Translocatome: a novel resource for the analysis of protein translocation between cellular organelles

UniProt公司 生物 计算生物学 标识符 蛋白质组 蛋白质组学 生物信息学 数据库 生物信息学 计算机科学 遗传学 基因 程序设计语言
作者
Péter Mendik,Levente Dobronyi,Ferenc Hári,Csaba Kerepesi,Leonardo Maia‐Moço,Donát Buszlai,Péter Csermely,Dániel V. Veres
出处
期刊:Nucleic Acids Research [Oxford University Press]
卷期号:47 (D1): D495-D505 被引量:17
标识
DOI:10.1093/nar/gky1044
摘要

Here we present Translocatome, the first dedicated database of human translocating proteins. The core of the Translocatome database is the manually curated data set of 213 human translocating proteins listing the source of their experimental validation, several details of their translocation mechanism, their local compartmentalized interactome, as well as their involvement in signalling pathways and disease development. In addition, using the well-established and widely used gradient boosting machine learning tool, XGBoost, Translocatome provides translocation probability values for 13,066 human proteins identifying 1133 and 3268 high- and low-confidence translocating proteins, respectively. The database has user-friendly search options with a UniProt autocomplete quick search and advanced search for proteins filtered by their localization, UniProt identifiers, translocation likelihood or data complexity. Download options of search results, manually curated and predicted translocating protein sets are available on its website. The update of the database is helped by its manual curation framework and connection to the previously published ComPPI compartmentalized protein-protein interaction database. As shown by the application examples of merlin (NF2) and tumor protein 63 (TP63) Translocatome allows a better comprehension of protein translocation as a systems biology phenomenon and can be used as a discovery-tool in the protein translocation field. The database is available here: http://translocatome.linkgroup.hu
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
Criminology34应助2222采纳,获得10
刚刚
1秒前
大方的若枫完成签到,获得积分10
1秒前
大意的觅云完成签到,获得积分10
2秒前
hi完成签到 ,获得积分10
2秒前
顺利的涟妖完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
缥缈叫兽发布了新的文献求助10
2秒前
jianglu关注了科研通微信公众号
3秒前
潇洒的世界完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
xiyu完成签到,获得积分20
4秒前
Biu忒佛发布了新的文献求助30
4秒前
张凡发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
orixero应助zhzh采纳,获得10
5秒前
cslghe发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
vtizsty应助淡定的初夏采纳,获得50
5秒前
英俊的冰棍完成签到,获得积分10
6秒前
小二郎应助wzwz采纳,获得10
6秒前
psj完成签到,获得积分10
7秒前
Pengzhuhuai发布了新的文献求助10
7秒前
wl完成签到,获得积分10
7秒前
故顾完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
ryan1300发布了新的文献求助10
9秒前
研友_ng9Yj8完成签到,获得积分10
10秒前
白nb66完成签到 ,获得积分10
10秒前
Timber发布了新的文献求助10
10秒前
zykk发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
共享精神应助殷勤的语雪采纳,获得10
12秒前
12秒前
13秒前
可爱的函函应助jcae123采纳,获得10
14秒前
14秒前
Thecold完成签到,获得积分10
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
日本現代怪異事典 副読本 700
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 650
Machine Learning for Asset Management and Pricing 600
Numerical analysis of the coupled atmosphere-ocean models (CAO II). II 600
Models for the coupled atmosphere and ocean 600
Évora na Idade Média 555
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7382344
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8989571
关于积分的说明 19122338
捐赠科研通 7021195
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3227172
关于科研通互助平台的介绍 2390203
邀请新用户注册赠送积分活动 2208038