MatrisomeDB 2.0: 2023 updates to the ECM-protein knowledge database.
MatrisomeDB 2.0: 2023 updates to the ECM-protein knowledge database.
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DOI：
10.1093/nar/gkac1009
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发表时间：
2023-01-06
影响因子：
14.9
通讯作者：
Naba, Alexandra
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shao, Xinhao;Gomez, Clarissa D.;Kapoor, Nandini;Considine, James M.;Grams, Christopher;Gao, Yu (Tom);Naba, Alexandra
细胞外基质 (ECM) 是一种复杂的蛋白质组装体，构成组织细胞、组织和器官的支架。在过去的十年中，基于质谱的蛋白质组学已成为分析组织 ECM 或基质体组成的首选方法。为了帮助非专业人士重复使用 ECM 蛋白质组数据集，我们于 2020 年发布了 MatrisomeDB (https://matrisomedb.org)。在这里，我们报告了数据库的扩展，除了之前包含的组织数据集之外，还包含了 25 项针对 24 个新组织的 ECM 的新策划研究，使原始数据库的大小增加了一倍多，并实现了计算机预测基质体的近乎完整覆盖。我们通过在 ECM 蛋白的基于域的表示和 3D 结构上检测到的肽图和翻译后修饰进一步增强了数据可视化。我们还参考了外部资源来促进靶向质谱分析的设计。最后，我们实现了一个摘要挖掘工具，该工具可以从研究摘要中生成富集词云，其中相对于 MatrisomeDB 中的其他研究，所查询的蛋白质具有更高的置信度和更高的丰度。图形摘要描述了为扩展 MatrisomeDB 的内容和功能而开发的工作流程的主要步骤。
The extracellular matrix (ECM) is a complex assembly of proteins that constitutes the scaffold organizing cells, tissues, and organs. Over the past decade, mass-spectrometry-based proteomics has become the method of choice to profile the composition of the ECM, or the matrisome, of tissues. To assist non-specialists with the reuse of ECM proteomic datasets, we released MatrisomeDB (https://matrisomedb.org) in 2020. Here, we report the expansion of the database to include 25 new curated studies on the ECM of 24 new tissues in addition to datasets on tissues previously included, more than doubling the size of the original database and achieving near-complete coverage of the in-silico predicted matrisome. We further enhanced data visualization by maps of peptides and post-translational-modifications detected onto domain-based representations and 3D structures of ECM proteins. We also referenced external resources to facilitate the design of targeted mass spectrometry assays. Last, we implemented an abstract-mining tool that generates an enrichment word cloud from abstracts of studies in which a queried protein is found with higher confidence and higher abundance relative to other studies in MatrisomeDB. Graphical abstract depicts the main steps of the workflow developed to expand the content and functionalities of MatrisomeDB.
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影响因子：
64.8
作者：
Jumper J;Evans R;Pritzel A;Green T;Figurnov M;Ronneberger O;Tunyasuvunakool K;Bates R;Žídek A;Potapenko A;Bridgland A;Meyer C;Kohl SAA;Ballard AJ;Cowie A;Romera-Paredes B;Nikolov S;Jain R;Adler J;Back T;Petersen S;Reiman D;Clancy E;Zielinski M;Steinegger M;Pacholska M;Berghammer T;Bodenstein S;Silver D;Vinyals O;Senior AW;Kavukcuoglu K;Kohli P;Hassabis D
通讯作者：
Hassabis D
影响因子：
6.9
作者：
Kontio，Juho;Sonora，Valeria Rolle;Izzi，Valerio
通讯作者：
Izzi，Valerio
影响因子：
14.9
作者：
wwPDB consortium
通讯作者：
wwPDB consortium
影响因子：
16.6
作者：
Angelidis, Ilias;Simon, Lukas M.;Schiller, Herbert B.
通讯作者：
Schiller, Herbert B.
影响因子：
--
作者：
Barallobre-Barreiro J;Woods E;Bell RE;Easton JA;Hobbs C;Eager M;Baig F;Ross AM;Mallipeddi R;Powell B;Soldin M;Mayr M;Shaw TJ
通讯作者：
Shaw TJ