Article (Périodiques scientifiques)
Recon3D enables a three-dimensional view of gene variation in human metabolism.
Brunk, Elizabeth; Sahoo, Swagatika; Zielinski, Daniel C. et al.
2018In Nature Biotechnology, 36 (3), p. 272-281
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Résumé :
[en] Genome-scale network reconstructions have helped uncover the molecular basis of metabolism. Here we present Recon3D, a computational resource that includes three-dimensional (3D) metabolite and protein structure data and enables integrated analyses of metabolic functions in humans. We use Recon3D to functionally characterize mutations associated with disease, and identify metabolic response signatures that are caused by exposure to certain drugs. Recon3D represents the most comprehensive human metabolic network model to date, accounting for 3,288 open reading frames (representing 17% of functionally annotated human genes), 13,543 metabolic reactions involving 4,140 unique metabolites, and 12,890 protein structures. These data provide a unique resource for investigating molecular mechanisms of human metabolism. Recon3D is available at http://vmh.life.
Disciplines :
Sciences du vivant: Multidisciplinaire, généralités & autres
Auteur, co-auteur :
Brunk, Elizabeth
Sahoo, Swagatika
Zielinski, Daniel C.
Altunkaya, Ali
Drager, Andreas
Mih, Nathan
Gatto, Francesco
Nilsson, Avlant
PRECIAT GONZALEZ, German Andres ;  University of Luxembourg > Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB)
Aurich, Maike Kathrin
Prlic, Andreas
Sastry, Anand
Danielsdottir, Anna D.
HEINKEN, Almut Katrin ;  University of Luxembourg > Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB)
NORONHA, Alberto ;  University of Luxembourg > Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB)
Rose, Peter W.
Burley, Stephen K.
FLEMING, Ronan MT ;  University of Luxembourg > Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB)
Nielsen, Jens
THIELE, Ines ;  University of Luxembourg > Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB)
Palsson, Bernhard O.
Plus d'auteurs (11 en +) Voir moins
Co-auteurs externes :
yes
Langue du document :
Anglais
Titre :
Recon3D enables a three-dimensional view of gene variation in human metabolism.
Date de publication/diffusion :
2018
Titre du périodique :
Nature Biotechnology
ISSN :
1087-0156
eISSN :
1546-1696
Maison d'édition :
Nature Publishing Group, Royaume-Uni
Volume/Tome :
36
Fascicule/Saison :
3
Pagination :
272-281
Peer reviewed :
Peer reviewed vérifié par ORBi
Disponible sur ORBilu :
depuis le 11 mai 2018

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