STUDI BIOINFORMATIKA MIKROBA Streptomyces PENYANDI GEN TGase PENGHASIL ENZIM TRANSGLUTAMINASE

Komputer sudah lama digunakan untuk menganalisa data biologi dan kimia, misalnya terhadap data-data kristalografi sinar X dan NMR (Nuclear Magnetic Resonance) dalam melakukan penghitungan transformasi Fourier, dan sebagainya, bidang ini disebut sebagai Biologi Komputasi. Bioinformatika muncul atas desakan kebutuhan untuk mengumpulkan, menyimpan dan menganalisa data-data biologis dari database DNA, RNA maupun protein. Studi bioinformatika merupakan studi aplikasi dari bidang biologi, kimia organik, statistic dan bidang statistik informatika.

Transglutaminase (protein-glutaminglutamiltransferase [EC2.3.2.13]) merupakan sekelompok enzim yang mengkatalisis reaksi transfer asil antara kelompok karboksiamida residu glutamine di dalam rantai peptide dan sekelompok amino dalam residu lisin menghasilkan pembentukan glutamil lisin. Transglutaminase yang terdapat pada hewan merupakan enzim yang tergantung pada nutrisi kalsium (Ca), sedangkan transglutaminase yang terdapat pada bakteri actinomycetes tidak bergantung pada nutrisi kalsium. Kebutuhan akan enzim transglutaminase yang besar memerlukan produksi yang besar pula. Untuk mendapatkan enzim transglutaminase secara besar-besaran, salah satunya adalah dilakukan melalui produksi enzim rekombinan.

Terdapat banyak mikroorganime penyandi gen Tgase yang menghasilkan produk berupa enzim transglutaminase. Mikroorganisme penyandi gen Tgase tersebut, diantaranya adalah kelompok Streptomyces dan Streptoverticillium.

http://www.bbrp2b.kkp.go.id/publikasi/prosiding/2008/brawijaya/17.%20STUDI%20BIOINFORMATIKA%20MIKROBA%20Streptomyces%20PENYANDI%20GEN%20TGase.pdf

More about → STUDI BIOINFORMATIKA MIKROBA Streptomyces PENYANDI GEN TGase PENGHASIL ENZIM TRANSGLUTAMINASE

NCBI (National Centre of Biotechnology Information)

Senator akhir dari Claude Pepper mengakui pentingnya metode pengolahan informasi terkomputerisasi untuk melakukan penelitian biomedis dan undang-undang yang disponsori yang didirikan pada bulan November, 1988, National Center for Biotechnology Information (NCBI) di National Library of Medicine (NLM). NLM itu dipilih untuk pengalaman dalam menciptakan dan memelihara database biomedis, dan karena sebagai bagian dari Institut Kesehatan Nasional (NIH), bisa membangun program penelitian intramural komputasi dalam biologi molekular. Misi NCBI adalah untuk mengembangkan teknologi informasi baru untuk membantu dalam pemahaman proses molekuler dan genetik yang mendasar yang mengontrol kesehatan dan penyakit. Mandatnya mencakup empat tugas utama:

1. Lakukan penelitian metode canggih berbasis komputer pengolahan informasi untuk menganalisis struktur dan fungsi molekul biologis penting.
2. Menciptakan sistem otomatis untuk menyimpan, mengambil, dan menganalisis pengetahuan tentang biologi molekuler, biokimia, dan genetika.
3. Memfasilitasi penggunaan database dan perangkat lunak oleh para peneliti bioteknologi dan tenaga medis.
4. Mengkoordinasikan upaya-upaya untuk mengumpulkan informasi di seluruh dunia bioteknologi.

National Center for Biotechnology Information (NCBI) adalah multi-disiplin kelompok penelitian yang berfungsi sebagai sumber daya untuk informasi biologi molekuler. Ini dibentuk pada tahun 1988 sebagai pelengkap kegiatan dari Institut Kesehatan Nasional (NIH) dan National Library of Medicine (NLM). Fasilitas ini terletak di Bethesda, Maryland, Amerika Serikat. Awalnya, penciptaan NCBI dimaksudkan untuk membantu dalam memahami mekanisme molekuler yang mempengaruhi kesehatan manusia dan penyakit dengan tujuan sebagai berikut:

1. untuk membuat dan memelihara database publik,
2. mengembangkan perangkat lunak untuk menganalisis data genom, dan
3. untuk melakukan penelitian dalam biologi komputasi.

Dalam waktu tertentu , dan melalui penggunaan luas dari Internet, NCBI menjadi semakin sadar akan peran penelitian biologi murni. Biologi molekular menjadi salah satu tokoh sebagai penelitian biomedis. Hal ini terbukti sebagai database khusus berbagai sedang diciptakan oleh NCBI, untuk melengkapi mereka yang berurusan langsung dengan kesehatan manusia. NCBI mulai menawarkan jasa serta:

1. mengembangkan metode baru untuk menangani volume dan kompleksitas data meneliti ke metode yang dapat menganalisis struktur dan fungsi makromolekul.
2. menciptakan sistem komputerisasi untuk menyimpan dan menganalisis data tentang biologi molekuler.
3. menyediakan akses ke analisis dan alat komputasi (yang memfasilitasi penggunaan database dan perangkat lunak) untuk peneliti dan publik.

NCBI mempertahankan GenBank, database NIH urutan genetik. Staf NCBI dengan pelatihan lanjutan dalam biologi molekuler membangun database dari urutan disampaikan oleh para peneliti, laboratorium individu dan dengan pertukaran data antara anggota lain dari Kolaborasi Urutan Nukleotida Internasional database termasuk Laboratorium Biologi Molekuler Eropa (EMBL) dan Database DNA Jepang (DDBJ). Pengaturan dengan US Patent dan Trademark Office memungkinkan penggabungan data sekuens paten. Selain GenBank, NCBI mendukung dan mendistribusikan berbagai database untuk komunitas medis dan ilmiah. Sumber daya berkisar dari database molekul dan literatur untuk alat kesamaan urutan ke informasi struktur dan data genom.

Entrez adalah pencarian NCBI dan sistem pencarian yang memberikan pengguna dengan akses terpadu untuk urutan, pemetaan, taksonomi, ekspresi, dan data struktural. Entrez juga menyediakan pemandangan grafis dari urutan dan peta kromosom. Dua fitur canggih dan unik dari Entrez adalah kemampuan untuk mengambil urutan terkait, struktur, dan referensi dari pra-dihitung pencarian kesamaan, dan menyediakan akses terintegrasi di berbagai database. Fitur permintaan Entrez global yang menyediakan kemampuan mencari subset dari database Entrez pada satu waktu. Database Entrez Gene adalah sumber daya yang berbasis gen memasok koneksi untuk berbagai data.

BLAST adalah alat perangkat lunak yang sejalan dua sekuens dalam rangka untuk memutuskan apakah ada kemiripan urutan antara dua sekuens. Urutan dapat menjadi dua sekuens nukleotida atau dua urutan protein. Dari kesamaan urutan, homologi dapat disimpulkan, meskipun ada perbedaan jelas antara keduanya. Homologi menunjukkan bahwa urutan dipelajari berasal dari urutan leluhur umum. Homologi antara urutan ini juga menunjukkan (tetapi tidak cukup untuk membuktikan) fungsi serupa di tingkat molekuler. Kesalahpahaman tentang makna istilah dapat diilustrasikan oleh pernyataan seperti, "dua urutan yang 66% homolog" dan "homologi ada untuk gelar ini". Homologi tidak didasarkan pada persentase atau gelar; keberadaannya adalah ekstrim. Homologi baik ada antara urutan atau tidak. Jadi bagaimana kesimpulan dukungan BLAST homologi? BLAST adalah didasarkan pada gagasan persen-kesamaan antara urutan, model statistik dari distribusi mendapatkan urutan nukleotida yang diberikan oleh kebetulan. Jika dua urutan nukleotida menunjukkan kesamaan gelar yang mereka bisa, sesuai dengan model statistik, digunakan oleh seorang peneliti untuk menyimpulkan urutan homolog. Model statistik yang berbeda ada untuk urutan protein. NCBI menawarkan berbagai BLAST berbasis alat untuk menganalisis berbagai jenis data. Selain menggunakan BLAST untuk mendukung sebuah kesimpulan tentang homologi antara dua urutan, adalah mungkin untuk BLAST urutan query terhadap genom manusia atau genom mouse untuk mencari sekuens homolog.

Dengan input dalam pemetaan genom manusia, layanan NCBI yang tak dapat disangkal penting. NCBI menawarkan array komprehensif database dan perangkat lunak untuk menganalisis informasi. Keuntungan memiliki NCBI adalah bahwa mereka menawarkan jumlah yang cukup besar informasi dapat diakses oleh publik. NCBI melanjutkan tradisi ilmiah membuat pengetahuan ilmiah gratis untuk semua, yang merupakan fenomena umum di dunia saat ini perusahaan biotek dan paten mereka dijaga ketat. Bioinformatika, sebagai sebuah disiplin, terus tumbuh pada tingkat eksponensial. Para NCBI saat ini memerangi masalah redundansi informasi dengan membentuk database non-berlebihan untuk membatasi pencarian-kali dan meningkatkan kemudahan membuat query. Situs NCBI saat ini menangani pelayanan secara efisien, meskipun jumlah besar dari layanan ini. Untuk melanjutkan efisiensi ini, NCBI harus menyadari dan menerima cara-cara baru data asimilasi ke dalam bentuk yang terorganisir.

SUMBER

http://www.scq.ubc.ca/national-center-for-biotechnology-information-an-overview/

http://www.nlm.nih.gov/pubs/factsheets/ncbi.html

More about → NCBI (National Centre of Biotechnology Information)