Phytozome, bitki genomları üzerine odaklanan kapsamlı bir veri tabanıdır. Bitki biyolojisi alanında çalışan araştırmacılar için vazgeçilmez bir kaynak olan Phytozome, farklı bitki türlerinin genetik yapılarını karşılaştırarak, bitki evrimi, genetik çeşitlilik ve bitkisel özelliklerin moleküler temelleri hakkında önemli bilgiler sunar.

Phytozome’un Temel Özellikleri

• Çok Sayıda Bitki Genomu: Phytozome, yüzlerce bitki türünün genomunu içerir. Bu sayede, farklı bitki türleri arasındaki genetik benzerlik ve farklılıkları incelemek mümkün olur.
• Gen Anotasyonu: Veritabanındaki her gen, detaylı bir şekilde anotlanmıştır. Bu anotasyonlar, genin işlevi, hangi proteinleri kodladığı, diğer genlerle olan ilişkisi gibi bilgileri içerir.
• Karşılaştırmalı Genomik: Farklı bitki türlerinin genomlarını karşılaştırarak, genlerin evrimsel süreçteki değişimlerini ve yeni özelliklerin nasıl ortaya çıktığını incelemek mümkündür.
• Görselleştirme Araçları: Genom taraması, gen ekspresyonu ve protein-protein etkileşimleri gibi birçok farklı veriyi görselleştirmek için kullanılabilen etkileşimli araçlar sunar.
• Arama ve İndirme İşlemleri: Belirli bir gen, protein veya genetik bölgeyi aramak ve ilgili verileri indirmek oldukça kolaydır.

Phytozome’un Kullanım Alanları

• Bitki Evrimi: Farklı bitki türlerinin genetik yapılarını karşılaştırarak, bitki evrimi hakkında yeni bilgiler elde etmek.
• Bitki Yetiştiriciliği: Yeni bitki çeşitleri geliştirmek için genetik çeşitliliği incelemek ve istenen özelliklere sahip genleri belirlemek.
• Bitki Hastalıklarına Karşı Mücadele: Bitki hastalıklarına neden olan genleri belirleyerek, hastalıklara dayanıklı bitki çeşitleri geliştirmek.
• Biyoenerji: Biyo yakıt üretimi için potansiyel olan bitki türlerini belirlemek ve genetik olarak modifiye etmek.

Phytozome’u Kimler Kullanabilir?

• Bitki Biyologları: Bitki genetiği, moleküler biyoloji ve biyoteknoloji alanlarında çalışan araştırmacılar.
• Tarım Bilimcileri: Yeni bitki çeşitleri geliştirmek ve tarım verimliliğini artırmak isteyen bilim insanları.
• Biyoinformatik Uzmanları: Genom verilerini analiz etmek ve yorumlamak isteyen uzmanlar.
• Öğrenciler: Bitki biyolojisi ve genetik alanlarında lisansüstü veya doktora yapan öğrenciler.

Özetle, Phytozome, bitki genomları hakkında kapsamlı bir bilgi kaynağıdır. Bu veri tabanı, bitki biyolojisi alanındaki araştırmalara önemli katkılar sağlamaktadır.

Daha fazla bilgi için şu linke göz atabilirsiniz: https://phytozome-next.jgi.doe.gov/

Kaynak : Yapay zekadan alınmıştır (gemini.google.com).

Phytozome v13 } How to use Phytozome v13 | CDS Genome Protein Sequence from Phytozome V13

UCSC Genome Browser hakkında detaylı bilgi ve kullanımı için

Genome Browsers_July2015_ShamithSamarajiwa.pdf (bioinformatics-core-shared-training.github.io)

FlyBase, Drosophila melanogaster (meyve sineği) genomu üzerine odaklanan kapsamlı bir biyolojik veri tabanıdır. Bu model organizma, genetik ve gelişim biyolojisi araştırmalarında sıkça kullanıldığı için FlyBase, bu alandaki bilim insanları için vazgeçilmez bir kaynaktır.

FlyBase’in Sunduğu Özellikler

• Genom Anotasyonu: Meyve sineğinin tüm genleri, proteinleri ve bunların işlevleri hakkında detaylı bilgiler sunar.
• Genetik Haritalar: Kromozom üzerindeki genlerin konumlarını gösteren interaktif haritalar sağlar.
• Mutasyon Veritabanı: Bilinen tüm mutasyonlar ve bunların fenotipik etkileri hakkında bilgi verir.
• Ekspresyon Verileri: Farklı gelişim evrelerinde ve dokulardaki gen ekspresyon seviyelerini gösteren veriler sunar.
• Protein-Protein Etkileşimleri: Proteinler arasındaki etkileşimleri gösteren ağ yapılarını sunar.
• Arama ve Görselleştirme Araçları: Gen, protein veya fenotip adı gibi anahtar kelimeler ile arama yapma ve sonuçları görselleştirme imkanı sunar.

FlyBase’i Nasıl Kullanabilirim?

FlyBase, kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir. Ancak, biyoinformatik konusunda temel bilgilere sahip olmak, veri tabanından en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olacaktır.

1. Arama Yapma:
   • Gen Adı: Arama çubuğuna bildiğiniz bir gen adını yazıp arama yapabilirsiniz.
   • Fenotip: Belirli bir fenotipe neden olan genleri bulmak için fenotip terimlerini kullanabilirsiniz.
   • Kromozom Konumu: Kromozom üzerindeki belirli bir bölgedeki genleri bulmak için koordinatları kullanabilirsiniz.
2. Veri Görselleştirme:
   • Gen Görselleştirme: Bulduğunuz genin kromozom üzerindeki konumu, ekzon-intron yapısı ve diğer özellikleri interaktif olarak görebilirsiniz.
   • Ekspresyon Profileri: Farklı koşullardaki gen ekspresyon seviyelerini grafik olarak görebilirsiniz.
   • Protein-Protein Etkileşim Ağları: Bir proteinin diğer proteinlerle olan etkileşimlerini ağ yapısı olarak görebilirsiniz.
3. Veri İndirme:
   • Nükleotid Dizileri: İlgilendiğiniz genlerin nükleotid dizilerini FASTA formatında indirebilirsiniz.
   • Protein Dizileri: İlgilendiğiniz proteinlerin amino asit dizilerini FASTA formatında indirebilirsiniz.
   • Ekspresyon Verileri: Ekspresyon verilerini tablolara veya grafiklere dönüştürebilirsiniz.

FlyBase’in Önemi

• Model Organizma Araştırmaları: Meyve sineği, genetik ve gelişim biyolojisi araştırmalarında sıkça kullanılan bir model organizmadır. FlyBase, bu alandaki bilim insanlarına önemli bir kaynak sunar.
• İnsan Hastalıklarının Anlaşılması: Meyve sineği ile insanlar arasında birçok genetik benzerlik vardır. Bu nedenle, FlyBase’deki bilgiler, insan hastalıklarının genetik temellerini anlamaya yardımcı olabilir.
• Yeni Genlerin ve İşlevlerinin Keşfi: FlyBase, yeni genlerin ve proteinlerin keşfedilmesi ve işlevlerinin anlaşılması için önemli bir araçtır.

Özetle, FlyBase, meyve sineği genomu hakkında kapsamlı bilgi sunan ve biyoinformatik araçları ile bu bilgileri analiz etmenizi sağlayan güçlü bir veri tabanıdır. Genetik, gelişim biyolojisi ve ilgili alanlarda çalışan bilim insanları için vazgeçilmez bir kaynaktır.

Kaynak : Yapay zekadan alınmıştır (gemini.google.com)

Finding related genes in FlyBase: Gene Groups

GeneCards ile bir gen hakkında özet bilgiler alabilirsiniz. Örneğin bir genin kromozom üzerindeki yeri, genin fonksiyonu, protein kodlayıp kodlamadığı, hastalıklarla olan ilişkisi gibi çeşitli bilgileri elde edebilirsiniz.

Kaynak : GeneCards (biyoinformatik.net)

Kaynak : https://youtu.be/O3MZU9UdZ0Q?si=8Mu3V4g9IDce5AmU

Genbank, NCBI’da bulunan ve nükleotid dizilerinin depolandığı bir veri tabanıdır.

ABD Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezi’nde(NCBI)[ncbi] bulunan Genbank veri tabanı, belki de en iyi bilinen nükleotid dizi veri tabanıdır.

NCBI’daki DNA dizi veri tabanı olan GenBank[genbank] veri tabanında, ücretsiz olarak erişilebilir toplam nükleotid sayısı Ağustos 2016’da 196 milyon DNA dizisinde 218 milyar baz olarak açıklanmıştır.

Dizi verilerinin Genbank’a girişi web sayfasından[bankit] veya büyük veri setleri söz konusu ise e-posta yoluyla[sequin] herkes tarafından yapılabilmektedir. Yeni dizi verilerinin herhangi bir bilimsel dergide yayınlanabilmesi için ilk olarak Genbank’a veya Genbank ile ilişkili veri tabanlarından birine[örn. Avrupa Nükleotid Arşivi(ENA) veya Japoya Veri Tabanı[DDBJ]] veri girişinin yapılması gerekir.

Kaynak : Genbank (biyoinformatik.net)

GenBank kullanımı

EBI’de dünyanın en büyük tekrarsız ver tabanı olan UniProtKB[uniprot] toplam 65 milyon protein dizisi içermektedir. EBI, SIB ve GeorgeTown Üniversitesi’nin ortak veri tabanı olup, Swissprot, TrEMBL ve PIR veri tabanlarına ait bilgilerin tamamını içermektedir ve protein bilgisinin merkezi havuzu olarak hizmet etmektedir.

Verilen bir genin fonksiyonunu ve protein sekansını UniProt üzerinden bulabiliriz.

Gen Fonksiyonu Bulmak

Protein Lipoprotein lipase proteinin fonksiyonlarını bulmak için Uniport veri tabanını ve protein adını kullanacağız. İlgili proteinin fonksiyonunu bulmak için sırasıyla:

1. https://www.uniprot.org/ adresine gidiniz,
2. Arama kutucuğuna Protein Lipoprotein lipase yazınız ve arama butonuna tıklayınız.

İlgili proteini bularak kutucuğun yanındaki (P06858) ismi üzerine tıklayarak detaylarına bakabiliriz.

Gelen sayfadan Function sekmesine bakıyoruz.

Trigliserit metabolizmasında anahtar enzim. Dolaşımdaki şilomikronlardan ve çok düşük yoğunluklu lipoproteinlerden (VLDL) trigliseritlerin hidrolizini katalize eder ve böylece kan akımından lipidlerin temizlenmesinde, lipid kullanımında ve depolanmasında önemli bir rol oynar (PubMed:8675619, PubMed:11342582, PubMed:27578112). Hem fosfolipaz hem de trigliserit lipaz aktivitelerine sahip olmasına rağmen, öncelikle düşük fakat saptanabilir fosfolipaz aktivitesine sahip bir trigliserit lipazdır (PubMed:7592706, PubMed:12032167). Kılcal damarlardaki trigliserit açısından zengin lipoprotein parçacıklarının marjinasyonuna aracılık eder (PubMed:24726386). GPIHBP1 ve hücre yüzeyi heparan sülfat proteoglikanlarına (PubMed:11342582, PubMed:27811232) bağlanarak vasküler endotelin luminal yüzeyindeki etki alanına alınır.

Protein Sekansını Bulmak

Protein sekansını elde etmek için Uniprot ID‘sini ve uniprot veri tabanını kullanacağız. Uniprot ID’si P06858 ‘in protein sekansını elde etmek için sırasıyla:

1. https://www.uniprot.org/ adresine gidiniz,
2. Arama kutucuğuna P06858 yazınız ve arama butonuna tıklayınız.

Protein ID’si ile arama yaptıktan sonra gelen yeni sayfada, protein sekansını FASTA formatında elde etmek için sırasıyla:

1. Sol tarafta bulunan menüden Sequence‘i seçiniz,
2. FASTA formatında dosyayı indirmek için Download butonuna tıklayınız.

Tüm adımları sorunsuz bir şekilde tamamladıktan sonra FASTA formatına erişmiş olmanız gerekir. İsterseniz dosyayı bilgisayarınıza kaydedebilir ya da kopyalayıp kullanabilirsiniz.

https://www.uniprot.org/uniprot/P06858.fasta adresinden P06858’e ait protein sekansı aşağıdaki gibi elde edilmelidir.

Kaynak : UniProt (biyoinformatik.net)

Avrupa tabanlı olan PDBe ( Protein DataBank in Europe) ve Amerikan tabanlı olan PDB (Protein Databank) ortak çalışmakta olup proteinlerin üç boyutlu (3D) yapısını depolar. Her bir yapı için ayrı ayrı detaylı analizler ve şematik sistemler içerir. UniProt  protein  veri tabanında   araştırılan  bir proteinin   yapısı   hakkında   bilgi   edinmek   için,  PDBe veri tabanı UniProt’ dan elde edilen kimlik numarası ile sorgulanabilir.

      

Yukarıda bahsettiğimiz veri tabanları sayesinde nükleotidler, proteinler ve bu yapıların işlevleri, fonksiyonları ile ilgili verilere rahatlıkla ulaşabiliriz. Fakat istenmeyen verileri filtrelemek, elde edilen veriler arasında bağlantılar kurmak ve daha kapsamlı araştırmalar yapabilmek için biyoinformatikte analiz araçları geliştirilmiştir.

•  Veri Madenciliği: BioMART

•  Dizi hizalama: CLUSTAL

•  Dizi karşılaştırma: BLAST

Bu analiz araçlarından olan BLAST hakkında bir sonraki yazımızda detaylı bilgiler vereceğiz.

Kaynak : Biyoinformatikte Veri Tabanları (biyoinformatikdunyasi.blogspot.com)

PDB Kullanımı

Biyoinformatik alanı, çalışma alanı itibariyle biyolojik bilgilerin oluşturulması ve bu oluşturulan bilgilerin düzenli bir biçimde saklanması için veri tabanlarına ihtiyaç duyar. Biyolojik veriler, oldukça yoğun olduğundan dolayı haliyle bir veri tabanına -sistematik ve düzenli bir şekilde çalışmak için- gereksinim duyar. Bu yoğun biyolojik verilerin oluşturulması, depolanması ve saklanması için farklı veri tabanları geliştirilmiştir. 

Veri tabanları, genler üzerinde analizler yapılması, hastalıklar arasında ilişkilerin belirlenmesi ve yorumlanması amacıyla büyük önem taşır. Şimdi veri tabanlarını yakından inceleyelim.

En çok kullanılan ve en yaygın olarak bilinen veri tabanları; Amerika tabanlı NCBI (National Center for Biotechnology Information), Avrupa tabanlı EBI (European BioinformaticInstitue) ve Japonya temelli DDBJ (DNA Databank of Japan)’ dir. Bu kuruluşlar, dizilerin oluşturulması ve bu bilgilerin paylaşılmasında birbirleriyle ortak çalışma içerisindedirler ve internet üzerinden kullanılabilen birçok biyoinformatik aracını da biz biyoinformatik araştırmacılarının hizmetine sunarlar.

Kaynak : Biyoinformatikte Veri Tabanları (biyoinformatikdunyasi.blogspot.com)

EMBL – EBI Başlangıç Eğitimi

Kaynak : https://youtu.be/AgMw7yRfr3E?si=cNULknQBza1ZaBFD