MetaNetX/MNXref: uno spazio dei nomi unificato per i modelli metabolici

Catturare i percorsi biologici è una sfida enorme per i database: implica rappresentare i metaboliti in modo comprensibile sia per gli esseri umani che per i computer e che consenta la loro interconnessione attraverso le reazioni biochimiche in cui sono coinvolti. Numerose risorse pubbliche descrivono uno o l'altro di questi aspetti, ma il punto cruciale è raggiungere l'interoperabilità tra di essi. Il database presentato in questo in silico talk offre una soluzione a tal fine. Marco Pagni del nostro gruppo Vital-IT presso il SIB evidenzia ciò che distingue MetaNetX/MNXref e come esso alimenti una serie di applicazioni, dai modelli metabolici alla biologia sintetica e alla bioingegneria.
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Cosa c'entra la storia della Torre di Babele con il modo in cui vengono attualmente descritte le reti metaboliche? Un indizio: la diversità dei linguaggi utilizzati per descriverle. Come afferma Marco nel suo intervento, "I modelli pubblicati da gruppi diversi sono molto difficili da confrontare e conciliare".
Esistono infatti già diversi database che si concentrano su uno o più livelli di informazioni relative al metabolismo: la descrizione dei metaboliti (cioè dei composti chimici) in sé, le reazioni chimiche in cui sono coinvolti o le reti metaboliche su scala genomica (cioè i modelli metabolici che catturano le diverse reazioni coinvolte in uno specifico processo biologico).
MetaNetX/MNXref è concepito come un "dizionario multilingue" che collega le principali risorse pubbliche relative al metabolismo.
Ascoltate Marco mentre spiega la sfida che rappresenta la creazione di una risorsa di questo tipo e come il set di dati risultante nella sua ultima versione, che include oltre 1 milione di metaboliti e oltre 50.000 reazioni, possa essere utilizzato per identificare le reazioni essenziali in un percorso o guidare la progettazione di studi sperimentali.
Reference(s)
Moretti S et al. MetaNetX/MNXref: namespace unificato per metaboliti e reazioni biochimiche nel contesto dei modelli metabolici, Nucleid Acids Research 2021.