Откройте страницу UniProt с описанием заданного белка. Перейдите по гиперссылке "Complete GO annotation..." на страницу браузера QuickGO EBI. Рассмотрите открывшуюся таблицу, найдите гиперссылки на странички с описанием терминов. Опишите функцию белка в таблице, шаблон см. ниже.
Онтология GO (название словаря) | Количество разных ассоциированных терминов GO | Функция белка (краткое описание, близкое к тексту определения термина(ов) GO |
|
---|---|---|---|
Где? | |||
Зачем, для чего? | |||
Молекулярный механизм? | |||
Специфичность? |
Подсказка. На странице с описанием термина найдите гиперссылку на страницу с отображением
родительских, дочерних терминов и терминов-сибсов. Откройте эту страницу и выберите режим графического просмотра.
Имейте в виду, что при этом будут показаны только те термины, которые
отображаются в текстовом представлении дерева,
где часть ветвей может быть свернута.
Если не получится, то на страничке с описанием термина щелкните по кнопке "Tree Browser" в правом меню,
затем проверьте, что дочерние термины открыты, и щелкните по кнопке "Graphical View".
GO ID выбранного термина | Список синонимов | Список ближайших родительских терминов GO с указанием типа связи | Список ближайших дочерних терминов GO с указанием типа связи |
---|---|---|---|
Сначала найдите латинское название заданного таксона, например, в википедии. Затем на сайте NCBI в БД Taxonomy определите ранг таксона и его идентификатор (NCBI_TaxID). Краткое описание таксона внесите в отчет. В описании укажите русское, английское и латинское название таксона, его ранг и NCBI_TaxID.
Затем изучите, как в SRS проиндексировано поле ProteinExistence БД UniProt. Проведите поиск белков из заданного таксона с разной аннотацией по этому полю, заполните табличку. Для того, чтобы учесть возможность повторения одной и той же последовательности, каждый раз проверяйте скольким записям в UNIREF100 сооветствует найденная выборка (используйте опцию Link в окне SRS с находками).
К табличке добавьте краткое резюме.
Количество в UniProt | Количество в UniRef100 | |
---|---|---|
Существование белка доказано экспериментально | ||
Известны только соответствующие транскрипты | ||
Гипотетический белок, предсказан по гомологии | ||
Иные предсказанные гипотетические белки |
В отчет внесите запрос, количество записей и вывод.
В отчет внесите русское название функции, перевод его на английский, выбранный GO ID, словарь, к которому он относится, запрос к SRS, количество находок.
Сохраните находки в виде файла с последовательностями в формате FASTA, прикрепите файл к отчету. В отчете приведите самые перепредставленные в выборке термины GO, укажите к каким онтологиям они относятся.
В кратком резюме поясните, белки с какими функциями доминируют в выборке.
*Попробуйте сравнить в резюме список перепредставленных терминов с терминами, ассоциированными с заданным белком.
Примечания. Чем меньше P-value, тем ниже вероятность, что частота термина GO близка к его частоте в случайной выборке терминов. Обычно никто не верит результатам с P-value>0.01 Обратите внимание на то место в списке терминов , где значение P-value резко возрастает, это признак порогового значения.