疟疾分子、功能与药理数据的整合与挖掘：我们距离化学基因组知识空间有多远？
定量方法
2016-08-16 v1 分布式、并行与集群计算
基因组学
摘要
疟疾基因组与后基因组数据的组织与挖掘，深受预测和表征新生物靶标与新药的必要性驱动。生物靶标在由恶性疟原虫基因组数据并辅以其他物种数百万基因组数据所设计的生物空间中寻找。候选药物在含公共与私有化学库中数百万小分子的化学空间中寻找。因此数据管理应尽可能可靠且通用。在此背景下，我们考察了疟疾基因组与后基因组数据组织与挖掘的五个方面：1）含组成异常疟疾序列的蛋白序列比较，2）分子系统发育的高通量重构，3）尤以代谢通路为代表的生物过程表征，4）整合基因组数据、生物表征及药物处理后X-组学实验所获功能谱的通用方法，5）蛋白结构及其与候选药物结构分子对接的测定与预测。本文讨论了迈向网格赋能化学基因组知识空间的进展。
引用
@article{arxiv.q-bio/0611053,
title = {Integration and mining of malaria molecular, functional and pharmacological data: how far are we from a chemogenomic knowledge space?},
author = {L. -M. Birkholtz and O. Bastien and G. Wells and D. Grando and F. Joubert and V. Kasam and M. Zimmermann and P. Ortet and N. Jacq and S. Roy and M. Hoffmann-Apitius and V. Breton and A. I. Louw and E. Maréchal},
journal= {arXiv preprint arXiv:q-bio/0611053},
year = {2016}
}
备注
43 pages, 4 figures, to appear in Malaria Journal