Penulis Mohammad Hendrew P.
Pendahuluan:
EGENES merupakan sebuah database berbasis pengetahuan yang dikembangkan untuk analisis efisien dari ekspresi tag urutan (EST) tanaman, yang menghubungkan informasi genomik tanaman dengan informasi fungsional tingkat tinggi dalam satu database. Database ini menyediakan indeks gen untuk setiap genom dan merupakan sumber daya terintegrasi, multi-spesies yang terdiri dari informasi genomik, kimia, dan jaringan. EGENES tersedia secara publik dan dapat diakses melalui sistem navigasi KEGG. Tujuannya adalah untuk memasukkan spesies tanaman baru ke dalam KEGG, mengekstraksi pengetahuan dari data EST tanaman dalam skala besar, dan meningkatkan prediksi komputasional dari sistem yang lebih kompleks. Desain database ini mencakup alur kerja untuk pemrosesan, perakitan, dan anotasi berbasis KEGG dari EST, yang melibatkan pembersihan urutan, masking ulang, masking vektor, perakitan urutan, dan anotasi KEGG.
Metode analisis:
Metode analisis yang digunakan dalam jurnal tersebut meliputi proses pemrosesan, perakitan, dan anotasi berbasis KEGG dari EST. Proses pemrosesan mencakup pembersihan urutan, masking ulang, masking vektor, dan perakitan urutan. Selain itu, analisis juga melibatkan penggunaan algoritma-algoritma clustering EST yang telah diperkenalkan sebelumnya dan telah diuji secara menyeluruh sebelum digunakan untuk proyek skala besar. Selain itu, analisis juga melibatkan perbandingan antara data EST dan data genomik, serta analisis filogenetik dari data EST yang disimpan dalam EGENES.
Hasil dan Evaluasi:
Hasil dari jurnal tersebut mencakup pengembangan database EGENES yang menyediakan informasi genomik tanaman dengan informasi fungsional tingkat tinggi dalam satu database. Database ini menyediakan indeks gen untuk setiap genom dan merupakan sumber daya terintegrasi, multi-spesies yang terdiri dari informasi genomik, kimia, dan jaringan.
Evaluasi dari jurnal tersebut menunjukkan bahwa desain database EGENES mencakup alur kerja untuk pemrosesan, perakitan, dan anotasi berbasis KEGG dari EST, yang melibatkan pembersihan urutan, masking ulang, masking vektor, perakitan urutan, dan anotasi KEGG.
Kesimpulan:
Kesimpulan dari jurnal tersebut adalah bahwa EGENES merupakan sebuah database berbasis pengetahuan yang menyediakan informasi genomik tanaman dengan informasi fungsional tingkat tinggi dalam satu database. Database ini memiliki tujuan untuk memasukkan spesies tanaman baru ke dalam KEGG, mengekstraksi pengetahuan dari data EST tanaman dalam skala besar, dan meningkatkan prediksi komputasional dari sistem yang lebih kompleks. EGENES juga menyediakan informasi tentang jalur metabolisme tanaman, diagram jalur, dan klasifikasi fungsional gen berdasarkan pengenal KO. Database ini dapat digunakan untuk analisis genomik perbandingan dan fungsional. Artikel tersebut juga membahas arah masa depan untuk meningkatkan cakupan data dan kualitas EGENES.
