Se concentrer sur la mission du groupe
Le groupe Swiss-Prot, codirigé par Alan Bridge et Paul Thomas, excelle dans la génération de connaissances biologiques lisibles par machine à partir d'un corpus toujours croissant de publications scientifiques. L'équipe exploite la puissance des méthodes d'apprentissage profond pour accélérer le triage de la littérature et l'extraction de données, fournissant ainsi aux utilisateurs les informations les plus précises et les plus complètes en temps opportun.
En tant qu'experts reconnus dans le domaine de la biocuration et de la gestion des connaissances, nous développons, annotons et maintenons des ressources de connaissances utilisées à l'échelle internationale. Nos activités sont essentielles à la révolution de l'IA en biologie, car elles fournissent des ensembles de données fiables et structurés pour les modèles de training.
Chiffres clés annuels
- Plus de 150 000 citations de ressources dans des publications scientifiques
- Plus de 180 000 mentions de ressources dans des brevets
- Plus de 8 millions d'utilisateurs de ressources par an
Sources et définitions des utilisateurs : lens.org, Web of Science, PubMed, Google Analytics, Matomo
Favoriser les découvertes grâce à des ressources biodatographiques renommées
Les ressources de connaissances interconnectées et sélectionnées avec soin par les biocurateurs et les développeurs de logiciels du groupe sont reconnues à l'échelle internationale pour leur importance fondamentale dans la recherche et l'innovation en sciences de la vie. Elles sont utilisées dans des applications allant de la bioremédiation des sols contaminés à la découverte et au développement de médicaments.
- UniProtKB/Swiss-Prot est la ressource d'informations sur les protéines la plus utilisée au monde. Elle est reconnue comme une ressource au SIB, une ELIXIR Core Data Resource et une ressource de données de base mondiale.
- Rhea, une base de données sur les réactions biochimiques, est reconnue comme une ressource SIB, une ELIXIR Core Data Resource et une ressource de données de base mondiale.
- Gene Ontology (GO) est une source d'informations essentielle sur la fonction des gènes et est reconnue comme une resource de données de base mondiale.
- SwissLipids, une base de données sur les structures lipidiques et les connaissances biologiques, est reconnue comme une ressource au SIB.
- HAMAP et PROSITE sont des bases de données largement utilisées sur les familles et les domaines protéiques.
- La base de données ENZYME, largement utilisée, fournit des informations sur la nomenclature des enzymes.
- ViralZone fournit des informations sur tous les genres et familles de virus.
- SwissBioPics propose une bibliothèque d'images cellulaires interactives.
Le groupe Swiss-Prot soutient également le développement personnalisé d'outils et de ressources pour les chercheurs et les cliniciens.
En savoir plus sur nos services de biocuration et de développement de logiciels
Soutenir l'IA grâce à des connaissances biologiques lisibles par machine
Les bases de connaissances en sciences de la vie constituent également un élément essentiel de l'écosystème de l'IA. Les connaissances biologiques collectives qu'elles contiennent, sous forme de séquences et de structures moléculaires, de voies biochimiques et de relations entre celles-ci, peuvent être utilisées pour former et affiner les systèmes d'IA qui révèlent des mécanismes biologiques complexes et génèrent des informations exploitables.
Les Swiss-Prot-Knowledgebases ont contribué à :
- le modèle AlphaFold, lauréat du prix Nobel 2024, qui permet de prédire la structure des protéines et qui a appris à identifier les relations entre les séquences d'acides aminés et les structures 3D en analysant des centaines de millions de protéines dans UniProt (voir la section « AI focus » dans le SIB Profile 2025) ;
- un modèle linguistique à grande échelle (LLM) pour améliorer l'administration des vaccins à ARNm, qui a été formé à l'aide de SwissLipids (source : Bioinformatique, 2024) ;
- un LLM pour concevoir de nouvelles protéines dotées des fonctions souhaitées, qui a été entraîné à l'aide de la partie UniProtKB/Swiss-Prot d'UniProt, sélectionnée par des experts (source : Nature Biotechnology, 2023) ;
Le groupe a également développé un ensemble de données de référence, EnzChemRED, afin d'affiner les LLM pour la curation de données spécialisées, qui a été reconnu comme un Remarkable Output du SIB. L'équipe utilise cet ensemble de données pour guider les efforts de biocuration des bases de connaissances UniProt et Rhea.
Des bases de données publiques de haute qualité, notamment UniProt, ont été essentielles au développement d'AlphaFold.
- UniProt Consortium. UniProt: the Universal Protein Knowledgebase in 2025. Nucleic Acids Research, Volume 53, Issue D1, 6 January 2025, D609–D617, https://doi.org/10.1093/nar/gkae1010
- Bolleman J. et al. A large collection of bioinformatics question–query pairs over federated knowledge graphs: methodology and applications. Gigascience 2025 May 16;14:giaf045. doi: 10.1093/gigascience/giaf045
- Feuermann M. et al. A compendium of human gene functions derived from evolutionary modelling. Nature 640, 146–154 (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-08592-0
- Blum M. et al. InterPro: the protein sequence classification resource in 2025. Nucleic Acids Research, Volume 53, Issue D1, 6 January 2025, Pages D444–D456, https://doi.org/10.1093/nar/gkae1082
- Feuermann M, Gaudet P. Interpreting Gene Ontology Annotations Derived from Sequence Homology Methods. Methods Mol Biol. 2024:2836:285-298. doi: 10.1007/978-1-0716-4007-4_15.
- 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, a rich enzyme chemistry relation extraction dataset. Sci Data 2024 Sep 9;11(1):982. doi: 10.1038/s41597-024-03835-7.
- Ross KE, Bastian FB, Buys M, Cook CE, D'Eustachio P, Harrison M, Hermjakob H, Li D, Lord P, Natale DA, Peters B, Sternberg PW, Su AI, Thakur M, Thomas PD, Bateman A, UniProt Consortium. Perspectives on tracking data reuse across biodata resources. Bioinformatics Advances, 25 Apr 2024, 4(1):vbae057. https://doi.org/10.1093/bioadv/vbae057.
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- Witting M, Malik A, Leach A, Bridge A, Aimo L, Conroy MJ, O'Donnell VB, Hoffmann N, Kopczynski D, Giacomoni F, Paulhe N, Gassiot AC, Poupin N, Jourdan F, Bertrand-Michel J. Challenges and perspectives for naming lipids in the context of lipidomics. Metabolomics. 2024 Jan 24;20(1):15. doi: 10.1007/s11306-023-02075-x.
- UniProt Consortium. UniProt: the Universal Protein Knowledgebase in 2025. Nucleic Acids Research. 2024 Nov;. DOI: 10.1093/nar/gkae1010.
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- Coudert E, Gehant S, de Castro E, Pozzato M, Baratin D, Neto T, Sigrist CJA, Redaschi N, Bridge A; UniProt Consortium. Annotation of biologically relevant ligands in UniProtKB using ChEBI. Bioinformatics. 2023 Jan 1;39(1):btac793. doi: 10.1093/bioinformatics/btac793.
- Gene Ontology Consortium. The Gene Ontology knowledgebase in 2023. Genetics. 2023 May 4;224(1):iyad031. doi: 10.1093/genetics/iyad031.
- Insana G, Ignatchenko A, Martin M, Bateman A, UniProt Consortium. MBDBMetrics: an online metrics tool to measure the impact of biological data resources. Bioinform Adv. 2023;3(1):vbad180. doi: 10.1093/bioadv/vbad180. eCollection 2023.
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- Ni Z, Wölk M, Jukes G, Mendivelso Espinosa K, Ahrends R, Aimo L, Alvarez-Jarreta J, Andrews S, Andrews R, Bridge A, Clair GC, Conroy MJ, Fahy E, Gaud C, Goracci L, Hartler J, Hoffmann N, Kopczyinki D, Korf A, Lopez-Clavijo AF, Malik A, Ackerman JM, Molenaar MR, O'Donovan C, Pluskal T, Shevchenko A, Slenter D, Siuzdak G, Kutmon M, Tsugawa H, Willighagen EL, Xia J, O'Donnell VB, Fedorova M. Guiding the choice of informatics software and tools for lipidomics research applications. Nat Methods. 2023 Feb;20(2):193-204. doi: 10.1038/s41592-022-01710-0. Epub 2022 Dec 21.
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- Zaru R, Orchard S, UniProt Consortium. UniProt Tools: BLAST, Align, Peptide Search, and ID Mapping. Curr Protoc.2023 Mar;3(3):e697. doi: 10.1002/cpz1.697.
- Bansal P, Morgat A, Axelsen KB, Muthukrishnan V, Coudert E, Aimo L, Hyka-Nouspikel N, Gasteiger E, Kerhornou A, Neto TB, Pozzato M, Blatter MC, Ignatchenko A, Redaschi N, Bridge A. Rhea, the reaction knowledgebase in 2022. Nucleic Acids Res. 2022 Jan 7;50(D1):D693-D700. doi: 10.1093/nar/gkab1016.
- Le Mercier P, Bolleman J, de Castro E, Gasteiger E, Bansal P, Auchincloss AH, Boutet E, Breuza L, Casals-Casas C, Estreicher A, Feuermann M, Lieberherr D, Rivoire C, Pedruzzi I, Redaschi N, Bridge A. SwissBioPics-an interactive library of cell images for the visualization of subcellular location data. Database (Oxford). 2022 Apr 12:2022:baac026. doi: 10.1093/database/baac026.
- Paysan-Lafosse T, Blum M, Chuguransky S, Grego T, Pinto BL, Salazar GA, Bileschi ML, Bork P, Bridge A, Colwell L, Gough J, Haft DH, Letunić I, Marchler-Bauer A, Mi H, Natale DA, Orengo CA, Pandurangan AP, Rivoire C, Sigrist CJA, Sillitoe I, Thanki N, Thomas PD, Tosatto SCE, Wu CH, Bateman A. InterPro in 2022. Nucleic Acids Res. 2023 Jan 6;51(D1):D418-D427. doi: 10.1093/nar/gkac993.
- Yamada T, Yaguchi T, Maeda M, Alshahni MM, Salamin K, Guenova E, Feuermann M, Monod M. Gene Amplification of CYP51B: a New Mechanism of Resistance to Azole Compounds in Trichophyton indotineae. Antimicrob Agents Chemother. 2022 Jun 21;66(6):e0005922. doi: 10.1128/aac.00059-22. Epub 2022 May 12.
- Feuermann M, Boutet E, Morgat A, Axelsen KB, Bansal P, Bolleman J, de Castro E, Coudert E, Gasteiger E, Géhant S, Lieberherr D, Lombardot T, Neto TB, Pedruzzi I, Poux S, Pozzato M, Redaschi N, Bridge A, On Behalf Of The UniProt Consortium. Diverse Taxonomies for Diverse Chemistries: Enhanced Representation of Natural Product Metabolism in UniProtKB. Metabolites [Internet]. 2021 Jan 12;11(1). Available from: http://dx.doi.org/10.3390/metabo11010048.
- Hufsky F, Lamkiewicz K, Almeida A, Aouacheria A, Arighi C, Bateman A, Baumbach J, Beerenwinkel N, Brandt C, Cacciabue M, Chuguransky S, Drechsel O, Finn RD, Fritz A, Fuchs S, Hattab G, Hauschild AC, Heider D, Hoffmann M, Hölzer M, Hoops S, Kaderali L, Kalvari I, von Kleist M, Kmiecinski R, Kühnert D, Lasso G, Libin P, List M, Löchel HF, Martin MJ, Martin R, Matschinske J, McHardy AC, Mendes P, Mistry J, Navratil V, Nawrocki EP, O'Toole ÁN, Ontiveros-Palacios N, Petrov AI, Rangel-Pineros G, Redaschi N, Reimering S, Reinert K, Reyes A, Richardson L, Robertson DL, Sadegh S, Singer JB, Theys K, Upton C, Welzel M, Williams L, Marz M. Computational strategies to combat COVID-19: useful tools to accelerate SARS-CoV-2 and coronavirus research. Brief Bioinform. 2021 Mar 22;22(2):642-663. doi: 10.1093/bib/bbaa232.
- UniProt Consortium. UniProt: the universal protein knowledgebase in 2021. Nucleic Acids Res. 2021 Jan 8;49(D1):D480–D489. doi: 10.1093/nar/gkaa1100
- Wang Y, Wang Q, Huang H, Huang W, Chen Y, McGarvey PB, Wu CH, Arighi CN, UniProt Consortium. A crowdsourcing open platform for literature curation in UniProt. PLoS biology. 2021 December;19(12):e3001464. DOI: 10.1371/journal.pbio.3001464.
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- Breuza L, Arighi CN, Argoud-Puy G, Casals-Casas C, Estreicher A, Famiglietti ML, Georghiou G, Gos A, Gruaz-Gumowski N, Hinz U, Hyka-Nouspikel N, Kramarz B, Lovering RC, Lussi Y, Magrane M, Masson P, Perfetto L, Poux S, Rodriguez-Lopez M, Stoeckert C, Sundaram S, Wang L-S, Wu E, Orchard S, IMEx Consortium, UniProt Consortium: A coordinated approach by public domain bioinformatics resources to aid the fight against Alzheimer's disease through expert curation of key protein targets. J. Alzheimers Dis. 2020. doi: 10.3233/JAD-200206
- Bye-A-Jee H, Zaru R, Magrane M, Orchard S, UniProt Consortium. Caenorhabditis elegans phosphatase complexes in UniProtKB and Complex Portal. FEBS J. 2020, 287: 2664-2684. doi: 10.1111/febs.15213
- Drysdale R, Cook CE, Petryszak R, Baillie-Gerritsen V, Barlow M, Gasteiger E, Gruhl F, Haas J, Lanfear J, Lopez R, Redaschi N, Stockinger H, Teixeira D, Venkatesan A; Elixir Core Data Resource Forum; Blomberg N, Durinx C, McEntyre J. The ELIXIR Core Data Resources: fundamental infrastructure for the life sciences. Bioinformatics. 2020 Apr 15;36(8):2636-2642. doi: 10.1093/bioinformatics/btz959.
- MacDougall A, Volynkin V, Saidi R, Poggioli D, Zellner H, Hatton-Ellis E, Joshi V, O'Donovan C, Orchard S, Auchincloss AH, Baratin D, Bolleman J, Coudert E, de Castro E, Hulo C, Masson P, Pedruzzi I, Rivoire C, Arighi C, Wang Q, Chen C, Huang H, Garavelli J, Vinayaka CR, Yeh LS, Natale DA, Laiho K, Martin M, UniProt Consortium. UniRule: a unified rule resource for automatic annotation in the UniProt Knowledgebase. Bioinformatics 2020. doi: 10.1093/bioinformatics/btaa485
- Morgat A, Lombardot T, Coudert E, Axelsen K, Batista Neto T, Gehant S, Bansal P, Bolleman J, Gasteiger E, de Castro E, Baratin D, Pozzato M, Xenarios I, Poux S, Redaschi N, Bridge A, UniProt Consortium. Enzyme annotation in UniProtKB using Rhea. Bioinformatics 2020, 36(6): 1896-1901. doi: 10.1093/bioinformatics/btz817
- Porras P, Barrera E, Bridge A, Del-Toro N, Cesareni G, Duesbury M, Hermjakob H, Iannuccelli M, Jurisica I, Kotlyar M, Licata L, Lovering RC, Lynn DJ, Meldal B, Nanduri B, Paneerselvam K, Panni S, Pastrello C, Pellegrini M, Perfetto L, Rahimzadeh N, Ratan P, Ricard-Blum S, Salwinski L, Shirodkar G, Shrivastava A, Orchard S. Towards a unified open access dataset of molecular interactions. Nat Commun. 2020 Dec 1;11(1):6144. doi: 10.1038/s41467-020-19942-z
- Touré V, Vercruysse S, Acencio ML, Lovering RC, Orchard S, Bradley G, Casals-Casas C, Chaouiya C, Del-Toro N, Flobak Å, Gaudet P, Hermjakob H, Hoyt CT, Licata L, Lægreid A, Mungall CJ, Niknejad A, Panni S, Perfetto L, Porras P, Pratt D, Saez-Rodriguez J, Thieffry D, Thomas PD, Türei D, Kuiper M. The minimum information about a molecular interaction causal statement (MI2CAST). Bioinformatics 2020. doi: 10.1093/bioinformatics/btaa622
- Wood V, Carbon S, Harris MA, Lock A, Engel SR, Hill DP, Van Auken K, Attrill H, Feuermann M, Gaudet P, Lovering RC, Poux S, Rutherford KM, Mungall CJ. Term Matrix: a novel Gene Ontology annotation quality control system based on ontology term co-annotation patterns. Open Biol. 2020 Sep;10(9):200149. doi: 10.1098/rsob.200149. Epub 2020 Sep 2.
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