Combrex
કોમ્બ્રેક્સ એક બહુપક્ષીય પ્રોજેક્ટ છે જેમાં પ્રોકેરીયોટિક જીનોમમાં લાખો જનીનો સાથે સંકળાયેલા સક્રિય શિક્ષણ સિદ્ધાંતો પર આધારિત જનીન ટિપ્પણીઓ, કાર્યાત્મક આગાહીઓ અને ભલામણોનો ડેટાબેઝ સામેલ છે. કોમ્બ્રેક્સ વિશે એક બહુપક્ષીય પ્રોજેક્ટ છે જેનો ઉદ્દેશ માઇક્રોબાયલ જનીન કાર્યની આપણી સમજણમાં સુધારો કરવા અને માઇક્રોબાયલ જનીન કાર્યની વ્યાખ્યાને વેગ આપવાના હિતમાં જીવવિજ્ઞાનીઓના કોમ્પ્યુટેશનલ અને પ્રાયોગિક સમુદાયોને એક સાથે લાવવાનો છે. કોમ્બ્રેક્સ પ્રોજેક્ટની સહ-સ્થાપના સિમોન કાસિફ, રિચાર્ડ રોબર્ટ્સ અને માર્ટિન સ્ટેફેન દ્વારા બોસ્ટન યુનિવર્સિટીમાં મુખ્ય મથક અને 100 થી વધુ પ્રાયોગિક અને કોમ્પ્યુટેશનલ સહયોગીઓ સાથે આંતરરાષ્ટ્રીય સંઘ તરીકે કરવામાં આવી હતી. આ પ્રોજેક્ટ રિચાર્ડ જે. રોબર્ટ્સ દ્વારા પીએલઓએસ બાયોલોજીમાં પ્રકાશિત કોમ્યુનિટી એક્શનના આહ્વાનથી પ્રેરિત હતો. સામગ્રી જનીનો અને કાર્યોનો ડેટાબેઝ આ વિકસતા ડેટાબેઝમાં ત્રણ મિલિયનથી વધુ માઇક્રોબાયલ જનીનો માટે પ્રાયોગિક રીતે નિર્ધારિત અને ગણતરીત્મક રીતે અનુમાનિત કાર્યોનો સમાવેશ થાય છે. જનીન અથવા રસના જનીનની શોધ પોતે જ એક અંત હોઈ શકે છે, અથવા તે COMBREX ને માહિતીનું યોગદાન આપવા અથવા અનુદાન મેળવવા માટેનું પ્રથમ પગલું હોઈ શકે છે. ડેટાબેઝમાં હાલમાં 1000 થી વધુ સંપૂર્ણપણે અનુક્રમિત બેક્ટેરિયલ અને આર્કિયલ જીનોમના જનીનો છે, જે સંખ્યાબંધ વ્યક્તિગત જનીનો સાથે પૂરક છે, જેમના બાયોકેમિકલ કાર્યને પ્રાયોગિક રીતે નક્કી કરવામાં આવ્યું છે. જનીનોને અનુક્રમ-સમાન અને સંભવિત રીતે કાર્યાત્મક જૂથોમાં ગોઠવવામાં આવે છે, જે એન. સી. બી. આઈ. દ્વારા નક્કી કરવામાં આવે છે, જેને પ્રોટીન ક્લસ્ટર્સ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. રંગ-કોડિંગ પદ્ધતિનો ઉપયોગ એ ઓળખવા માટે થાય છે કે કયા જનીનો પ્રાયોગિક રીતે નિર્ધારિત કાર્યો ધરાવે છે, જે ગણતરીત્મક રીતે અનુમાનિત કાર્યો ધરાવે છે, અને જે કોઈ જાણીતા અથવા અનુમાનિત કાર્ય (માહિતી) ધરાવતા નથી. જરૂરિયાત મુજબ, "અનુમાનિત કાર્યો" વિશિષ્ટતાની વ્યાપક શ્રેણીને આવરી શકે છે, અને આપણા લાંબા અંતરના લક્ષ્યોમાંથી એક આ વિશિષ્ટતાનું પ્રમાણ નક્કી કરવાનું છે. (ઉદાહરણ તરીકે, અનુમાનિત કાર્ય "વેલાઇન ડીકાર્બોક્સિલેઝ" નોંધપાત્ર રીતે વધુ ચોક્કસ છે, અને "લાઇઝ" અથવા તો "કાર્બોક્સી-લાઇઝ" કરતાં વધુ સહેલાઈથી ચકાસી શકાય તેવું છે.) જનીનોની ઓળખ કે જેમના ઉત્પાદનોની પ્રાયોગિક રીતે ચકાસણી કરવામાં આવી છે તે પણ કોઈ તુચ્છ કાર્ય નથી, અને તેથી અમે આવા તમામ જનીનોના વ્યાપક, મેન્યુઅલી ક્યુરેટેડ સેટ બનાવવા માટે એક પ્રોજેક્ટ શરૂ કર્યો છે, જેને આપણે ગોલ્ડ સ્ટાન્ડર્ડ જીન ડેટાબેઝ તરીકે ઓળખીએ છીએ. આ ક્યુરેટેડ સમૂહ હાલમાં કોમ્બ્રેક્સ ડેટાબેઝ માટે અનન્ય છે, અને તેની સાથે જોડાયેલા જનીનો સોનાના પ્રતીક સાથે રંગ-કોડેડ છે. જીન કાર્યની આગાહીઓ કોમ્બ્રેક્સ ડેટાબેઝ કોમ્પ્યુટેશનલ જીવવિજ્ઞાનીઓ માટે તેમની સૌથી માહિતીપ્રદ જનીન કાર્યની આગાહીઓને જાહેર કરવા માટે એક સ્થળ તરીકે કામ કરે છે. બાયો-ઇન્ફોર્મેટિક્સ ક્ષેત્રમાં મુખ્ય પ્રયાસ જનીન કાર્યની કોમ્પ્યુટેશનલ આગાહી છે. છેલ્લા એક દાયકા કે તેથી વધુ સમયથી આ ક્ષેત્રમાં નોંધપાત્ર પ્રગતિ થઈ છે, પરંતુ આમાંના ઘણા પ્રયત્નો જૈવિક જ્ઞાનને આગળ વધારવાની તેમની સંપૂર્ણ ક્ષમતાને સમજી શક્યા નથી કારણ કે આગાહીઓ ભાગ્યે જ પ્રાયોગિક રીતે પરીક્ષણ કરવામાં આવે છે, અને સ્પર્ધાત્મક પદ્ધતિઓ દ્વારા બનાવવામાં આવેલા વ્યક્તિગત જનીનો માટે અનુમાનિત કાર્યોની ભાગ્યે જ સીધી સરખામણી કરવામાં આવે છે. કોમ્બ્રેક્સ ડેટાબેઝ, NCBI અને યુનિપ્રોટકેબી જેવા પરિચિત સ્રોતોમાંથી માહિતી મેળવવા ઉપરાંત, વ્યક્તિગત પ્રયોગશાળાઓ દ્વારા રજૂ કરાયેલ જનીન કાર્યની આગાહીઓ પણ પ્રદર્શિત કરે છે. આવી આગાહીઓ કોમ્પ્યુટેશનલ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરીને મોટા પાયે પેદા થઈ શકે છે, અથવા કોઈ ચોક્કસ પ્રોટીન પરિવાર અથવા બાયોકેમિકલ પાથવેથી સારી રીતે પરિચિત પ્રાયોગિક અથવા કોમ્પ્યુટેશનલ જીવવિજ્ઞાનીઓ દ્વારા વ્યક્તિગત જનીનો માટે કરી શકાય છે. આમ, વિવિધ પદ્ધતિઓ દ્વારા કરવામાં આવેલી આગાહીઓની પ્રાયોગિક જીવવિજ્ઞાનીઓ દ્વારા સરળતાથી સરખામણી, વિરોધાભાસ અને તપાસ કરી શકાય છે. ઘણા સ્રોતોમાંથી કાર્યની આગાહીઓનું આ બાજુ-બાજુ પ્રદર્શન કોમ્પ્યુટેશનલ અને પ્રાયોગિક સમુદાયો વચ્ચેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાનું કેન્દ્ર છે જેને કોમ્બ્રેક્સ પ્રોત્સાહન આપવાની આશા રાખે છે. સક્રિય શિક્ષણના સિદ્ધાંતો પર આધારિત પ્રયોગોની ભલામણ અને પ્રાથમિકતા. કોમ્બ્રેક્સ સૌથી વધુ માહિતીપ્રદ પ્રયોગોની ભલામણ કરવા માટે સરળ સિદ્ધાંતો તેમજ વધુ વ્યવહારદક્ષ સક્રિય શિક્ષણ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે. આ એવા પ્રયોગો છે જે ડેટાબેઝમાં પ્રોટીનની સૌથી મોટી સંખ્યા માટે સૌથી વધુ માહિતીપ્રદ (મહત્તમ માહિતી મેળવવાના ગાણિતિક અર્થમાં) આગાહીઓ પેદા કરે તેવી શક્યતા છે. સૌથી મૂળભૂત ભલામણો જનીન સમૂહમાં અન્ય પ્રોટીન સાથેના અંતરની દ્રષ્ટિએ તમામ પ્રોટીનનું ક્રમાંકન પ્રદાન કરે છે. સૌથી સરળ કિસ્સામાં ક્લસ્ટરના કેન્દ્રની નજીકના પ્રોટીનને સૌથી વધુ માહિતીપ્રદ ગણવામાં આવે છે કારણ કે ક્લસ્ટરમાં અન્ય પ્રોટીનનું અંતર પ્રમાણમાં ઓછું હોય છે. પરિણામે, ક્લસ્ટરના "કેન્દ્ર" ની કાર્યાત્મક ટિપ્પણી ક્લસ્ટરમાં અન્ય પ્રોટીન માટે સૌથી સચોટ આગાહીઓમાં પરિણમે તેવી શક્યતા છે. ઉત્ક્રાંતિના સંદર્ભમાં આ "સમૂહ કેન્દ્રો" સમૂહમાં રહેલા તમામ પ્રોટીનના ઉત્ક્રાંતિના પૂર્વજોની સૌથી નજીક છે. સક્રિય શિક્ષણ આ અંતઃપ્રેરણાના સિદ્ધાંતને વધારાના પ્રયોગો માટે ભલામણો તૈયાર કરવા માટે સામાન્ય બનાવે છે જે કાં તો સચોટ આગાહીઓ કરે છે અથવા પ્રોટીનને ઓળખે છે જે યોગ્ય રીતે વ્યાખ્યાયિત નથી. ઉત્ક્રાંતિ વિશ્લેષણ અને સક્રિય શિક્ષણ ઉપરાંત COMBREX અન્ય માપદંડ તરફ પણ ધ્યાન દોરે છે જેને પ્રયોગોને ધ્યાનમાં લેતા ધ્યાનમાં લઈ શકાય છે. આવા માપદંડોમાં માળખું ઉપલબ્ધ છે કે કેમ, માનવ જીનોમમાં બેક્ટેરિયલ જનીનનું સંરક્ષણ (દા. ત.) નો સમાવેશ થાય છે. ડોમેન શેરિંગ), જનીન કાર્યના કોમ્પ્યુટેશનલ અથવા પ્રાયોગિક પુરાવાઓની ઉપલબ્ધતા, ફેનોટાઇપિકલ વિચારણાઓ (જેમ કે પેથોજેનમાં હાજરી અથવા એન્ટિબાયોટિક પ્રતિકાર, પેથોજેનિસિટી અથવા વાઈરુલેન્સ સાથે સંબંધ) અને અન્ય. જનીનોના બાયોકેમિકલ લાક્ષણિકતા માટે અનુદાન કોમ્બ્રેક્સનું એક મિશન ચોક્કસ જનીન આગાહીઓના પ્રાયોગિક માન્યતા માટે નાની નાણાકીય અનુદાન જારી કરવાનું છે. ચોક્કસ જનીન ઉત્પાદનો માટે બાયોકેમિકલ કાર્યનું પ્રાયોગિક નિર્ધારણ પ્રાથમિક રીતે કરવામાં આવેલી કોમ્પ્યુટેશનલ આગાહીઓને માન્ય (અથવા અમાન્ય) કરવા માટે કામ કરે છે. આમ, આ પ્રાયોગિક પ્રયાસ ત્રણ લક્ષ્યોને પૂર્ણ કરે છેઃ (1) તે જનીન કાર્યની આગાહીઓ કરનારા વૈજ્ઞાનિકો અને તેમનું પરીક્ષણ કરનારાઓને સીધા જ એક સાથે લાવે છે, (2) તે તેમની આગાહીઓ કેટલી સચોટ છે તેના આધારે ગણતરીની પદ્ધતિઓનું મૂલ્યાંકન કરે છે જેથી તેઓ સુધારી શકાય, અને (3) તે પ્રાયોગિક રીતે માન્ય જનીનોના લેન્ડસ્કેપને વિસ્તૃત કરે છે, જીવવિજ્ઞાન અને ક્રમ-રચના-કાર્ય સંબંધોની આપણી એકંદર સમજણમાં સુધારો કરે છે. એક જનીન અથવા જનીનોની નાની સંખ્યાના બાયોકેમિકલ કાર્યની પ્રાયોગિક તપાસ ઘણીવાર મોટી ભંડોળ એજન્સીઓના કાર્યક્ષેત્ર હેઠળ હોય છે. કોમ્બ્રેક્સની સ્થાપના બરાબર આ પ્રકારના કામ માટે નાની અનુદાન જારી કરવા માટે કરવામાં આવી છે, અને આવી અનુદાન ખાસ કરીને ઇચ્છિત પ્રયોગો માટે જરૂરી પરીક્ષણોના પ્રકારોથી પહેલેથી પરિચિત પ્રયોગશાળાઓ માટે યોગ્ય છે. લક્ષ્યાંકોમાં સુધારેલ જનીન એનોટેશન જનીન અને જીનોમ એનોટેશન સાથેની હાલની સમસ્યાઓમાંની એક સ્રોતના સંદર્ભમાં પારદર્શિતાનો અભાવ છે. કયા કાર્યો પ્રાયોગિક રીતે નક્કી કરવામાં આવ્યા છે અને કયા કાર્યોની ગણતરીત્મક રીતે આગાહી કરવામાં આવી છે તે નક્કી કરવું ઘણીવાર મુશ્કેલ હોય છે. વધુમાં, ગણતરીત્મક રીતે અનુમાનિત કાર્યો માટે, આગાહી કરવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતી પદ્ધતિ અને પુરાવાની તાકાત ભાગ્યે જ જણાવવામાં આવે છે. કોમ્બ્રેક્સે (1) અનુમાનિત કાર્યોથી અવલોકન કરાયેલા રંગ-કોડિંગ જનીનોને અલગ પાડવા માટે, અને (2) અનુક્રમ સમાનતા દ્વારા આગાહી કરાયેલા ઘણા કાર્યો માટે, પ્રાયોગિક રીતે માન્ય "સ્રોત જનીન" ને ઓળખીને, જેના પર આગાહી આધારિત હતી, એનોટેશનની વધુ પારદર્શક પ્રણાલી તરફ પ્રથમ પગલાં લીધાં છે. કોમ્બ્રેક્સ વધુ સંપૂર્ણ રીતે શોધી શકાય તેવી એનોટેશન સિસ્ટમ તરફ કામ કરી રહ્યું છે, જેમાં દરેક જણાવેલી કાર્યાત્મક એનોટેશન કાં તો પ્રાયોગિક રીતે નક્કી કરવામાં આવે છે, અથવા માહિતીના અંતિમ સ્રોત સાથે પુરાવાની સાંકળ દ્વારા સ્પષ્ટપણે જોડાયેલી આગાહી છે. આ સ્રોતો ઘણા કિસ્સાઓમાં પ્રાયોગિક રીતે માન્ય જનીનો હશે, પરંતુ કેટલાક કિસ્સાઓમાં હાલના ડેટાબેઝમાંથી ટિપ્પણીઓ હશે, જેમના સ્ત્રોતો પોતે તરત જ સ્પષ્ટ નથી. કોમ્બ્રેક્સ એ પ્રથમ ડેટાબેઝ છે જે હોમોલોજીનો ઉપયોગ કરીને એનોટેશનના પ્રાયોગિક સ્રોતની લિંકને "ગણતરીત્મક રીતે" ઓળખવાનો પ્રયાસ કરે છે. અન્ય ડેટાબેઝ બે પ્રકારના પુરાવા પૂરા પાડે છે, દા. ત. પ્રયોગોમાંથી સીધા અનુમાન કરવામાં આવે છે અથવા ગણતરીત્મક રીતે અનુમાન કરવામાં આવે છે. જો કે, અનુમાન સામાન્ય રીતે એનોટેશનના પ્રાયોગિક સ્રોતમાં શોધી શકાતું નથી. કોમ્બ્રેક્સ બાંહેધરી આપી શકતું નથી કે તે પ્રદાન કરે છે તે "નિશાન" આ તબક્કે સચોટ છે પરંતુ તે જીવવિજ્ઞાનીઓને કડીની તપાસ કરીને સીધા જ આ નિર્ધારણ કરવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. સ્રોત જનીનો અને કાર્યોને ઓળખવાની આ પ્રણાલી અને પુરાવાઓની કડીઓ એ એનોટેશનની ગતિશીલ પ્રણાલીને સક્ષમ બનાવશે જે નવા જનીનો માટે પ્રાયોગિક પુરાવા નક્કી કરવામાં આવે છે અને નવી આગાહી પદ્ધતિઓ વિકસાવવામાં આવે છે ત્યારે આપમેળે અપડેટ થાય છે. જનીન કાર્યાત્મક એનોટેશનની આવી ગતિશીલ પ્રણાલી બિનઅનુભવી અને ખોટી રીતે નોંધાયેલા જનીનોની પ્રમાણમાં ઊંચી આવર્તનને દૂર કરવામાં મદદ કરી શકે છે જે ઘણા જાહેર ડેટાબેઝમાં ઉપયોગમાં લેવાતી સ્થિર પ્રણાલીમાંથી પરિણમે છે. વધુમાં, તે એવા જનીનોને પ્રકાશિત કરશે જેમના બાયોકેમિકલ કાર્યો ખરેખર અજ્ઞાત છે, જે ફક્ત અપૂરતી રીતે ટિપ્પણી કરેલા જનીનોથી વિપરીત છે. આગાહીની સચોટતામાં સુધારો જનીન કાર્યાત્મક આગાહીઓને પારદર્શક બનાવવી મહત્વપૂર્ણ છે, પરંતુ તેમને શક્ય તેટલી સચોટ બનાવવી પણ એટલી જ મહત્વપૂર્ણ છે. આગાહીઓ તેમના માટે પુરાવાની મજબૂતાઈ સાથે સુસંગત હોવી જરૂરી છે, જેમ કે તેઓ પુરાવા જેટલા ચોક્કસ હશે. જે લોકો પૂરતા ચોક્કસ નથી તેઓ પ્રાયોગિક પરીક્ષણ માટે પોતાને ઉધાર આપતા નથી, અને જે લોકો અંતર્ગત પુરાવા માટે ખૂબ ચોક્કસ છે તેઓ અચોક્કસ હોવાનું ઊંચું જોખમ ધરાવે છે. COMBREX સક્રિય રીતે કાર્યાત્મક આગાહી માટે એલ્ગોરિધમ્સ વિકસાવવા પર કામ કરી રહ્યું છે જે નવીન અથવા રસપ્રદ કાર્યો સાથે જનીનોને ઓળખી શકે છે, અને જેના પરિણામો સહયોગી કોમ્પ્યુટેશનલ જૂથો દ્વારા પ્રાપ્ત ઉચ્ચ ગુણવત્તાની આગાહીઓની બાજુમાં બેસી શકે છે. કોમ્બ્રેક્સનું જનીન કાર્યનું પ્રમાણમાં રૂઢિચુસ્ત બ્લાસ્ટ-આધારિત પ્રસાર આ લક્ષ્ય તરફનું એક સરળ પ્રથમ પગલું રજૂ કરે છે. લક્ષિત પ્રાયોગિક માન્યતા તેના ભંડોળના નિર્ણયો દ્વારા, COMBREX ચોક્કસ જનીનોની પ્રાયોગિક તપાસને પ્રોત્સાહિત કરીને બાયોકેમિકલ જનીન કાર્યની આપણી સમજણને વિસ્તૃત કરવામાં તેમજ ઊંડી કરવામાં મદદ કરી શકે છે. કયા જનીનોને માન્ય કરવા તે એક મહત્વપૂર્ણ પસંદગી છેઃ આઇસોફંક્શનલ જનીનોના નજીકથી સમાન સંબંધીઓને માન્ય કરીને એકંદરે થોડું નવું જ્ઞાન મેળવવામાં આવે છે, અને કોઈ ચોક્કસ અનુમાનિત કાર્યો ધરાવતા જનીનો માટે માન્ય પ્રયોગો સફળ થવાની શક્યતા નથી. વધુમાં, જે પહેલેથી જ જાણીતું છે તેનું લેન્ડસ્કેપ અસમાન છે, જેમાં કેટલાક કાર્યોના ઘણા માન્ય ઉદાહરણો છે અને અન્યના થોડા અથવા કોઈ ઉદાહરણો નથી. કોમ્બ્રેક્સ સંશોધનનું એક નવું, સંકલિત મોડેલ વિકસાવવા માંગે છે જેમાં જનીન કાર્યની આપણી એકંદર આગાહીયુક્ત સમજણમાં સૌથી મોટા અંતરાયોને બંધ કરવા માટે પ્રયોગોને પ્રાથમિકતા આપવામાં આવે છે. આવા મોડેલ જનીનોની માન્યતાની તરફેણ કરે છે જે જ્ઞાનમાં પ્રમાણમાં મોટો વધારો પ્રદાન કરે છે, ઉદાહરણ તરીકે કારણ કે તેમનું માન્ય કાર્ય અન્ય જનીનો માટે મોટી સંખ્યામાં નવી આગાહીઓમાં પરિણમે છે. પ્રારંભિક તબક્કે કોમ્બ્રેક્સ "ઉચ્ચ પ્રાથમિકતા" ધરાવતા જનીનોની યાદી રજૂ કરશે, જેને નોંધપાત્ર આગાહીયુક્ત અથવા બાયોમેડિકલ મૂલ્ય તરીકે ઓળખી શકાય છે, અને જેના માટે કોમ્બ્રેક્સના સભ્યો ઉમેદવારોને નામાંકિત કરી શકે છે. લાંબા ગાળાના ધ્યેય તરીકે, કોમ્બ્રેક્સ આવા જનીનોની પસંદગીને શ્રેષ્ઠ બનાવવા માટે સક્રિય શિક્ષણ જેવી મશીન લર્નિંગ તકનીકોના ઉપયોગ તરફ કામ કરી રહ્યું છે. નવી તકનીકો COMBREX જનીન કાર્ય નિર્ધારણ માટે નવી તકનીકો અને ખર્ચ-અસરકારક પરીક્ષણોના વિકાસને પ્રોત્સાહન આપે છે. ઉપર વર્ણવેલ પ્રાયોગિક માન્યતા પ્રયાસ ઘણા નાના પાયે અનુદાન દ્વારા ઓછા-થ્રુપુટ પ્રયોગોના મોટા પ્રમાણમાં સમાંતર ઉપયોગ સમાન છે. ઉચ્ચ-થ્રુપુટ પરીક્ષણો કે જે સમાંતર રીતે ઘણા જનીન ઉત્પાદનોનું વિશ્લેષણ કરી શકે છે તે એક સાથે ઘણા જનીનો માટે કાર્યના નિર્ધારણમાં પરિણમી શકે છે, અને જનીન કાર્યની આપણી એકંદર સમજણમાં મોટી પ્રગતિ કરવામાં મદદ કરી શકે છે. સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ http://combrex.bu.edu જૈવિક ડેટાબેઝ પ્રોકેરીયોટ્સ જીનોમિક્સ