Konzentration auf die Mission der Gruppe
Das Swiss-Prot-Team unter der Leitung von Alan Bridge ist führend in der Generierung maschinenlesbarer biologischer Kenntnisse aus der ständig wachsenden Zahl wissenschaftlicher Publikationen. Es nutzt die Leistungsfähigkeit des Deep Learning, um die Literaturrecherche und Informationsgewinnung zu beschleunigen und den Nutzern so zeitnah die genauesten und informativsten Erkenntnisse zu liefern.
Als anerkannte Experten für Biokuration und Wissensmanagement entwickeln, annotieren und pflegen wir international genutzte Wissensressourcen. Unsere Aktivitäten sind für die KI-Revolution in der Biologie von entscheidender Bedeutung, da wir vertrauenswürdige und strukturierte Datensätze für Trainingsmodelle bereitstellen.
Biokuration und Softwareentwicklung
Unser Team aus Biokuratoren und Softwareentwicklern kommentiert, pflegt und entwickelt eine Reihe international renommierter, von Experten kuratierter Wissensressourcen:
- Die SIB-Ressourcen UniProtKB/Swiss-Prot, die weltweit meistgenutzte Proteininformationsquelle, und Rhea, die Datenbank für biochemische Reaktionen, sind als Global Core Data Resources und als ELIXIR Core Data Resources anerkannt.
Erfahren Sie mehr über die Open-Software und Datenbanken von SIB
- Die HAMAP und PROSITE Datenbanken für Proteinfamilien und -domänen, die ENZYME Datenbank für Enzymnomenklatur, die SwissLipids Datenbank für Lipidstrukturen und biologisches Wissen, die ViralZone Portal und SwissBioPics, eine Ressource für interaktive Zellbilder.
- Die Gruppe beteiligt sich an der Entwicklung und Pflege zahlreicher proteinanalyse-Tools , die auf Expasy, dem Schweizer Portal für Bioinformatik, aufgeführt sind.
Das Team unterstützt die Entwicklung von Tools und Ressourcen für Forscher und Kliniker. Ein Beispiel ist die SVIP-O-Plattform , die eine harmonisierte, von Klinikern überprüfte Interpretation der bei Krebspatienten gefundenen Varianten bietet, um die klinische Forschung zu unterstützen.
Mehr über unser Angebot im Bereich Biokuration und Softwareentwicklung
KI mit maschinenlesbarem biologischem Wissen unterstützen
Wissensdatenbanken wie UniProtKB sind ein wesentlicher Bestandteil des KI-Ökosystems. Das darin enthaltene kollektive biologische Wissen in Form von Stoffwechselwegen, Ontologien und Netzwerken kann zur Erstellung verallgemeinerbarer und interpretierbarer Modelle verwendet werden, die umsetzbare biologische Mechanismen aufzeigen.
Der von Experten kuratierte Teil von UniProt wird beispielsweise als zuverlässiger Trainingssatz für Large Language Models (LLM) verwendet, um das Design neuer Proteine mit gewünschten Funktionen zu unterstützen (Quelle: Nature biotechnology paper, 2023).
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- Lai PT, Coudert E, Aimo L, Axelsen K, Breuza L, de Castro E, Feuermann M, Morgat A, Pourcel L, Pedruzzi I, Poux S, Redaschi N, Rivoire C, Sveshnikova A, Wei CH, Leaman R, Luo L, Lu Z, Bridge A. EnzChemRED, ein umfangreicher Datensatz zur Extraktion von Beziehungen in der Enzymchemie. Sci Data 2024 Sep 9;11(1):982. doi: 10.1038/s41597-024-03835-7.
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