Открытая геномика бактериальных популяций: программное обеспечение BIGSdb, веб-сайт PubMLST.org и их применение

Open-access bacterial population genomics: BIGSdb software, the PubMLST.org website and their applications
James E. Bray, Martin Maiden, Keith A. Jolley
2018-09-24

Прогнозирование устойчивости к противомикробным препаратамПрограммное обеспечение BIGSdbПопуляционная геномика бактерийГен-за-геном анализВеб-сайт PubMLST.org
На веб-сайте PubMLST.org размещена коллекция курируемых баз данных открытого доступа, объединяющих популяционные данные о последовательностях с информацией о происхождении и фенотипе более чем 100 различных видов и родов микроорганизмов. Хотя веб-сайт PubMLST был создан в рамках разработки первой схемы мультилокусного секвенирования типов (MLST) в 1998 году, используемое им программное обеспечение — база данных геномных последовательностей бактериальных изолятов (Bacterial Isolate Genome Sequence database, BIGSdb), опубликованная в 2010 году, — позволяет PubMLST включать все уровни данных о последовательностях: от последовательностей отдельных генов до полных завершённых геномов. В данной работе описаны разработки программного обеспечения BIGSdb, выполненные с момента его публикации по июнь 2018 года, и показано, как эта платформа реализует геномику популяций микроорганизмов для широкого спектра задач. Система основана на по-генном анализе геномов микроорганизмов; каждая депонированная последовательность аннотируется и курируется для выявления присутствующих генов и систематического каталогизирования их вариабельности. Первоначально предназначенная для характеристики изолятов с помощью схем типирования, система, объединяющая последовательности и сведения о генетической вариабельности с данными о происхождении и фенотипе, обеспечивает высокомасштабируемый анализ данных полногеномных последовательностей десятков тысяч изолятов для решения широкого круга функциональных задач, включая прогнозирование устойчивости к противомикробным препаратам, вероятной перекрёстной реактивности с вакцинными антигенами и функциональной активности различных вариантов, обусловливающих ключевые фенотипы. Ограничений на число включаемых последовательностей, генетических локусов, аллельных вариантов или схем (комбинаций локусов) нет, что позволяет каждой базе данных представлять расширяющийся каталог генетической вариабельности соответствующей популяции. Помимо предоставления доступных через веб-интерфейс средств анализа и ссылок на сторонние инструменты анализа и визуализации, программное обеспечение BIGSdb включает RESTful-интерфейс прикладного программирования (API), обеспечивающий доступ ко всем исходным данным для сторонних приложений и конвейеров анализа данных.
1
Для BIGSdb не заявлены ограничения на число последовательностей, локусов, аллельных вариантов или схем; платформа предоставляет веб-анализ и RESTful API для внешних инструментов и конвейеров.
2
BIGSdb поддерживает анализ генов по отдельности для данных разного масштаба — от отдельных генов до полностью завершённых геномов.
3
Интеграция генетической вариабельности и фенотипических данных позволяет прогнозировать устойчивость к антимикробным препаратам, оценивать перекрёстную реактивность вакцинных антигенов и анализировать функции вариантов.
4
PubMLST.org предоставляет открытые курируемые базы данных, объединяющие сведения о последовательностях, происхождении и фенотипах более чем 100 видов и родов микроорганизмов.
5
Платформа обеспечивает масштабируемую популяционную геномику с использованием полногеномных данных десятков тысяч изолятов.

Открытые базы данных популяционной геномики микроорганизмов и платформа BIGSdb/PubMLST для данных о последовательностях, происхождении и фенотипах бактериальных изолятов

Погеновое каталогизирование и масштабируемый анализ генетической вариабельности микроорганизмов и её связей с происхождением и фенотипами, включая устойчивость к противомикробным препаратам, перекрёстную реактивность с вакцинными антигенами и функциональную активность различных вариантов

Publication Details
Publication Date
2018-09-24
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
James E. Bray
Martin Maiden
Keith A. Jolley
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%