Updates in Rhea: SPARQLing biochemical reaction data.
Updates in Rhea: SPARQLing biochemical reaction data.
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DOI：
10.1093/nar/gky876
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发表时间：
2019-01-08
影响因子：
14.9
通讯作者：
Bridge A
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lombardot T;Morgat A;Axelsen KB;Aimo L;Hyka-Nouspikel N;Niknejad A;Ignatchenko A;Xenarios I;Coudert E;Redaschi N;Bridge A
Rhea（http：www.rhea-db.org）是一个综合的、非冗余的资源，包含超过11000个专家策划的生化反应，使用来自ChEBI本体的化学实体来表示反应参与者。Rhea最初被设计为UniProt知识库（UniProtKB）的注释词汇表，还为一系列其他核心知识库和数据存储库（包括ChEBI和MetaboLights）提供反应数据。在这里，我们描述了在Rhea的最新发展，专注于一个新的资源描述框架表示的Rhea反应数据和SPARQL端点（https：//sparql.rhea-db.org/sparql），提供访问它。我们演示了如何联合查询，联合收割机Rhea SPARQL端点和其他SPARQL端点，如UniProt可以提供改进的代谢物注释和支持综合分析，通过蛋白质组的转录组和基因组的代谢物。这些发展将大大提高Rhea作为连接化学和生物学的手段的实用性，以便更全面地了解生物系统及其在健康和疾病中的功能。
Rhea (http://www.rhea-db.org) is a comprehensive and non-redundant resource of over 11 000 expert-curated biochemical reactions that uses chemical entities from the ChEBI ontology to represent reaction participants. Originally designed as an annotation vocabulary for the UniProt Knowledgebase (UniProtKB), Rhea also provides reaction data for a range of other core knowledgebases and data repositories including ChEBI and MetaboLights. Here we describe recent developments in Rhea, focusing on a new resource description framework representation of Rhea reaction data and an SPARQL endpoint (https://sparql.rhea-db.org/sparql) that provides access to it. We demonstrate how federated queries that combine the Rhea SPARQL endpoint and other SPARQL endpoints such as that of UniProt can provide improved metabolite annotation and support integrative analyses that link the metabolome through the proteome to the transcriptome and genome. These developments will significantly boost the utility of Rhea as a means to link chemistry and biology for a more holistic understanding of biological systems and their function in health and disease.
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影响因子：
46.9
作者：
Guijas C;Montenegro-Burke JR;Warth B;Spilker ME;Siuzdak G
通讯作者：
Siuzdak G
DOI：
10.1038/nrg.2018.4
发表时间：
2018-05
期刊：
Nature reviews. Genetics
影响因子：
--
作者：
Karczewski KJ;Snyder MP
通讯作者：
Snyder MP
影响因子：
8.6
作者：
Djoumbou Feunang Y;Eisner R;Knox C;Chepelev L;Hastings J;Owen G;Fahy E;Steinbeck C;Subramanian S;Bolton E;Greiner R;Wishart DS
通讯作者：
Wishart DS
影响因子：
2.4
作者：
Pundir, S.;Onwubiko, J.;Martin, M. J.
通讯作者：
Martin, M. J.
影响因子：
8.8
作者：
Wigger, Leonore;Cruciani-Guglielmacci, Celine;Thorens, Bernard
通讯作者：
Thorens, Bernard