Concentrarsi sulla missione del gruppo
Il gruppo Swiss-Prot, co-diretto da Alan Bridge e Paul Thomas, eccelle nella generazione di conoscenze biologiche leggibili da computer a partire dal corpus sempre crescente di pubblicazioni scientifiche. Il team sfrutta la potenza dei metodi di deep learning per accelerare la selezione della letteratura e l'estrazione dei dati, fornendo così agli utenti le informazioni più accurate e complete in modo tempestivo.
In qualità di esperti riconosciuti nel campo della biocurazione e della gestione delle conoscenze, sviluppiamo, annotiamo e manteniamo risorse di conoscenza utilizzate a livello internazionale. Le nostre attività sono fondamentali per la rivoluzione dell'intelligenza artificiale in biologia, poiché forniscono set di dati affidabili e strutturati per l'addestramento dei modelli.
Dati chiave annuali
- Oltre 150.000 citazioni di risorse in pubblicazioni scientifiche
- Oltre 180.000 menzioni di risorse nei brevetti
- Oltre 8 milioni di utenti delle risorse ogni anno
Fonti e definizioni degli utenti: lens.org, Web of Science, PubMed, Google Analytics, Matomo
Consentire scoperte grazie a rinomate risorse di biodati
Le risorse di conoscenza interconnesse e curate con competenza, sviluppate dai biocuratori e dagli sviluppatori di software del gruppo, sono riconosciute a livello internazionale per la loro importanza fondamentale per la ricerca e l'innovazione nel campo delle scienze della vita e vengono utilizzate in applicazioni che vanno dal biorisanamento dei terreni contaminati alla scoperta e allo sviluppo di farmaci.
- UniProtKB/Swiss-Prot è la risorsa di informazioni sulle proteine più utilizzata al mondo ed è riconosciuta come risorsa al SIB, ELIXIR Core Data Resource e risorsa dati core globale.
- Rhea, un database di reazioni biochimiche, è riconosciuto come risorsa dati al SIB, ELIXIR Core Data Resource e risorsa dati core globale.
- Gene Ontology (GO) è una fonte fondamentale di informazioni sulla funzione dei geni ed è riconosciuta come Global Core Data Resource.
- SwissLipids, un database di strutture lipidiche e conoscenze biologiche, è riconosciuto come risorsa al SIB.
- HAMAP e PROSITE sono database ampiamente utilizzati di famiglie e domini proteici.
- Il database ENZYME, ampiamente utilizzato, fornisce informazioni sulla nomenclatura degli enzimi.
- ViralZone fornisce informazioni su tutti i generi e le famiglie virali.
- SwissBioPics offre una libreria di immagini cellulari interattive.
Il gruppo Swiss-Prot supporta anche lo sviluppo personalizzato di strumenti e risorse per ricercatori e medici.
Maggiori informazioni sui nostri servizi di biocurazione e sviluppo software
Supportare l'intelligenza artificiale con conoscenze biologiche leggibili da macchine
Anche le basi di conoscenza delle scienze della vita sono una parte essenziale dell'ecosistema dell'IA. Le conoscenze biologiche collettive che contengono, sotto forma di sequenze e strutture molecolari, percorsi biochimici e relazioni tra questi, possono essere utilizzate per addestrare e mettere a punto sistemi di IA che rivelano complessi meccanismi biologici e generano intuizioni attuabili.
Le Swiss-Prot-Knowledgebases sviluppate dal gruppo Swiss-Prot hanno contribuito a:
- il modello AlphaFold, vincitore del premio Nobel 2024, per la previsione della struttura delle proteine, che ha imparato a identificare le relazioni tra le sequenze aminoacidiche e le strutture 3D analizzando centinaia di milioni di proteine in UniProt (vedi AI focus nel SIB Profile 2025);
- un Large Language Model (LLM) per migliorare la somministrazione dei vaccini a mRNA, che è stato addestrato utilizzando SwissLipids (fonte: bioinformatica, 2024);
- un LLM per progettare nuove proteine con funzioni desiderabili, che è stato addestrato utilizzando la parte UniProtKB/Swiss-Prot di UniProt, curata da esperti (fonte: Nature Biotechnology, 2023);
Il gruppo ha anche sviluppato un dataset di benchmarking, EnzChemRED, per mettere a punto gli LLM per la curazione dei dati specializzati, che è stato riconosciuto come un Remarkable Output da Il SIB. Il team sta applicando il dataset per guidare gli sforzi di biocuratela per le basi di conoscenza UniProt e Rhea.
Database di alta qualità e disponibili al pubblico, tra cui UniProt, sono stati fondamentali per lo sviluppo di 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.
- SIB Swiss Institute of Bioinformatics RDF Group Members. The SIB Swiss Institute of Bioinformatics Semantic Web of data. Nucleic Acids Res. 2024 Jan 5;52(D1):D44-D51. doi: 10.1093/nar/gkad902.
- 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.
- Bowler-Barnett EH, Fan J, Luo J, Magrane M, Martin MJ, Orchard S, UniProt Consortium. UniProt and Mass Spectrometry-Based Proteomics-A 2-Way Working Relationship. Mol Cell Proteomics. 2023 Aug;22(8):100591. doi: 10.1016/j.mcpro.2023.100591. Epub 2023 Jun 8. Review.
- 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.
- Lussi YC, Magrane M, Martin MJ, Orchard S, UniProt Consortium. Searching and Navigating UniProt Databases. Curr Protoc. 2023 Mar;3(3):e700. doi: 10.1002/cpz1.700.
- 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.
- UniProt Consortium. UniProt: the Universal Protein Knowledgebase in 2023. Nucleic Acids Research. 2023 Jan;51(D1):D523-D531. DOI: 10.1093/nar/gkac1052.
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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
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- Yamada T, Yaguchi T, Tamura T, Pich C, Salamin K, Feuermann M, Monod M. Itraconazole resistance of Trichophyton rubrum mediated by the ABC transporter TruMDR2. Mycoses. 2021 Aug;64(8):936-946. doi: 10.1111/myc.13286. Epub 2021 Apr 25.
- Bolleman J, de Castro E, Baratin D, Gehant S, Cuche BA, Auchincloss AH, Coudert E, Hulo C, Masson P, Pedruzzi I, Rivoire C, Xenarios I, Redaschi N, Bridge A. HAMAP as SPARQL rules-A portable annotation pipeline for genomes and proteomes. Gigascience 2020, 9(2):giaa003. doi: 10.1093/gigascience/giaa003
- 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
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- 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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