BRENDA ( BR aunschweig EN zyme DA tabase) es la base de datos en línea más completa del mundo para datos funcionales, bioquímicos y de biología molecular sobre enzimas , metabolitos y vías metabólicas. Contiene datos sobre las propiedades, funciones e importancia de todas las enzimas clasificadas por la Comisión de Enzimas de la Unión Internacional de Bioquímica y Biología Molecular (IUBMB). Como recurso de datos básicos ELIXIR y recurso de biodatos básicos globales, BRENDA se considera un recurso de datos de importancia crítica para la comunidad internacional de investigación en ciencias de la vida. La base de datos compila una descripción general representativa de enzimas y metabolitos utilizando datos de investigación actuales de literatura científica primaria y, por lo tanto, sirve para facilitar la recuperación de información para los investigadores. BRENDA está sujeta a los términos de la licencia Creative Commons (CC BY 4.0), es accesible en todo el mundo y se puede utilizar de forma gratuita. [1] Como uno de los recursos digitales de la Colección alemana de microorganismos y cultivos celulares del Instituto Leibniz DSMZ, BRENDA es parte de la infraestructura integrada de biodatos DSMZ Digital Diversity.
BRENDA fue fundada en 1987 por Dietmar Schomburg en el antiguo Centro Alemán de Investigación en Biotecnología, hoy Centro Helmholtz de Investigación en Infecciones, en Braunschweig.
La idea básica de Schomburg era recopilar los datos sobre enzimas más relevantes de la literatura científica primaria en un formato estandarizado en un sistema de información de acceso general, facilitando así la búsqueda de la literatura por parte de los investigadores. Schomburg observó que los investigadores se enfrentaban a un desafío cada vez mayor para obtener información, ya que los primeros proyectos de secuenciación genómica a gran escala aumentaron rápidamente la cantidad de datos sobre enzimas funcionales, mientras que en ese momento la información todavía tenía que extraerse manualmente de publicaciones impresas en varias revistas. [2]
Inicialmente, los datos sobre enzimas se publicaron en forma de una serie de libros. Springerverlag publicó la primera de diecinueve ediciones del "Springer Handbook of Enzymes" en 1990, que contenía datos sobre más de 3000 clases de EC. Una segunda edición con 39 números que contenían datos sobre más de 4900 clases de EC se publicó entre 2001 y 2009. [2] [3]
En 1996, Dietmar Schomburg aceptó un nombramiento en la Universidad de Colonia , donde él y su grupo de trabajo desarrollaron aún más la recopilación de datos en un sistema de información en línea gratuito y accesible a nivel mundial, que estuvo disponible en línea en 1998 en el sistema SRS del Instituto Europeo de Bioinformática (EBI) en 1998. [4] Al año siguiente, se desarrolló una base de datos de texto completo separada, a la que se podía acceder a través del sitio web BRENDA de la Universidad de Colonia, [2] [5] en 2004 se convirtió en una base de datos relacional. En 2007, Schomburg regresó a la Universidad Técnica de Braunschweig. Desde entonces, el equipo BRENDA ha estado basado en el Centro de Biología de Sistemas de Braunschweig (BRICS).
Desde 2015, BRENDA forma parte de de.NBI , la red alemana de infraestructura bioinformática, y forma parte del Centro de Datos Biológicos (BioData). [2] En junio de 2018, BRENDA fue incluida en la prestigiosa lista de Recursos de Datos Básicos mantenida por ELIXIR, una iniciativa europea para la infraestructura de investigación digital en biomedicina. [6] En 2022, la base de datos también recibió el estatus de Recurso Básico de Biodatos Globales por parte de la Coalición Global de Biodatos. [7] Desde enero de 2023, BRENDA forma parte del Instituto Leibniz DSMZ y recibe financiación permanente como parte de los servicios de datos en red DSMZ Digital Diversity. [8]
El contenido de BRENDA cubre básicamente organismos de todos los dominios y está orientado al amplio interés de la comunidad científica de diferentes áreas de las ciencias de la vida, como la biología de sistemas, la biotecnología, la medicina y los productos farmacéuticos.
Los datos específicos de enzimas en BRENDA están anotados a partir de la literatura científica y se les asigna un número EC (en inglés: Enzyme Commission numbers ). Los números EC son parte de un sistema establecido por la IUBMB que clasifica las enzimas según su actividad catalítica, es decir, la reacción química. La Enzyme Commission de la IUBMB ha definido hasta ahora más de 8300 números EC en siete clases principales, todas las cuales, incluidas las obsoletas, se pueden encontrar en BRENDA. Los datos sobre todas las enzimas de un número EC se muestran en una página de descripción general común ( Enzyme Summary Page ) y se pueden reducir a enzimas individuales a través de opciones de filtro. La Enzyme Summary Page muestra el nombre definido por la IUBMB para las enzimas de esta clase, el esquema de reacción que define esta clase de enzima y un comentario de la Enzyme Commission. La información presentada aquí también incluye la nomenclatura de enzimas, sustratos y productos de las reacciones catalizadas, ligandos inhibidores y activadores, estructura de enzimas, aislamiento y purificación, estabilidad de enzimas, parámetros cinéticos, tales como valores de Km y números de recambio , la ocurrencia y localización intracelular así como mutaciones.
La base bibliográfica de los datos de un número CE puede comprender varios cientos de publicaciones si contiene enzimas médicamente o industrialmente relevantes y, por lo tanto, bien estudiadas. Cada entrada está vinculada a una referencia bibliográfica y a un organismo del que se origina la enzima. [9] Si se conoce la secuencia de la proteína y se ha publicado, las entradas también se asignan a una secuencia de proteína específica en la base de datos UniProt . BRENDA proporciona enlaces a otros sistemas de información en línea a los que están vinculadas las entradas. Además de ExplorEnz, el sistema de información de enzimas de la IUBMB, estos incluyen bases de datos DSMZ como BacDive y CellDive, bases de datos de secuencias de proteínas y estructuras de proteínas como UniProt y PDB , bases de datos bibliográficas como PubMed y Europe PubMed Central y ontologías como NCBI - MeSH .
Además de la base de datos de enzimas, BRENDA contiene una base de datos con información sobre ligandos , en su mayoría compuestos de bajo peso molecular que interactúan con enzimas. Dependiendo de su papel en las reacciones enzimáticas, estos se clasifican como sustrato , producto , inhibidor , activador , cofactor o como metales e iones (si su función no está especificada en la literatura). Estas moléculas pueden tener diferentes funciones, por ejemplo, pueden ser metabolitos del metabolismo primario, antibióticos naturales o compuestos sintéticos utilizados en el desarrollo de fármacos o pesticidas. Se puede acceder a toda la información sobre un ligando anotado en BRENDA de forma centralizada en una página de resumen ( Ligand Summary Page ). La información presentada aquí incluye fórmula estructural y molecular, InChIKey ( International Chemical Identifier ), sinónimos e información sobre el papel en las reacciones enzimáticas, incluidas ecuaciones de reacción y datos cinéticos como las constantes del inhibidor. Cada entrada está vinculada a una referencia y un número EC.
La barra de búsqueda de la página de inicio permite buscar rápidamente términos en categorías de datos específicas, mientras que la función de búsqueda avanzada permite limitar diversos parámetros de búsqueda y, de este modo, realizar una consulta específica. La búsqueda de texto completo permite realizar una búsqueda completa de términos en todos los campos de texto de la base de datos, incluidos los campos de comentarios, cuyo contenido siempre está visible en las páginas de resumen , pero que solo se puede consultar específicamente mediante esta función de búsqueda.
Los datos de ligandos se pueden encontrar no solo consultando los nombres de los ligandos, sino también por su estructura. A través de la máscara de búsqueda de la búsqueda de estructura de ligandos , [10] que desarrolló el editor de moléculas JSME basado en JavaScript, [11] los usuarios pueden dibujar una estructura química y buscar subestructuras, isómeros o estructuras similares en la base de datos de ligandos BRENDA.
Además de estas opciones de consulta basadas en el navegador web , los usuarios pueden obtener los datos de BRENDA a través de SOAP -API o descarga SBML . Los datos seleccionados manualmente también se pueden descargar en formato JSON o txt .
Las funciones adicionales de BRENDA ofrecen más formas de acceder a los datos.
Además de la anotación de nuevos datos, BRENDA desarrolla constantemente nuevas funciones de base de datos, como ontologías o visualizaciones, que abren más vías de acceso a los datos, muestran correlaciones y ayudan a responder preguntas específicas.
La ontología tisular BRENDA es una ontología integral y estructurada con términos para tejidos, órganos, estructuras anatómicas, partes de plantas, cultivos celulares, tipos celulares y líneas celulares en organismos de todos los grupos taxonómicos en los que pueden existir enzimas. Es un conjunto de términos controlados organizados jerárquicamente. [12]
Las rutas metabólicas de BRENDA resumen gráficamente las ecuaciones de reacción anotadas en BRENDA en rutas metabólicas. Las dibujan manualmente los curadores de BRENDA. Las rutas metabólicas de BRENDA visualizan rutas metabólicas que se describen en gran medida de forma científica y cuyas reacciones, enzimas y ligandos se pueden encontrar principalmente en BRENDA. Se pueden utilizar funciones de búsqueda y filtrado para resaltar rutas metabólicas, números de EC o ligandos (también específicos del organismo). [4]
BRENDA también proporciona herramientas adicionales, las más importantes de las cuales se describen a continuación.
Los datos de BRENDA proceden de la literatura científica primaria. El proceso de integración de nuevos datos comienza con una búsqueda manual de literatura en PubMed y Scopus y la selección de publicaciones relevantes, cualitativas y completas. A partir de ellas, se anotan los datos y luego se verifica el resultado de manera cualitativa. Todos estos pasos son realizados manualmente por personal científico con la experiencia pertinente. Al mismo tiempo, se crean y curan manualmente las fórmulas estructurales de los ligandos. Después de la curación, los datos se someten a varios cientos de controles asistidos por computadora para verificar la exactitud formal de los datos como parte de la integración en la base de datos. Los nuevos datos se publican dos veces al año en el sitio web de BRENDA.
Las siete clases de EC no se actualizan en paralelo, sino periódicamente, una tras otra. Para los datos de enzimas recién descritas que no coinciden con ningún número de EC existente, se crean nuevos números de EC internos de BRENDA que contienen la letra mayúscula "B" antes del último dígito. Se trata de clases de enzimas auxiliares provisionales que aún no han sido aprobadas oficialmente por la IUBMB. Tan pronto como se haya anotado una cantidad suficiente de datos científicos fiables sobre un número B en BRENDA, el personal de BRENDA lo envía a la Comisión de Enzimas de la IUBMB como una nueva propuesta para su revisión. Los curadores de BRENDA forman parte del Comité de Nomenclatura de la IUBMB. Los nuevos números de EC se añaden inmediatamente a la base de datos de BRENDA y se publican en línea con la siguiente versión.
Debido al proceso de anotación manual y selectivo, la base de literatura y la cantidad asociada de datos en BRENDA son cuantitativamente limitadas. En 2006, se estableció una función de recuperación de información asistida por computadora ( minería de texto ) para expandir el núcleo de datos curados manualmente. Los métodos asistidos por computadora buscan la literatura especializada disponible en línea y anotan automáticamente cierta información en las categorías de datos correspondientes. Se pueden utilizar cuatro sistemas de información de minería de texto en BRENDA: FRENDA (Full Reference ENzyme DAta), AMENDA (Automatic Mining of ENzyme DAta), DRENDA (Disease-Related ENzyme information DAtabase) y KENDA (Kinetic ENzyme DAta). La base de datos de literatura PubMed sirve como base para la minería de texto. Para obtener la información relevante para BRENDA, se buscan todos los títulos y resúmenes de artículos científicos en PubMed para módulos de texto y términos específicos, se guardan y se procesan para BRENDA. [9] [14] [15] No existe un control de calidad de los datos adquiridos mediante minería de texto por parte del personal de BRENDA, pero los resultados de AMENDA incluyen una evaluación cualitativa automática que ayuda a los usuarios a evaluar la calidad científica de los resultados. [14]