционируют и, похоже, что микросателлиты последовательно замещаются на SNP. Эти маркеры очень перспективны, поскольку число их в геноме велико, и они пригодны для автоматизации анализа и генотипирования. Однако эффективность SNP в изучении разнообразия у видов животных до сих пор остается недостаточно исследованной. К этому вопросу необходимо относиться достаточно критично, для того, чтобы избежать накопления искаженных данных. Методы анализа данных также эволюционируют. Новые методы позволяют изучать разнообразие, не прибегая к предположениям a priori о структуре исследуемой популяции; использовать разнообразие для выявления адаптивных генов обобщать информацию, полученную из различных источников, включая социально-экономические и экологические параметры, для расстановки приоритетов по сохранению. Принятие правильной стратегии формирования выборок и систематический сбор фенотипических и экологических данных, остаются ключевыми требованиями для использования полного потенциала новых технологий и подходов. Кроме изучения нейтральной изменчивости ведется активный поиск генов, влияющих на ключе- вые признаки. В первую очередь изучаются такие признаки как устойчивость к заболеваниям, продуктивность, качество конечной продукции. В этих целях используется ряд стратегий и новых высокоэффективных омик технологий. Идентификация QTN открывает новые возможности и ставит новые задачи в управлении ГРЖ. Информация об адаптивном разнообразии дополняет фенотипическое и нейтральное генетическое разнообразие, и может быть использована для управления ГРЖ и создания инструментов для решения вопросов по их сохранению. Идентификация в определенных популяциях уникальных аллелей или комбинаций аллелей по адаптивным признакам может усилить обоснование их сохранения и направленного использования. Селекция с помощью генов потенциально может уменьшить разрыв в эффективности отбора, обычно существующий между большими популяциями, разводящимися в индустриальных системах производства, и небольшими локальными популяциями, где не могут быть применены системы популяционной генетической оценки и схемы селекции. Селекция с помощью маркеров и генов, однако, не всегда может представлять наилучшее решение. Эти подходы необходимо оценивать и оптимизировать на основе последовательного анализа каждого случая, принимая во внимание краткосрочные и долгосрочные воздействия на популяционную структуру и степень инбридинга, стоимость и выгоды, выраженные в экологических и социально-экономических параметрах в особенности по влиянию на экономическое положение людей. Как в случае других успешных технологий, очень желательно, чтобы преимущества научных достижений в области молекулярного описания стали глобальными, внося свой вклад в улучшение понимания, использования и сохранения мировых ГРЖ для пользы настоящих и будущих поколений человека

Размещено на Allbest.ru