TrypanoCyc: a community-led biochemical pathways database for Trypanosoma brucei.
TrypanoCyc: a community-led biochemical pathways database for Trypanosoma brucei.
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DOI：
10.1093/nar/gku944
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发表时间：
2015-01
影响因子：
14.9
通讯作者：
Jourdan F
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shameer S;Logan-Klumpler FJ;Vinson F;Cottret L;Merlet B;Achcar F;Boshart M;Berriman M;Breitling R;Bringaud F;Bütikofer P;Cattanach AM;Bannerman-Chukualim B;Creek DJ;Crouch K;de Koning HP;Denise H;Ebikeme C;Fairlamb AH;Ferguson MA;Ginger ML;Hertz-Fowler C;Kerkhoven EJ;Mäser P;Michels PA;Nayak A;Nes DW;Nolan DP;Olsen C;Silva-Franco F;Smith TK;Taylor MC;Tielens AG;Urbaniak MD;van Hellemond JJ;Vincent IM;Wilkinson SR;Wyllie S;Opperdoes FR;Barrett MP;Jourdan F
细胞的代谢网络代表分解代谢和合成代谢反应，这些反应通过酶、转运蛋白和非催化化学反应的活性相互转化小分子（代谢物）。我们对个体代谢网络的理解正在增加，因为我们更多地了解了在特定条件下在特定细胞中活跃的酶，并且随着技术的进步，可以详细测量细胞代谢组。代谢网络数据库越来越重要，使我们能够将来自转录组学，蛋白质组学和代谢组学实验的数据集结合起来。在这里，我们提出了一个动态的数据库，锥虫（http：//www.metexplore.fr/trypanocyc/），它描述了通用和特定条件下的代谢网络的布氏锥虫，寄生原生动物负责人类和动物非洲锥虫。除了通过基于BioCyc-based TrypanoCyc界面进行导航外，我们还通过MetExplore实现了基于网络的信息表示，从而产生了一个新的环境，可以可视化这种重要寄生虫的代谢。
The metabolic network of a cell represents the catabolic and anabolic reactions that interconvert small molecules (metabolites) through the activity of enzymes, transporters and non-catalyzed chemical reactions. Our understanding of individual metabolic networks is increasing as we learn more about the enzymes that are active in particular cells under particular conditions and as technologies advance to allow detailed measurements of the cellular metabolome. Metabolic network databases are of increasing importance in allowing us to contextualise data sets emerging from transcriptomic, proteomic and metabolomic experiments. Here we present a dynamic database, TrypanoCyc (http://www.metexplore.fr/trypanocyc/), which describes the generic and condition-specific metabolic network of Trypanosoma brucei, a parasitic protozoan responsible for human and animal African trypanosomiasis. In addition to enabling navigation through the BioCyc-based TrypanoCyc interface, we have also implemented a network-based representation of the information through MetExplore, yielding a novel environment in which to visualise the metabolism of this important parasite.
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影响因子：
3
作者：
DeJongh M;Formsma K;Boillot P;Gould J;Rycenga M;Best A
通讯作者：
Best A
影响因子：
5.8
作者：
Hucka, M;Finney, A;Wang, J
通讯作者：
Wang, J
影响因子：
14.9
作者：
Cottret L;Wildridge D;Vinson F;Barrett MP;Charles H;Sagot MF;Jourdan F
通讯作者：
Jourdan F
影响因子：
14.9
作者：
Keseler IM;Mackie A;Peralta-Gil M;Santos-Zavaleta A;Gama-Castro S;Bonavides-Martínez C;Fulcher C;Huerta AM;Kothari A;Krummenacker M;Latendresse M;Muñiz-Rascado L;Ong Q;Paley S;Schröder I;Shearer AG;Subhraveti P;Travers M;Weerasinghe D;Weiss V;Collado-Vides J;Gunsalus RP;Paulsen I;Karp PD
通讯作者：
Karp PD
DOI：
10.1093/bioinformatics/btt342
发表时间：
2013-09-01
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
May JW;James AG;Steinbeck C
通讯作者：
Steinbeck C