qPTMplants: an integrative database of quantitative post-translational modifications in plants.
qPTMplants: an integrative database of quantitative post-translational modifications in plants.
复制标题
qPTMplants：植物定量翻译后修饰的综合数据库
DOI：
10.1093/nar/gkab945
复制
发表时间：
2022-01-07
影响因子：
14.9
通讯作者：
Cheng H
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xue H;Zhang Q;Wang P;Cao B;Jia C;Cheng B;Shi Y;Guo WF;Wang Z;Liu ZX;Cheng H
翻译后修饰（post-translational modification, PTMs）作为一种重要的分子机制，在植物的一系列生物过程中发挥着重要作用。基于质谱的蛋白质组学技术的最新进展极大地加快了植物PTM事件的分析和定量。虽然已经建立了一些植物PTM数据数据库，但包括更多植物种类和更多PTM类型的定量动态资源仍有待开发。在本文中，我们建立了一个名为qPTMplants （http://qptmplants.omicsbio.info）的植物PTM定量数据库，该数据库包含293篇已发表的研究中43个植物物种的23种PTM类型，在583种条件下，在123 551种蛋白质上的429 821个非重复位点上的1 242 365个PTM事件，在354种条件下，在55 361种蛋白质上的136 700个PTM位点上的620 509个定量事件。此外，实验细节，如条件、样品、仪器和方法，都是手工整理的，而包括序列和结构特征在内的各种注释，都被整合到qPTMplants中。然后，实现各种搜索和浏览功能，以用户友好的方式访问qPTMplants数据。总之，我们期望qPTMplants数据库将为进一步研究植物中PTMs提供有价值的资源。
Abstract As a crucial molecular mechanism, post-translational modifications (PTMs) play critical roles in a wide range of biological processes in plants. Recent advances in mass spectrometry-based proteomic technologies have greatly accelerated the profiling and quantification of plant PTM events. Although several databases have been constructed to store plant PTM data, a resource including more plant species and more PTM types with quantitative dynamics still remains to be developed. In this paper, we present an integrative database of quantitative PTMs in plants named qPTMplants (http://qptmplants.omicsbio.info), which hosts 1 242 365 experimentally identified PTM events for 429 821 nonredundant sites on 123 551 proteins under 583 conditions for 23 PTM types in 43 plant species from 293 published studies, with 620 509 quantification events for 136 700 PTM sites on 55 361 proteins under 354 conditions. Moreover, the experimental details, such as conditions, samples, instruments and methods, were manually curated, while a variety of annotations, including the sequence and structural characteristics, were integrated into qPTMplants. Then, various search and browse functions were implemented to access the qPTMplants data in a user-friendly manner. Overall, we anticipate that the qPTMplants database will be a valuable resource for further research on PTMs in plants.
登录
查看更多内容
影响因子：
14.9
作者：
Mészáros B;Erdos G;Dosztányi Z
通讯作者：
Dosztányi Z
影响因子：
64.8
作者：
Ma, Xiyu;Claus, Lucas A. N.;Shan, Libo
通讯作者：
Shan, Libo
影响因子：
7.4
作者：
Reiland, Sonja;Messerli, Gaelle;Baginsky, Sacha
通讯作者：
Baginsky, Sacha
影响因子：
13.8
作者：
Deng S;Marmorstein R
通讯作者：
Marmorstein R
影响因子：
5.6
作者：
Martí MC;Jiménez A;Sevilla F
通讯作者：
Sevilla F