【正文】 tOP(11) 和AmmtDB(12)专攻与线粒体突变和丧失功能有关的人类疾病和紊乱，以及人类和动物中线粒体DNA的与种群相关的变化。所以，我们已经研发了大量的SQL程序来提取潜在的矛盾和错误的序列特征（重叠基因，没有下游外显子的内含子，过大/过小的基因等等）。在输入新的值后，通过按“更新特征信息”或“更新特征名称”，它们被提交给数据库后台来修改相应的表格。AUTOPOP不仅被设计用来代替单调乏味的手工工作，而且与以前主要由手工进行的过程相比，它的错误更少，因为它在每一步都核实过程已被正确完成，并且当问题发生时，它将请求人类（数据库管理人员和/或生物学专家）的干预。最后。我们感谢Alexander Nip在原稿的准备阶段提供的充分的技术支持和协助，M. W. Gray 和 M. Schnare (Dalhousie University, Halifax, NS, Canada)在使得GOBASE可进行核糖体RNA二级结构模型设计方面的贡献。Text] 11 Scharfe,C., Zaccaria,P., Hoertnagel,K., Jaksch,M., Klopstock,T., Dembowski,M., Lill,R., Prokisch,H., Gerbitz,., Neupert,W., Mewes,. and Meitinger,T. (2000) MITOP, the mitochondrial proteome database: 2000 update. Nucleic Acids Res., 28, 155–158.[Abstract/Free FullText] 8 Baker,W., van den Broek,A., Camon,E., Hingamp,P., Sterk,P., Stoesser,G. and Tuli,. (2000) The EMBL nucleotide sequence database. Nucleic Acids Res., 28, 19–23. Updated article in this issue: Nucleic Acids Res. (2001), 29, 17–21.[Abstract/Free Full这个工作台将支持基本的序列分析功能，比如阅读框、序列相似性和构型的识别；多序列比对；系统发生和蛋白质结构分析；细胞器tRNA和内含子检测；基因顺序分析；遗传图谱的产生；以及序列特征注释（这是我们目标的一部分，我们的目标是为向公共序列数据库提交的记录提供在线的秘密的数据准备）。提取的GI号被POP2用作NCLEVER(14)的输入。如图2所示，AUTOPOP协调三个专门的帮助工具（GOUP, GETGI 和POP2）的运行，对GenBank版本进行扫描来寻找相关记录，分析和提取全新的或更新的感兴趣的条目，移植入GOBASE表格。专家形式允许绘图表示一段特定序列的遗传元素（页面的上半部分），访问相关的实体，如内含子、外显子（页面的下半部分）。这些限制的去除正是GOBASE存在的理由。最后，GOBASE采用了真核生物分类的四界系统（动物，真菌，植物和原生生物），从而反映了一个广泛接受的观点，否则将不能被大多数其它分子生物学数据库所支持。类别名称对应于数据库中检索页面的名称。定位这些关键特征的唯一办法是在全部领域中进行全文搜索，但是这个过程经常返回大量的假阳性信息。序列仓库与可检索的数据库公共的生物序列数据库，比如GenBank(6)（现在由美国国家生物技术信息中心维护），日本DNA数据库（DDBJ）(7)，和欧洲分子生物学实验室(EMBL) (8)，是分子生物学研究的重要财产。除了病毒，细胞器DNA构成了最大规模的完全测序的基因组系列，这使它们成为比较基因组研究的理想材料。从生物化学的角度看，研究主题包括细胞器在能量产生中的作用（如氧化磷酸化和光合作用），蛋白质运输的分子机制，多次跨膜的膜结合酶复合体的组装过程，蛋白质和RNA的二级和三级结构。最后，我们发展了用于数据库完善的软件（如数据更新，确认和校正），这将在这篇论文中做较为详细的介绍。al, Qu233。 2001 牛津大学出版社GOBASE:细胞器基因组数据库Nelli Shimko, Lin Liu, B. Franz Lang and Gertraud Burger* Program in Evolutionary Biology, Canadian Institute for Advanced Research, D233。GOBASE包括所有已经发表的由线粒体基因组编码的核酸和蛋白质序列、经过筛选的由线粒体编码的RNA二级结构、全基因组遗传图谱、在数据库中出现其序列的物种的分类信息，以及重要原生真核生物的生物学描述。大部分的细胞器蛋白质是由核基因编码，在细胞质中翻译，并运输进细胞器的。多年来，人们在进行大规模的细胞器全基因组测序方面做出了协调的努力，例如细胞器基因组百万测序项目[OGMP(2)。由于这些原因，一个充分组织和整合的数据库成为了能够利用这些难于使用的信息财富的关键。首先，序列记录的提交者可以对不同物种中的同源基因，甚至特定物种中的相同基因使用不
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