I Dati Biologici vengono raccolti nelle
BANCHE DATI (DATABASE, DB)
BANCHE DATI di Sequenze
BANCHE DATI di Strutture
BANCHE DATI di Funzioni
BANCHE DATI di Pubblicazioni
PERCHE’ SONO NECESSARIE LE BANCHE DATI?
Gli avanzamenti in tutti i campi della biologia degli ultimi anni sono stati
accompagnati da tecnologie strumentali sempre più sofisticate.
Il risultato è una enorme produzione di dati Scientifici.
Dalla figura si può osservare che quantità di dati prodotti (sequenze di
DNA nell'esempio) aumenta in modo molto più veloce che il numero di
pubblicazioni scientifiche.
Crescita della Banca di Sequenze di DNA GenBank
Crescita della Banca di strutture PDB
GENBANK
10**6
10**5
PDB
10**4
10**3
1983
1998
E’ necessario disporre di nuovi sistemi di immagazzinamento e
accesso all'informazione.
Questa esigenza trova una risposta nelle banche dati che nel
settore biologico si stanno diffondendo moltissimo e sono
diventate uno strumento indispensabile per la ricerca e per la
diffusione dei risultati.
•Un DATABASE è una collezione di dati che viene gestita e
organizzata da un software specifico, il DBMS (DataBase
Management System, Sistema di Gestione di DataBase).
•Un DBMS è sostanzialmente un programma che si frappone fra
l'utente ed i dati veri e propri. Grazie a questo programma l'utente
e le applicazioni non accedono ai dati così come sono memorizzati
effettivamente ma ne vedono solamente una rappresentazione
logica.
•Ciò permette un elevato grado di indipendenza fra le applicazioni e
la memorizzazione fisica dei dati. L'amministratore del database, se
ne sente la necessità, può decidere di memorizzare i dati in maniera
differente senza che le applicazioni, e quindi gli utenti, ne risentano.
La cosa importante è che non venga cambiata la rappresentazione
logica di quei dati, che è la sola cosa che i loro utilizzatori
conoscono.
COME E’ FATTO UN BATABASE?
Un modo semplice di immaginare un semplice database è di pensare ad
uno schedario di studenti di biotecnologia. Ogni scheda contiene una serie
di campi, ad esempio: matricola, nome, cognome, luogo e data di nascita,
indirizzo, sesso, ecc...
Quindi il database è costituito da tanti “record” o “entry” (le schede del
nostro esempio) e ogni record è costituito da tanti campi. Ogni campo,
ovviamente, deve essere inequivocabilmente identificabile. Non basta
scrivere a caso i dati su una scheda, ma vogliamo essere sempre in grado di
distinguere se ad esempio una città corrisponda al luogo di nascita o
residenza, se una data corrisponda alla data di nascita o ad un’altra data
ecc.. Quindi servono degli identificatori di campo che possono
corrispondere semplicemente alla posizione (es. primo campo, secondo
campo, ecc.) di una casella di testo (sia in una scheda fisica, sia in un file)
oppure possono essere delle "etichette" che indicano il tipo di campo
(anche queste le possiamo trovare sia in una scheda fisica che in un file).
record
Il DB degli studenti di Scienze Biotecnologiche
Campi
Stu Matricol Nome
de a
nte
Cognome
Data
Nascita
Luogo
Nascita
Residen Ses
za
so
1
513/009
Marco
Rossi
15-02-81
Napoli
Napoli
M
2
513/026
Luigi
Esposito
01-07-80
Napoli
Napoli
M
3
513/028
Maria
Longobardi 25-09-81
Napoli
Napoli
F
4
513/041
Monica
Esposito
01-09-82 Salerno
Napoli
F
5
513/055
Maria
Bianchi
03-22-79
Caserta
Caserta
F
6
513/059
Salvator
e
Donnarum
ma
08-12-80
Salerno
Salerno
M
7
513/075
Marco
Esposito
07-06-81
Napoli
Napoli
F
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
Database relazionali
i database appartenenti a questa categoria si basano sul modello
relazionale la cui struttura principale è la relazione, cioè una
tabella bidimensionale composta da righe e colonne.
Ciascuna riga rappresenta un'entità (record) che noi vogliamo
memorizzare nel database. Le caratteristiche di ciascuna entità
sono definite invece dalle colonne delle relazioni (campi), che
vengono chiamate attributi.
Entità con caratteristiche comuni, cioè descritti dallo stesso
insieme di attributi, faranno parte della stessa relazione.
Oltre all'identificatore di campo è importante avere un
“identificatore di record” chiamato anche “chiave” o ancora
“ID” che deve essere diverso per ogni record.
Il campo chiave o ID può essere rappresentato da un numero
progressivo, oppure da una sigla alfanumerica, o anche da un
nome.
Comunque sia, è essenziale che sia unico.
L’ID identifica univocamente i record del DB (non possono esistere 2
record con lo stesso valore nel campo chiave!)
record
Il DB degli studenti di Scienze Biotecnologiche
Campi
Stu Matricol Nome
de a (ID)
nte
Cognome
Data
Nascita
Luogo
Nascita
Residen Ses
za
so
1
513/009
Marco
Rossi
15-02-81
Napoli
Napoli
M
2
513/026
Luigi
Esposito
01-07-80
Napoli
Napoli
M
3
513/028
Maria
Longobardi 25-09-81
Napoli
Napoli
F
4
513/041
Monica
Esposito
01-09-82 Salerno
Napoli
F
5
513/055
Maria
Bianchi
03-22-79
Caserta
Caserta
F
6
513/059
Salvator
e
Donnarum
ma
08-12-80
Salerno
Salerno
M
7
513/075
Marco
Esposito
07-06-81
Napoli
Napoli
F
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
Ad esempio l’ID della banca dati PDB (il “codice PDB”) ha
la forma:
#§§§
dove # = numero da 0 a 9
§ = numero da 0 a 9 oppure lettera alfabeto inglese
1ONC
1BSR
1A2W
1KW6
1Q0C
11CY
….
….
Accesso alle informazioni di un DB
Se il database è un database relazionale il linguaggio
utilizzato per recuperare le informazioni che ci vengono
mostrate si chiama SQL (Structured Query Language).
Ad esempio quasi sempre è possibile fare una ricerca
usando una o più “parole” unite dagli operatori booleani
(AND, NOT, OR)
x AND y = sia x che y
x NOT y = x non accompagnato da y
x OR y = x oppure y (x da solo, y da solo o entrambi)
Ad esempio nel DB degli studenti di Scienze Biotecnologiche
potrei cercare:
“Marco” (campo: nome) AND “Napoli” (campo: luogo nascita)
“Marco” (campo: nome) NOT “Napoli” (campo: luogo nascita)
“Marco” (campo: nome) OR “Mario” (campo: nome)
Sarebbe assurdo, ogni volta che si fa una ricerca scandire
tutto il file che contiene i record del DB dall'inizio alla
fine per trovare la parola o il valore che ci interessa.
Viene fatta allora una indicizzazione, cioè si preparano
degli indici, con tutti i possibili valori dei vari campi (o
almeno dei principali) e la posizione corrispondente nella
tabella (o meglio il file che la contiene).
Gli indici sono dei file molto più piccoli. Le ricerche sono
effettuate solo sugli indici e risultano quindi più veloci.
Student
e
Matricol
a (ID)
Nome
Cognome
Data
Nascita
Luogo
Nascita
Residenz Sesso
a
1
513/009
Marco
Rossi
15-02-81
Napoli
Napoli
M
2
513/026
Luigi
Esposito
01-07-80
Napoli
Napoli
M
3
513/028
Maria
Longobard 25-09-81
i
Napoli
Napoli
F
4
513/041
Monica
Esposito
01-09-82
Salerno
Napoli
F
5
513/055
Maria
Bianchi
03-22-79
Caserta
Caserta
F
6
513/059
Salvator
e
Donnarum
ma
08-12-80
Salerno
Salerno
M
7
513/075
Marco
Esposito
07-06-81
Napoli
Napoli
F
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
…
Nome
Marco: 1, 7, …
Luigi: 2, …
Maria: 3, 5, …
Monica: 4, …
Salvatore: 7, …
Cognome
Rossi: 1, …
Esposito: 2, 4, 7, …
Longobardi: 3, …
Bianchi: 5, …
Donnarumma: 7, …
Sesso
M: 1, 2, 6, …
F: 3, 4, 5, 7, …
VANTAGGI
1. La consultazione è molto più rapida
2. Si può scegliere di indicizzare solo parte dei dati per
rendere il file di indici più compatto e veloce da consultare.
4. La scelta è stata fatta ed utilizzata dalle banche dati
biologiche basate su sistemi di interrogazioni come
ENTREZ e SRS
SVANTAGGI
Se si aggiungono nuovi record o si aggiornano i dati
preesistenti si deve ricalcolare l'indice dei dati.
PubMed
È un database di referenze bibliografiche di interesse
biologico e medico che costituisce un'importante fonte di
informazione in cui possono essere facilmente reperite
informazioni bibliografiche e riassunti delle corrispondenti
pubblicazioni.
Fa parte del sistema integrato “Entrez” di database
biologici (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Entrez/ )
Basi Azotate
DNA: Adenina (A), Guanina (G), Citosina (C), Timina (T)
RNA: Adenina (A), Guanina (G), Citosina (C), Uracile (U)
G C
A=T
Codice standard per posizioni degenerate:
N = A,C,G,T
ATCRGNCCTBAT
V = G,A,C
ATCAGACCTGAT
G G
T
C
C
T
D = G,A,T
B = G,T,C
H = A,T,C
W = A,T
M = A,C
R <complementare> Y
R = A,G
W <complementare> W
K = G,T
S <complementare> S
S = G,C
Y = C,T
Codice Genetico:
U
1° BASE
C
A
G
U
UUU
UUC
UUA
UUG
F
F
L
L
CUU
CUC
CUA
CUG
L
L
L
L
AUU
AUC
AUA
AUG
I
I
I
M
GUU
GUC
GUA
GUG
V
V
V
V
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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C
UCU
UCC
UCA
UCG
S
S
S
S
CCU
CCC
CCA
CCG
P
P
P
P
ACU
ACC
ACA
ACG
T
T
T
T
GCU
GCC
GCA
GCG
A
A
A
A
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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A
UAU
UAC
UAA
UAG
Y
Y
*
*
CAU
CAC
CAA
CAG
H
H
Q
Q
AAU
AAC
AAA
AAG
N
N
K
K
GAU
GAC
GAA
GAG
D
D
E
E
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
G____
UGU C
UGC C
UGA *
UGG W
CGU
CGC
CGA
CGG
R
R
R
R
AGU
AGC
AGA
AGG
S
S
R
R
GGU
GGC
GGA
GGG
G
G
G
G
successione di 3
basi = 1 aa
* = STOP
3° BASE
2° BASE
AUG = M = START
Start alternativi
GUG
UUG
CUG
DNA
filamento senso
5’..ATGTTTACTGATGGTGGTAAA........AAACATTGA..3’
3’..TACAAATGACTACCACCATTT........TTTGTAACT..5’
filamento antisenso
DNA
5’..ATGTTTACTGATGGTGGTAAA........AAACATTGA..3’
RNA
5’..AUGUUUACUGAUGGUGGUAAA........AAACAUUGA..3’
Nter M F
proteina
T
D
G
G
K........
K
H
Cter
Regolatori
Trascrizionali
terminatore
della trascrizione
RNA pol
regione codificante
(open reading frame)
STOP
ATG
regolatori della
trascrizione
PROMOTORE
(attira la RNA pol)
punto di inizio
della trascrizione
mRNA
5’
ATG
3’
STOP
regioni codificanti
ESONI
ATG
STOP
regioni non codificanti
INTRONI
trascrizione
pre-mRNA
5’
3’
SPLICING
mRNA
5’
3’
DATABASE DI SEQUENZE DI DNA
I due maggiori centri bioinformatici mondiali, N.C.B.I. di
Washington negli Stati Uniti e l'E.B.I. a Cambridge in Europa,
gestiscono i principali database di sequenze di DNA: Genbank e
EMBL.
I due database contengono essenzialmente gli stessi dati e ogni
giorno si scambiano le informazioni per aggiornarsi a vicenda.
Tuttavia il formato di ogni record, come appare nei
corrispondenti "flat files" è leggermente diverso.
N.C.B.I./Genbank
http://www4.ncbi.nlm.nih.gov/GenBank
E.B.I/EMBL
http://www.ebi.ac.uk/embl/
DATABASE EST (Expressed Sequence Tags)
Cellula o tessuto
Estrazione mRNA
mRNA
Trascrizione inversa
cDNA
Clonaggio
Library cDNA
Sequenziamento
EST DB
