HEG-DB: a database of predicted highly expressed genes in prokaryotic complete genomes under translational selection.
HEG-DB: a database of predicted highly expressed genes in prokaryotic complete genomes under translational selection.
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DOI：
10.1093/nar/gkm831
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发表时间：
2008-01
影响因子：
14.9
通讯作者：
Garcia-Vallvé S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Puigbò P;Romeu A;Garcia-Vallvé S
高表达基因数据库（HEG-DB）是一个基因组数据库，包括预测哪些基因在强翻译选择下在原核生物全基因组中高表达。当前版本的数据库包含了翻译选择下近200个基因组的一般特征，包括所有基因的相对同义密码子使用的对应分析，以及它们的高表达基因的分析。对于每个基因组，数据库包含有关预测高表达基因组的功能和位置信息。这些信息也可以通过搜索引擎访问。除其他统计参数外，该数据库还提供了所有基因的密码子适应指数（CAI），以高表达基因的密码子使用作为参考集。来自BioCyc数据库的“Pathway Tools Omics Viewer”可以探索每个基因组的代谢能力，特别是与高表达基因组相关的代谢能力。HEG-DB可在http://genomes.urv.cat/HEG-DB免费获得。
The highly expressed genes database (HEG-DB) is a genomic database that includes the prediction of which genes are highly expressed in prokaryotic complete genomes under strong translational selection. The current version of the database contains general features for almost 200 genomes under translational selection, including the correspondence analysis of the relative synonymous codon usage for all genes, and the analysis of their highly expressed genes. For each genome, the database contains functional and positional information about the predicted group of highly expressed genes. This information can also be accessed using a search engine. Among other statistical parameters, the database also provides the Codon Adaptation Index (CAI) for all of the genes using the codon usage of the highly expressed genes as a reference set. The ‘Pathway Tools Omics Viewer’ from the BioCyc database enables the metabolic capabilities of each genome to be explored, particularly those related to the group of highly expressed genes. The HEG-DB is freely available at http://genomes.urv.cat/HEG-DB.
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DOI：
10.1073/pnas.0401504101
发表时间：
2004-04-20
影响因子：
11.1
作者：
Karlin, S;Theriot, J;Mrázek, J
通讯作者：
Mrázek, J
影响因子：
3.2
作者：
Karlin, S;Mr치zek, J;Kaiser, D
通讯作者：
Kaiser, D
影响因子：
14.9
作者：
Paley, Suzanne M.;Karp, Peter D.
通讯作者：
Karp, Peter D.
影响因子：
14.9
作者：
Karp PD;Ouzounis CA;Moore-Kochlacs C;Goldovsky L;Kaipa P;Ahrén D;Tsoka S;Darzentas N;Kunin V;López-Bigas N
通讯作者：
López-Bigas N
影响因子：
3.2
作者：
Karlin, S;Mrázek, J
通讯作者：
Mrázek, J