BASE DE DATOS DE GENÓMICA FUNCIONAL DE PHYTOPHTHORA (PFGD)

INTRODUCCIÓN

Base de datos PFGD – Es un repositorio exhaustivo de información relativa a la genómica funcional vegetal (hongos y plantas). Contiene datos derivados de más de 600 publicaciones y las bases de datos se actualizan periódicamente.

La base de datos PFGD tiene varias opciones de búsqueda y exploración. La opción de búsqueda permite buscar un tipo específico de genes de plantas u hongos en diferentes categorías, como genes implicados en el desarrollo, metabolismo, señalización, respuesta al estrés, fotosíntesis, factores de transcripción, etc. Las opciones de exploración incluyen la búsqueda por locus génico, nombre del producto génico, función/descripción, taxón, palabras clave, citas, fuente de la secuencia genómica, ID de PubMed, nombres de autores, fechas de publicación, organismo y otros.

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Este curso incluye una visión general de la base de datos PFGD y las opciones de búsqueda. Este curso también incluye información básica sobre genómica funcional vegetal (hongos y plantas).

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 Cómo utilizar la base de datos

1. La base de datos de genómica funcional de Phytopthora es una base de datos que contiene secuencias de genes de algunos cultivos de importancia económica como maíz, arroz, algodón, soja y patata.

2. Las secuencias de genes se recogen de las bases de datos NCBI, Ensembl, EMBL-EBI y DFCI y se puede acceder a ellas a través de un navegador web.

3. Los datos también se proporcionan en formato Excel.

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¿Cuáles son las aplicaciones actuales del PFGD?

1. Este curso trata sobre la Base de Datos de Genómica Funcional de Phytopthora (PFGD). Usted aprenderá todos los aspectos de PFGD.

2. Este curso es el lugar perfecto si estás interesado en la interacción Planta-Hongo, Descubrimiento de Genes, Microarrays y herramientas Bioinformáticas.

3. En este curso aprenderás a utilizar herramientas PFGD como BLAST, TBLASTN, BLASTP, etc.

4. En este curso también aprenderás sobre la Base de Datos de Genómica Funcional de Phytopthora (PFGD).

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6. Este curso es para principiantes que no tienen ni idea de bioinformática.

7. Este curso es para estudiantes de nivel intermedio y avanzado.

8. Este curso cubre temas como Bioinformática, Genómica, Proteómica y Anotación del Genoma.

9. Este curso es para estudiantes que quieren saber más sobre la anotación del genoma y el descubrimiento de genes.

10. Si quieres aprender más sobre bioinformática, genómica, proteómica y otros temas relacionados, entonces este curso es para ti.

11. Este curso contiene 20 conferencias y 8 horas de contenido.

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Base de datos de genómica funcional de Phytopthora (PFGD) – Cómo funciona.

PFGD es un sistema de código abierto, basado en la web, que soporta la gestión de datos genómicos funcionales y el análisis de múltiples especies. PFGD se creó para ayudar a los investigadores y estudiantes en los campos de la genómica y la biología funcional. El sistema está diseñado para permitir a los investigadores integrar, gestionar, almacenar y analizar fácilmente diferentes tipos de datos relacionados con la función y regulación de los genes. Está diseñado para dar soporte al amplio campo de la investigación en genómica funcional, incluyendo transcriptoma, epigenética, proteómica, metabolómica y fenotipado de varios organismos modelo y plantas.PFGD se integra con herramientas de terceros para dar soporte a sus usuarios, permitiéndoles ver sus datos en contexto usando herramientas como KEGG, GO, PANTHER, ChEBI, Reactome, etc. Además, PFGD también puede apoyar el análisis de los datos del usuario utilizando tuberías personalizadas o software externo como EMMA, ANNOVAR, VARIABLE SELECTION, etc.

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¿Cuáles son sus principales funciones?

Phytopthora Functional Genomics Database (PFGD) es una herramienta de análisis de secuenciación de código abierto que permite a los investigadores realizar diversos análisis bioinformáticos de sus datos de secuenciación. En este artículo, explicaremos cómo empezar a utilizar PFGD, qué tipos de análisis se pueden realizar y cómo obtener ayuda de la comunidad.

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¿Qué es la base de datos?

Phytopthora es una base de datos web de genes de plantas que permite a cualquiera realizar sus propios experimentos utilizando nuestras herramientas. Está construida por científicos, para científicos, y es gratuita para todos.

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Phytopthora es la culminación de varios años de trabajo de desarrollo por parte de mi laboratorio, y se ha diseñado para que cualquier persona con conocimientos básicos de programación pueda utilizar nuestras herramientas para analizar sus propios datos.

Al hacerlo, pueden descubrir nuevos genes y desarrollar hipótesis sobre cómo esos genes están implicados en el crecimiento, el desarrollo y la respuesta al estrés de las plantas.

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CONTENIDO DE LOS DATOS

PFGD utiliza el sistema XGI para el análisis automatizado y la anotación de datos de transcripción, incluyendo ESTs, secuencias consenso y ORFs de longitud completa (UniORF), así como datos genómicos. Los datos de secuencias se procesan mediante una serie de operaciones de análisis, cada una de las cuales se basa en los resultados de la etapa anterior. Los experimentos de ensayos funcionales se seleccionan manualmente, mientras que los datos de expresión se importan mediante una carga masiva automatizada.

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Datos de transcripción

El contenido de los datos de transcripción de PFGD consiste en EST de calidad comprobada y secuencias consenso derivadas para P. infestans y P. sojae, así como secuencias UniORF para P. infestans. Utilizando el proceso de transcripción XGI, se recopilan y analizan los datos públicos de EST y cDNA del NCBI. Cuando están disponibles, las puntuaciones de calidad de las secuencias EST se incorporan a la base de datos para su uso por los componentes de análisis posteriores. Los metadatos detallados relativos a los orígenes de las secuencias, como la organización de presentación, el organismo, los detalles de la biblioteca y la metodología de clonación, se capturan y pueden consultarse en la interfaz PFGD.

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Antes de utilizarlos en los análisis, se comprueba la calidad de los datos EST brutos. Las operaciones de cribado incluyen la eliminación de las secuencias vectoriales más comunes, el recorte de poli (A/T), el recorte de N, la eliminación de adaptadores/enlaces y el recorte de lecturas de baja calidad. El cribado del vector y del adaptador/vinculador elimina la contaminación de la secuencia del inserto que suele surgir como parte del proceso de clonación. Además, la fidelidad de una lectura de secuencia suele degenerar hacia el final de la secuencia, lo que da lugar a errores en la llamada de bases que se recortan como parte de este proceso. Por último, las secuencias de baja complejidad representadas por regiones poliadeniladas pueden producir muchos falsos positivos en los análisis posteriores. El resultado final de las pruebas de calidad es una “secuencia aprobada” de alta calidad que se deposita en la base de datos. Una EST que no haya superado el análisis de cribado de vectores XGI por una o más razones no se incluye en los análisis posteriores, pero aún puede inspeccionarse a través de la interfaz como EST fallida.

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Estructura de la base de datos PFGD

Los datos EST aprobados se agrupan en clusters, que realizan la agrupación y el ensamblaje de contig para producir secuencias de consenso. éstas agregan la información de secuencia de alta calidad de sus miembros EST y se utilizan en todos los análisis posteriores. Las secuencias de consenso se analizan mediante el algoritmo blastx del NCBI (6) para buscar homólogos potenciales en la base de datos nr del NCBI (7). El análisis BlimpsSearcher (8) contra la base de datos Blocks+ (9) se utiliza para identificar bloques de proteínas. InterProScan (10) se ejecuta para integrar los resultados de una variedad de herramientas de análisis de motivos proteicos utilizando la base de datos InterPro (11). Cada uno de estos análisis va seguido de una etapa que utiliza los resultados para asociar términos de la Ontología Genética (GO) (12) a las secuencias. También se ha incorporado Pexfinder (Phytophthora Extracellular Proteins Finder) (13), desarrollado conjuntamente por NCGR y OSU OARDC, basado en SignalP (14). Pexfinder predice proteínas secretadas a través de la membrana plasmática del patógeno basándose en la búsqueda de péptidos señal en secuencias de ADNc. Los resultados de los análisis pipeline se almacenan en la base de datos PFGD y se actualizan periódicamente en función del número de secuencias públicas disponibles para el análisis.

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Los UniORF son secuencias completas de ADNc de P. infestans derivadas de consensos seleccionados de interés basados en el análisis de secuencias y la anotación de PFGD. Los UniORF se utilizan en ensayos funcionales en patata y tomate, así como en experimentos de expresión génica mediante microarrays basados en secuencias consenso de tomate o patata anotadas y almacenadas en SolGD. Los UniORF también se anotan utilizando los análisis de postclustering antes mencionados.

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El Genomic Pipeline consiste en un conjunto de herramientas para automatizar la generación de un genoma anotado. Se basa en un proceso que parte de datos de secuencias sin procesar y produce un ensamblaje genómico que incluye modelos de genes (anotación de estructuras genéticas), secuencias de proteínas, anotaciones de repeticiones y parámetros de calidad. Estas herramientas se utilizan para crear un borrador de ensamblaje genómico que luego se mejora a través de varias iteraciones de refinamiento.

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El ensamblaje del genoma es el proceso de unir fragmentos de ADN en una única secuencia continua. Cuando obtenemos la secuencia genómica de una especie, suele estar dividida en fragmentos o contigs, cada uno de los cuales representa una parte del genoma completo. Es un proceso muy complicado, por lo que suele subcontratarse a un centro de secuenciación.

Se utilizan programas para anotar las secuencias de proteínas en el ensamblaje utilizando la base de datos InterPro. Los resultados que tienen en común piezas que se solapan se fusionan antes de ser almacenados.

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El programa GenScan se utiliza para predecir los genes y la organización exón-intrón en las secuencias genómicas.

La genómica es un campo en rápida evolución, y el pipeline genómico evoluciona constantemente para mantenerse al día de los nuevos avances. No obstante, los resultados del pipeline genómico se almacenan en la base de datos PFGD y se actualizan periódicamente.

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Datos genómicos

Los datos genómicos del PFGD se procesan utilizando el pipeline genómico XGI. La información pública sobre secuencias se obtiene de la división High Throughput Genomic (HTG) del NCBI (7) para las especies de interés. Las secuencias HTG proceden de centros de secuenciación genómica a gran escala y se presentan como ensamblajes en proceso en diversas etapas de completitud, que a menudo contienen dos o más contigs. PFGD no ensambla sus datos genómicos, sino que toma los datos de GenBank tal y como los envían los centros de secuenciación. A continuación, cada secuencia genómica se separa en sus contigs constituyentes y se analiza por trozos utilizando una ventana deslizante de longitud 10 000 con un solapamiento de 3000 pb. Estas piezas se procesan utilizando blastx (6) contra la base de datos nr del NCBI (7), y con blastn y tblastx (6) contra las secuencias consenso producidas por el pipeline de transcripción PFGD. BlimpsSearcher (8) e InterProScan (10) se utilizan como se ha descrito anteriormente. Los resultados de los análisis que tienen en común piezas superpuestas se fusionan antes de ser almacenados. GenScan (15), que realiza una predicción génica ab initio sobre las secuencias genómicas, se ejecuta sobre las secuencias contig completas, lo que brinda la oportunidad de definir y comparar los genes y la organización exón intrón de las secuencias. Los resultados del pipeline genómico se almacenan en la base de datos PFGD y se actualizan periódicamente en función del número de secuencias disponibles para el análisis.

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Datos de ensayos funcionales

Los experimentos de ensayos funcionales realizados en plantas huésped utilizando ORFs completos de P. infestans (UniORFs) son curados manualmente por el OARDC de la OSU en PFGD a través de la interfaz de curación de ensayos funcionales. Un sistema de gestión de cuentas de usuario permite sólo a usuarios privilegiados crear o editar experimentos, aunque todos los usuarios de PFGD pueden ver los experimentos ya curados en PFGD.

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Datos de expresión génica

Los datos de expresión génica se almacenan en un modelo de datos extensible compatible con MIAME, diseñado de forma que se integre bien con el modelo de datos existente para datos de transcripción y genómicos. Los experimentos de expresión génica del tomate se han importado a este componente de expresión génica mediante un mecanismo de carga automatizado. Los datos de secuencias y de expresión génica están estrechamente integrados a través de la interfaz de usuario.

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INTERFAZ DE USUARIO

La interfaz web de PFGD proporciona un potente conjunto de herramientas de búsqueda para acceder, comparar y guardar datos de transcripción, genómicos, de expresión génica y de ensayos funcionales. Los datos de secuencias y análisis están organizados de forma lógica y se pueden buscar de diversas maneras. La interfaz PFGD permite una navegación intuitiva de todos los datos de transcripción y genómicos disponibles públicamente (Figura 2). Se proporciona una lista de bibliotecas en una estructura jerárquica basada en el organismo, el tipo de secuencia, el nombre de la biblioteca y la organización que produjo la biblioteca para la selección del usuario. Es posible delimitar con precisión la selección de bibliotecas utilizando operadores lógicos booleanos (AND, OR, NOT) junto con delimitadores de ámbito (STRICT, LOOSE), lo que permite realizar Northerns virtuales y sustracciones in silico. También se admiten consultas más sofisticadas mediante búsquedas por palabras clave en características y anotaciones GO. La interfaz también ofrece a los usuarios la posibilidad de buscar resultados y anotaciones basándose en tipos específicos de resultados de herramientas de análisis (por ejemplo, recuperar sólo secuencias con resultados de InterPro) o combinaciones de resultados (recuperar sólo secuencias con resultados de Blocks+ e InterPro). Para cada UniORF curado se proporciona acceso a ensayos funcionales.

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La interfaz presenta los datos en diversos formatos, incluidas representaciones gráficas de secuencias decoradas con sus características predichas, alineaciones de secuencias múltiples (MSA) con variantes de secuencia resaltadas e informes detallados de las operaciones de análisis. Estas anotaciones también pueden descargarse por lotes a través de la interfaz.

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Detalles de secuencia proporciona una vista detallada de todas las secuencias de una ejecución. Captura toda la información relevante a nivel de secuencia individual, y se puede acceder a otra información a través de esta pantalla. Esto incluye el recorte de calidad, la composición de bases, así como los metadatos de la secuencia y la información de agrupamiento. Para las secuencias Consensus y UniORF, también es un portal a todos los análisis realizados en la secuencia.

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Detalles de la secuencia

Las vistas de detalles de secuencia capturan toda la información relevante a nivel de secuencia individual, y se puede acceder a otra información a través de esta pantalla. Esto incluye el recorte de calidad, la composición de bases, así como los metadatos de la secuencia y la información de agrupamiento. Para las secuencias Consensus y UniORF, también es un portal a todos los análisis realizados en la secuencia.

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Los oomicetos, en particular Phytophthora spp. , comprenden una rama única de patógenos eucarióticos destructivos de plantas que son responsables de causar varias de las enfermedades más devastadoras del mundo de las plantas dicotiledóneas. Estas enfermedades no sólo son difíciles de controlar, sino que también causan enormes daños económicos a importantes especies de cultivos como la patata, el tomate y la soja, así como daños medioambientales en los ecosistemas naturales. Estos microbios fitopatógenos tienen la ascendencia más remota, ya que derivan de un ancestro común de Chytridiomycota y Zoopagomycota. A pesar de su proximidad filogenética, han evolucionado para infectar a huéspedes vegetales muy diferentes, y algunas especies son incluso específicas de un huésped. Se han secuenciado los genomas de dos de estos oomicetos, Phytophthora infestans y Phytophthora sojae, lo que ha proporcionado información valiosa sobre los mecanismos moleculares que sustentan el rango de hospedadores de estos organismos. Sin embargo, aún queda mucho por aprender sobre estas especies, y la disponibilidad de un genoma de referencia para el tercer oomiceto, Phytophthora ramorum, ha permitido la primera investigación sistemática del genoma de este organismo.

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Notable capacidad para manipular procesos bioquímicos, fisiológicos y morfológicos en sus plantas huésped a través de moléculas efectoras. En colaboración con el Centro de Investigación y Desarrollo Agrícola de Ohio de la Universidad Estatal de Ohio (OSU OARDC), hemos creado la base de datos de genómica funcional de Phytophthora. Estamos caracterizando experimentalmente secuencias de genes y proteínas efectoras, patrones de expresión génica, actividad biológica, así como respuestas celulares y localización durante la infección. PFGD es un recurso de información accesible al público, basado en la web y diseñado para capturar estos datos heterogéneos de una manera útil e intuitiva para los investigadores biológicos.

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PFGD interrelaciona ensayos funcionales y análisis de transcripción, genómicos y de expresión. PFGD se construyó a partir de datos anteriormente disponibles en el Consorcio del Genoma de Phytophthora y el Consorcio Syngenta Phytophthora , así como de todos los datos de transcripción de Phytophthora infestans y Phytophthora sojae disponibles públicamente y los datos genómicos de P. infestans, todos los cuales se analizan y anotan utilizando la tubería computacional automatizada XGI (Iniciativa del Genoma para la especie X) del NCGR. PFGD se integra con la base de datos de genómica de solanáceas del NCGR para explorar las interacciones entre patógenos vegetales. SolGD alberga los estudios de expresión de la respuesta de las solanáceas a aislados de P. infestans y pronto incorporará perfiles de expresión de marcos de lectura abiertos únicos (UniORF) en sistemas de patógenos vegetales comparables a medida que se disponga de datos. Estas bases de datos federadas están diseñadas para proporcionar una visión significativa de los procesos moleculares clave que regulan un patosistema económicamente importante y una plataforma computacional útil y accesible para el estudio de la resistencia a enfermedades en plantas de cultivo.

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ARQUITECTURA DE PFGD

PFGD integra datos de transcripción, genómicos, de expresión génica y de ensayos funcionales procedentes de diversas fuentes y permite a los usuarios acceder a los datos y compararlos a través de una interfaz web multifacética (Figura 1). PFGD tiene una arquitectura modular, que puede describirse mejor como una federación local de bases de datos. Esto permite que cada módulo se actualice de forma independiente, reflejando la realidad de la generación diferencial de datos en la comunidad científica. Por ejemplo, los ensayos funcionales se actualizan en tiempo real a medida que se dispone de datos, mientras que el módulo de transcripción se actualiza en función de los umbrales de recuento de etiquetas de secuencias expresadas (EST) establecidos para cada especie. Se ha desarrollado un módulo de base de datos central para encapsular los datos comunes a más de un módulo. Por ejemplo, se puede utilizar la misma información de inicio de sesión de usuario para acceder a los módulos MyData tanto de PFGD como de SolGD.

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Breve descripción de la arquitectura de pfgd.

Todos los datos genómicos y de transcripción disponibles públicamente de P. infestans y P. sojae se han analizado utilizando el sistema XGI del NCGR. El análisis se realiza dentro de cada especie y los resultados pueden utilizarse en comparaciones entre especies para identificar secuencias genéticas específicas de cada especie. Los datos comparativos de transcripción se utilizan en análisis genómicos mediante la alineación de secuencias genéticas con contigs genómicos para validar predicciones genéticas ab initio. Los experimentos de ensayos funcionales realizados en plantas hospedadoras con ORFs completos de P. infestans (UniORFs) se curan manualmente en la OSU y se cargan en PFGD. Los datos de transcripción, TIGR Tentative Consensus o secuencias consenso generadas por XGI, para plantas hospedadoras de Solanaceae se analizan utilizando el sistema XGI y se importan a SolGD. Los experimentos de expresión génica realizados en Solanaceae con UniORFs de P. infestans se importarán a SolGD a medida que estén disponibles y se integrarán estrechamente con PFGD. Se proporcionan varias herramientas de interfaz de usuario para consultar y visualizar el contenido de datos mencionado.

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Base de datos de genómica funcional de Phytophthora (PFGD): genómica funcional de las interacciones entre phytophthora y las plantas.

PFGD se ha convertido en una valiosa herramienta para fitopatólogos, investigadores y el público en general para descubrir y compartir información sobre especies de Phytophthora. La PFGD alberga información sobre especies de Phytophthora de todo el mundo, incluidos nuevos aislados y datos inéditos, así como información sobre los genes implicados en las interacciones entre Phytophthora y las plantas.

PFGD es una base de datos de etiquetas de secuencias expresadas (EST) generadas a partir de Phytophthora infestans y Phytophthora sojae. Estas EST fueron generadas por dos grupos de investigación independientes utilizando la plataforma de secuenciación 454 del Instituto Sanger.

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 Papel de Phytophthora en las enfermedades de las plantas y la pérdida de rendimiento

PFGD es un servicio basado en la web para buscar y visualizar datos genómicos y de transcripción, y se ha utilizado ampliamente en nuestro laboratorio. PFGD utiliza un lenguaje de consulta llamado GeneQuery que permite a los usuarios navegar por grandes cantidades de datos genómicos o de transcripción. También puede utilizarse para buscar y visualizar datos genómicos y de transcripción en el contexto de anotaciones y familias de genes.

PFGD es una base de datos web que integra varios tipos de datos biológicos de la familia de plantas Solanaceae. Está diseñada para proporcionar al usuario un recurso central para almacenar, acceder y analizar datos.

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¿Por qué es importante la genómica funcional?

Phytophthora es un género de oomicetos, un tipo de protista parecido a un hongo que puede causar enfermedades devastadoras en las plantas. Es el tercer patógeno de plantas más importante desde el punto de vista económico, después de Fusarium y Pythium. El género consta de más de 100 especies, muchas de las cuales son de gran importancia en la agricultura. Phytophthora fue descrita por primera vez por Christian Gottfried Ehrenberg en 1833.

Evolutivamente se relaciona con otros eucariotas y ha evolucionado para producir una gama compleja y diversa de proteínas efectoras que se introducen en las células huésped para suprimir la inmunidad del huésped y permitir la infección. El genoma de Phytophthora sojae, uno de los principales patógenos de la soja, fue el primero en secuenciarse y ha proporcionado abundante información sobre la evolución de estos efectores y los mecanismos de patogénesis. Sin embargo, la mayoría de los oomicetos siguen estando poco estudiados, y la mayor parte de la información disponible se limita a las secuencias genómicas de unas pocas especies. La escasa información disponible sobre la biología de los oomicetos se debe a su singular historia evolutiva y al hecho de que la mayoría de ellos son biótrofos obligados que sólo pueden infectar plantas.

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Producen tipos celulares altamente especializados para ayudar a su supervivencia y crecimiento dentro de su hospedador, y son capaces de superar una serie de mecanismos de defensa del hospedador. Esto requiere la expresión de una serie de genes asociados a la virulencia, incluidos los que codifican proteínas efectoras que manipulan los procesos celulares del huésped en beneficio del patógeno .

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Existen dos grupos principales de efectores en los oomicetos: Efectores RxLR y Crinkler (CRN). Los efectores RxLR son pequeñas proteínas de unos 100 aminoácidos que contienen un péptido señal N-terminal, un motivo RxLR central y un dominio efector C-terminal (3). Los efectores RxLR se subdividen en dos clases principales en función de su dominio efector.

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Los efectores RxLR son proteínas pequeñas

De nuevo, la mayoría de los efectores RxLR son proteínas pequeñas de unos 100 aminoácidos, y contienen un péptido señal N-terminal, un motivo RxLR central y un dominio efector C-terminal. Los efectores RxLR se subdividen en dos clases principales en función de su dominio efector. Los efectores RxLR contienen un motivo RxLR típico y un dominio efector C-terminal. Los efectores RxLR intervienen en una amplia gama de procesos, como la entrada en la célula huésped, la modulación de la señalización de la célula huésped, la supresión de la inmunidad de la planta y la inducción de síntomas de enfermedad (4).

Custom Antibody titration by ELISA up to 2 rabbits and 1 bleed
ELISA-1 Alpha Diagnostics
Beta2-Microglobulin ELISA kit ELISA Kit
LF-EK60047 Abfrontier
Chicken thrombomodulin,TM ELISA KIT ELISA
QY-E80092 Qayee Biotechnology
Oxycodone ELISA
EK7130 BosterBio
Amphiphysin ELISA
LF-EK0189 Abfrontier

Los efectores RxLR son proteínas secretadas que se translocan a las células huésped durante la infección. También se conocen como efectores de tipo III porque tienen un péptido señal de tipo III y están dirigidos al apoplasto.

El programa PEXFinder fue diseñado para permitir a los usuarios identificar y anotar potenciales patrones moleculares asociados a patógenos (PAMPs) en datos genómicos y transcriptómicos. Los usuarios pueden seleccionar cualquier gen de los archivos de entrada, que luego se analizan en busca de posibles dominios conservados utilizando una búsqueda BLAST local contra una base de datos curada.

Custom Antibody titration by ELISA up to 2 rabbits and 1 bleed
ELISA-1 Alpha Diagnostics
Beta2-Microglobulin ELISA kit ELISA Kit
LF-EK60047 Abfrontier

Hay muchas formas de explorar la relación entre el estadio de zoospora y la secuencia de acuarela, y este experimento es sólo una de ellas. Por ejemplo, podrías crear toda una serie de secuencias de acuarela y luego utilizar cada secuencia para pintar el mismo animal. También podrías inventar tus propias secuencias de acuarela y ver si coinciden con las secuencias que ya has creado.

Custom development of ELISAs for other species or antibody isotypes not listed in the catalog. Custom testing of samples for IgG/IgM/IgA or total (IgG+IgM+IgA)
000-CUS Alpha Diagnostics
Alpha-bungarotoxin, CF405s
00002 Cusabio
Alpha-bungarotoxin, CF405s
00002-100ug Biotium
Alpha-bungarotoxin, CF680r
9-00003 Biotium
Alpha-bungarotoxin, CF680r
9-00003 Biotium

 Principales clases de efectores RxLR

Una vez más, hay dos clases principales de efectores RxLR: una clase está compuesta por proteínas que contienen un péptido dirigido a la planta (PTP) y un motivo RXLR. La otra clase contiene proteínas que no contienen un PTP. Los efectores RXLR se dividen en dos grupos: Efectores RXLR-like y efectores CRN. Los efectores RXLR-like contienen un motivo RxLR conservado, pero el dominio efector no es el típico de los efectores RxLR. Los efectores CRN se dividen en dos grupos en función del número de repeticiones del motivo conservado.

Custom development of ELISAs for other species or antibody isotypes not listed in the catalog. Custom testing of samples for IgG/IgM/IgA or total (IgG+IgM+IgA)
000-CUS Alpha Diagnostics
Alpha-bungarotoxin, CF405s
00002 Cusabio
Alpha-bungarotoxin, CF405s
00002-100ug Biotium
Alpha-bungarotoxin, CF680r
9-00003 Biotium

Conclusión

La base de datos PFG se diseñó con la misión de ayudar a los investigadores de todo el mundo a realizar una predicción rápida y precisa de la función de los genes basada en la homología de secuencias.

1. PFGD es una base de datos de secuencias genómicas funcionales de libre acceso que permite a los usuarios buscar genes candidatos en un gran número de genomas.

2. La primera versión incluye más de 500 genomas bacterianos, y este número va en aumento. Los genomas de otros procariotas están en curso.

3. PfGD se ha desarrollado con el objetivo de apoyar análisis genómicos comparativos a gran escala.

4.PFGD ha recopilado datos de miles de artículos publicados y más de 700.000 secuencias de proteínas. La información está organizada por secuencia, función, organismo y otra información relevante.

5.Acceder a PFGD es fácil. Basta con buscar un gen de interés y utilizar el enlace “Genes” para ver todas sus funciones.

6.PFGD contiene más de 300 genes diferentes relacionados con fitopatógenos, muchos de los cuales son nuevos para la ciencia. Esta lista incluye genes relacionados con la patogenicidad y la virulencia, los mecanismos de resistencia de las plantas, la detección ambiental, la detoxificación y la síntesis de metabolitos secundarios.

Custom development of ELISAs for other species or antibody isotypes not listed in the catalog. Custom testing of samples for IgG/IgM/IgA or total (IgG+IgM+IgA)
Alpha Diagnostics
Alpha-bungarotoxin, CF405s
Cusabio
Alpha-bungarotoxin, CF405s
Biotium
Alpha-bungarotoxin, CF680r
Biotium

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