Combrex
कॉम्ब्रेक्स एक बहुआयामी परियोजना है जिसमें प्रोकैरियोटिक जीनोम में लाखों जीनों से जुड़े सक्रिय शिक्षण सिद्धांतों पर आधारित जीन एनोटेशन, कार्यात्मक भविष्यवाणियों और सिफारिशों का एक डेटाबेस शामिल है। कॉम्ब्रेक्स के बारे में एक बहुआयामी परियोजना है जिसका उद्देश्य सूक्ष्मजीव जीन कार्य की हमारी समझ में सुधार और सूक्ष्मजीव जीन कार्य की व्याख्या में तेजी लाने के हित में जीवविज्ञानी के कम्प्यूटेशनल और प्रयोगात्मक समुदायों को एक साथ लाना है। कॉम्ब्रेक्स परियोजना की सह-स्थापना साइमन कासिफ, रिचर्ड रॉबर्ट्स और मार्टिन स्टेफेन ने बोस्टन विश्वविद्यालय में मुख्यालय और 100 से अधिक प्रयोगात्मक और कम्प्यूटेशनल सहयोगियों के साथ एक अंतरराष्ट्रीय संघ के रूप में की थी। यह परियोजना रिचर्ड जे. रॉबर्ट्स द्वारा पीएलओएस बायोलॉजी में प्रकाशित सामुदायिक कार्रवाई के आह्वान से प्रेरित थी। सामग्री जीन और कार्यों का एक डेटाबेस इस विकसित डेटाबेस में 30 लाख से अधिक माइक्रोबियल जीन के लिए प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित और कम्प्यूटेशनल रूप से अनुमानित कार्य होते हैं। जीन या रुचि के जीन की खोज अपने आप में एक अंत हो सकता है, या यह COMBREX में जानकारी का योगदान करने या अनुदान लेने की दिशा में पहला कदम हो सकता है। वर्तमान में डेटाबेस में 1000 से अधिक पूरी तरह से अनुक्रमित बैक्टीरिया और पुरातन जीनोम के जीन शामिल हैं, जो कई अलग-अलग जीन के साथ पूरक हैं जिनके जैव रासायनिक कार्य को प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित किया गया है। जीन को अनुक्रम-समान, और संभवतः समकार्यशील, समूहों में व्यवस्थित किया जाता है जो एन. सी. बी. आई. द्वारा निर्धारित किए जाते हैं, जिन्हें प्रोटीन क्लस्टर कहा जाता है। एक रंग-संकेतन प्रणाली का उपयोग यह पहचानने के लिए किया जाता है कि किन जीनों के प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित कार्य हैं, जिनके कम्प्यूटेशनल रूप से अनुमानित कार्य हैं, और जिनके पास कोई ज्ञात या अनुमानित कार्य (जानकारी) नहीं है। आवश्यकता के अनुसार, "अनुमानित कार्य" विशिष्टता की एक विस्तृत श्रृंखला को शामिल कर सकते हैं, और हमारे लंबी दूरी के लक्ष्यों में से एक इस विशिष्टता की मात्रा निर्धारित करना है। (उदाहरण के लिए, अनुमानित कार्य "वेलाइन डीकार्बोक्सिलेस" काफी अधिक विशिष्ट है, और "लाइज़" या यहां तक कि "कार्बोक्सी-लाइज़" की तुलना में अधिक आसानी से सत्यापित किया जा सकता है।) जिन जीनों के उत्पादों को प्रयोगात्मक रूप से सत्यापित किया गया है, उनकी पहचान करना भी कोई मामूली काम नहीं है, और इसलिए हमने ऐसे सभी जीनों का एक व्यापक, मैन्युअल रूप से क्यूरेटेड सेट बनाने के लिए एक परियोजना शुरू की है, जिसे हम गोल्ड स्टैंडर्ड जीन डेटाबेस के रूप में संदर्भित करते हैं। यह क्यूरेटेड सेट वर्तमान में कॉम्ब्रेक्स डेटाबेस के लिए अद्वितीय है, और इससे संबंधित जीन सोने के प्रतीक के साथ रंग-कोडित हैं। जीन फ़ंक्शन की भविष्यवाणियाँ कॉम्ब्रेक्स डेटाबेस कम्प्यूटेशनल जीवविज्ञानी के लिए अपनी सबसे सूचनात्मक जीन फ़ंक्शन भविष्यवाणियों को प्रचारित करने के लिए एक स्थान के रूप में कार्य करता है। जैव-सूचना विज्ञान क्षेत्र के भीतर एक प्रमुख प्रयास जीन कार्य की कम्प्यूटेशनल भविष्यवाणी रहा है। पिछले एक दशक में इस क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति हुई है, लेकिन इनमें से कई प्रयासों ने जैविक ज्ञान को आगे बढ़ाने की अपनी पूरी क्षमता का एहसास नहीं किया है क्योंकि भविष्यवाणियों का शायद ही कभी प्रयोगात्मक रूप से परीक्षण किया जाता है, और प्रतिस्पर्धी तरीकों से बनाए गए व्यक्तिगत जीन के लिए अनुमानित कार्यों की शायद ही कभी सीधे तुलना की जाती है। कॉम्ब्रेक्स डाटाबेस, एन. सी. बी. आई. और यूनीप्रोटके. बी. जैसे परिचित स्रोतों से जानकारी प्राप्त करने के अलावा, अलग-अलग प्रयोगशालाओं द्वारा प्रस्तुत जीन कार्य भविष्यवाणियों को भी प्रदर्शित करता है। इस तरह की भविष्यवाणियां कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम का उपयोग करके बड़े पैमाने पर उत्पन्न की जा सकती हैं, या किसी विशेष प्रोटीन परिवार या जैव रासायनिक मार्ग से अच्छी तरह से परिचित प्रयोगात्मक या कम्प्यूटेशनल जीवविज्ञानी द्वारा व्यक्तिगत जीन के लिए बनाई जा सकती हैं। इस प्रकार, विभिन्न तरीकों से की गई भविष्यवाणियों की प्रयोगात्मक जीवविज्ञानी द्वारा आसानी से तुलना, तुलना और जांच की जा सकती है। कई स्रोतों से कार्य भविष्यवाणियों का यह साथ-साथ प्रदर्शन कम्प्यूटेशनल और प्रयोगात्मक समुदायों के बीच बातचीत का केंद्र है जिसे कॉम्ब्रेक्स बढ़ावा देने की उम्मीद करता है। सक्रिय शिक्षण सिद्धांतों पर आधारित प्रयोगों की अनुशंसा और प्राथमिकता। कॉम्ब्रेक्स सबसे अधिक सूचनात्मक प्रयोगों की सिफारिश करने के लिए सरल सिद्धांतों के साथ-साथ अधिक परिष्कृत सक्रिय शिक्षण पद्धतियों का उपयोग करता है। ये ऐसे प्रयोग हैं जो डेटाबेस में प्रोटीन की सबसे बड़ी संख्या के लिए सबसे अधिक जानकारीपूर्ण (अधिकतम जानकारी प्राप्त करने के गणितीय अर्थ में) भविष्यवाणियां उत्पन्न करने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं। सबसे बुनियादी सिफारिशें अन्य प्रोटीनों के लिए उनकी दूरी के संदर्भ में एक जीन समूह में सभी प्रोटीनों की श्रेणी प्रदान करती हैं। सबसे सरल मामले में एक समूह के केंद्र के पास प्रोटीन को सबसे अधिक जानकारीपूर्ण माना जाता है क्योंकि समूह में अन्य प्रोटीनों के लिए उनकी दूरी अपेक्षाकृत कम होती है। नतीजतन, एक समूह के "केंद्र" की कार्यात्मक व्याख्या के परिणामस्वरूप समूह में अन्य प्रोटीनों के लिए सबसे सटीक भविष्यवाणियां होने की संभावना है। विकासवादी शब्दों में ये "समूह केंद्र" समूह में सभी प्रोटीनों के विकासवादी पूर्वजों के सबसे करीब हैं। एक्टिव लर्निंग इस अंतर्ज्ञान सिद्धांत को अतिरिक्त प्रयोगों के लिए सिफारिशें करने के लिए सामान्यीकृत करता है जो या तो सटीक भविष्यवाणियों का उत्पादन करने या उन प्रोटीनों की पहचान करने की संभावना रखते हैं जो सही ढंग से एनोटेट नहीं किए गए हैं। विकासवादी विश्लेषण और सक्रिय शिक्षण के अलावा COMBREX अन्य मानदंडों की ओर भी इशारा करता है जिन पर प्रयोगों पर विचार करने में विचार किया जा सकता है। इस तरह के मानदंडों में शामिल है कि क्या कोई संरचना उपलब्ध है, मानव जीनोम में जीवाणु जीन का संरक्षण (जैसे। डोमेन साझाकरण), जीन कार्य के कम्प्यूटेशनल या प्रयोगात्मक साक्ष्य की उपलब्धता, फेनोटाइपिक विचार (जैसे रोगजनक में उपस्थिति या एंटीबायोटिक प्रतिरोध, रोगजनकता या विषाणुता के संबंध में) और अन्य। जीन के जैव रासायनिक लक्षण वर्णन के लिए अनुदान कॉम्ब्रेक्स के मिशनों में से एक विशिष्ट जीन भविष्यवाणियों के प्रयोगात्मक सत्यापन के लिए छोटे मौद्रिक अनुदान जारी करना है। विशिष्ट जीन उत्पादों के लिए जैव रासायनिक कार्य का प्रयोगात्मक निर्धारण एक प्राथमिकता दी गई कम्प्यूटेशनल भविष्यवाणियों को मान्य (या अमान्य) करने का काम करता है। इस प्रकार, यह प्रयोगात्मक प्रयास तीन लक्ष्यों को पूरा करता हैः (1) यह सीधे उन वैज्ञानिकों को एक साथ लाता है जो जीन कार्य भविष्यवाणी करते हैं और जो उनका परीक्षण करते हैं, (2) यह इस आधार पर कम्प्यूटेशनल विधियों का मूल्यांकन करता है कि उनकी भविष्यवाणियां कितनी सटीक हैं ताकि उनमें सुधार किया जा सके, और (3) यह प्रयोगात्मक रूप से मान्य जीन के परिदृश्य को व्यापक बनाता है, जिससे जीव विज्ञान और अनुक्रम-संरचना-कार्य संबंधों की हमारी समग्र समझ में सुधार होता है। एकल जीन या जीन की छोटी संख्या के जैव रासायनिक कार्य की प्रयोगात्मक जांच अक्सर बड़ी वित्तपोषण एजेंसियों के दायरे में होती है। कॉम्ब्रेक्स की स्थापना ठीक इस प्रकार के काम के लिए छोटे अनुदान जारी करने के लिए की गई है, और इस तरह के अनुदान विशेष रूप से उन प्रयोगशालाओं के लिए उपयुक्त हैं जो पहले से ही इच्छित प्रयोगों के लिए आवश्यक परख के प्रकारों से परिचित हैं। लक्ष्य बेहतर जीन एनोटेशन जीन और जीनोम एनोटेशन के साथ वर्तमान समस्याओं में से एक स्रोत के संबंध में पारदर्शिता की कमी है। अक्सर यह निर्धारित करना मुश्किल होता है कि किन कार्यों को प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित किया गया है और किन कार्यों की गणनात्मक रूप से भविष्यवाणी की गई है। इसके अलावा, कम्प्यूटेशनल रूप से अनुमानित कार्यों के लिए, भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधि और साक्ष्य की ताकत शायद ही कभी बताई जाती है। कॉम्ब्रेक्स ने (1) अनुमानित कार्यों से देखे गए रंग-कोडिंग जीन को अलग करने के लिए, और (2) अनुक्रम समानता द्वारा भविष्यवाणी किए गए कई कार्यों के लिए, प्रयोगात्मक रूप से मान्य "स्रोत जीन" की पहचान करते हुए एनोटेशन की एक अधिक पारदर्शी प्रणाली की दिशा में पहला कदम उठाया है, जिस पर भविष्यवाणी आधारित थी। कॉम्ब्रेक्स एक अधिक पूरी तरह से पता लगाने योग्य एनोटेशन प्रणाली की दिशा में काम कर रहा है, जिसमें प्रत्येक वर्णित कार्यात्मक एनोटेशन या तो प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित किया जाता है, या एक भविष्यवाणी है जो स्पष्ट रूप से साक्ष्य की एक श्रृंखला के माध्यम से जानकारी के अंतिम स्रोत से जुड़ी होती है। ये स्रोत कई मामलों में प्रयोगात्मक रूप से मान्य जीन होंगे, लेकिन कुछ मामलों में मौजूदा डेटाबेस से एनोटेशन होंगे जिनके स्रोत स्वयं तुरंत स्पष्ट नहीं हैं। कॉम्ब्रेक्स पहला डेटाबेस है जो समरूपता का उपयोग करके एनोटेशन के प्रयोगात्मक स्रोत के लिंक की "कम्प्यूटेशनल रूप से" पहचान करने का प्रयास करता है। अन्य डेटाबेस दो प्रकार के साक्ष्य प्रदान करते हैं, जैसे। प्रयोगों से सीधे या कम्प्यूटेशनल रूप से अनुमान लगाया गया। हालाँकि, अनुमान को आम तौर पर एनोटेशन के प्रयोगात्मक स्रोत से नहीं खोजा जा सकता है। कॉम्ब्रेक्स इस बात की गारंटी नहीं दे सकता कि उसके द्वारा प्रदान किए गए "निशान" इस बिंदु पर सटीक हैं, लेकिन यह जीवविज्ञानी को लिंक की जांच करके सीधे इस निर्धारण को करने में सक्षम बनाता है। स्रोत जीन और कार्यों और साक्ष्य लिंक की पहचान करने की यह प्रणाली एनोटेशन की एक गतिशील प्रणाली को सक्षम करेगी जो स्वचालित रूप से अद्यतन हो जाती है क्योंकि नए जीन के लिए प्रयोगात्मक साक्ष्य निर्धारित किया जाता है, और जैसे-जैसे नए भविष्यसूचक तरीके विकसित किए जाते हैं। जीन कार्यात्मक एनोटेशन की ऐसी गतिशील प्रणाली कई सार्वजनिक डेटाबेस में उपयोग की जाने वाली स्थिर प्रणाली के परिणामस्वरूप गैर-एनोटेटेड और गलत एनोटेटेड जीन की अपेक्षाकृत उच्च आवृत्ति को दूर करने में मदद कर सकती है। इसके अलावा, यह उन जीनों को प्रकाशित करेगा जिनके जैव रासायनिक कार्य वास्तव में अज्ञात हैं, जो केवल अपर्याप्त रूप से टिप्पणी किए गए हैं। जीन कार्यात्मक भविष्यवाणियों को पारदर्शी बनाना महत्वपूर्ण है, लेकिन उन्हें यथासंभव सटीक बनाना भी उतना ही महत्वपूर्ण है। भविष्यवाणियों को उनके लिए साक्ष्य की ताकत के अनुरूप होना चाहिए, जैसे कि वे उतने ही विशिष्ट हों जितना कि साक्ष्य अनुमति देंगे। जो पर्याप्त रूप से विशिष्ट नहीं हैं वे प्रयोगात्मक परीक्षण के लिए खुद को उधार नहीं देते हैं, और जो अंतर्निहित साक्ष्य के लिए बहुत विशिष्ट हैं, वे गलत होने का उच्च जोखिम उठाते हैं। कॉम्ब्रेक्स सक्रिय रूप से कार्यात्मक भविष्यवाणी के लिए एल्गोरिदम विकसित करने पर काम कर रहा है जो नए या दिलचस्प कार्यों के साथ जीन की पहचान कर सकता है, और जिनके परिणाम सहयोगी कम्प्यूटेशनल समूहों से प्राप्त उच्च गुणवत्ता वाली भविष्यवाणियों के बगल में बैठ सकते हैं। COMBREX का अपेक्षाकृत रूढ़िवादी BLAST-आधारित जीन कार्य का प्रसार इस लक्ष्य की दिशा में एक सरल पहला कदम है। लक्षित प्रयोगात्मक सत्यापन अपने वित्तपोषण निर्णयों के माध्यम से, कॉम्ब्रेक्स विशिष्ट जीनों की प्रयोगात्मक जांच को प्रोत्साहित करके जैव रासायनिक जीन कार्य की हमारी समझ को व्यापक बनाने के साथ-साथ गहरी करने में मदद कर सकता है। किन जीनों को मान्य करना है, यह चुनना महत्वपूर्ण हैः आइसोफंक्शनल जीनों के निकटता से समान रिश्तेदारों को मान्य करके समग्र रूप से बहुत कम नया ज्ञान प्राप्त किया जाता है, और बिना किसी विशिष्ट अनुमानित कार्यों वाले जीनों के लिए प्रयोगों को मान्य करने में सफल होने की संभावना नहीं है। इसके अलावा, जो पहले से ही ज्ञात है उसका परिदृश्य असमान है, जिसमें कुछ कार्यों के कई मान्य उदाहरण हैं और अन्य के कुछ या कोई उदाहरण नहीं हैं। कॉम्ब्रेक्स अनुसंधान का एक नया, एकीकृत मॉडल विकसित करना चाहता है जिसमें जीन कार्य की हमारी समग्र भविष्यसूचक समझ में सबसे बड़े अंतराल को बंद करने के लिए प्रयोगों को प्राथमिकता दी जाती है। इस तरह का मॉडल उन जीनों के सत्यापन का समर्थन करता है जो ज्ञान में अपेक्षाकृत बड़ी वृद्धि प्रदान करते हैं, उदाहरण के लिए क्योंकि उनके मान्य कार्य के परिणामस्वरूप अन्य जीनों के लिए बड़ी संख्या में नई भविष्यवाणियां होती हैं। प्रारंभिक चरण में कॉम्ब्रेक्स "उच्च प्राथमिकता" वाले जीनों की सूची पेश करेगा, जिन्हें महत्वपूर्ण भविष्यसूचक या जैव चिकित्सा मूल्य के रूप में पहचाना जा सकता है, और जिनके लिए कॉम्ब्रेक्स के सदस्य उम्मीदवारों को नामित कर सकते हैं। एक दीर्घकालिक लक्ष्य के रूप में, कॉम्ब्रेक्स ऐसे जीनों के चयन को अनुकूलित करने के लिए सक्रिय शिक्षा जैसी मशीन सीखने की तकनीकों के उपयोग की दिशा में काम कर रहा है। नई प्रौद्योगिकियाँ COMBREX जीन कार्य निर्धारण के लिए नई प्रौद्योगिकियों और लागत प्रभावी परीक्षणों के विकास को प्रोत्साहित करती हैं। ऊपर वर्णित प्रयोगात्मक सत्यापन प्रयास कई छोटे पैमाने के अनुदानों के माध्यम से कम-थ्रूपुट प्रयोगों के बड़े पैमाने पर समानांतर अनुप्रयोग के बराबर है। उच्च-प्रवाह परीक्षण जो समानांतर में कई जीन उत्पादों का विश्लेषण कर सकते हैं, उनके परिणामस्वरूप एक साथ कई जीनों के लिए कार्य का निर्धारण हो सकता है, और जीन कार्य की हमारी समग्र समझ में बड़ी प्रगति करने में मदद कर सकते हैं। संदर्भ बाहरी लिंक http://combrex.bu.edu जैविक डेटाबेस प्रोकैरियोट्स जीनोमिक्स