Banche dati
Il DSB ospita il nodo UNIPD di ELIXIR, l'infrastruttura di ricerca europea per i dati nelle scienze della vita. ELIXIR fornisce alla comunità scientifica un'infrastruttura all'avanguardia per la bioinformatica, con piattaforme e servizi avanzati per l'analisi di dati genomici, proteomici e metabolomici.
Il DSB ospita diverse banche dati, registri, strumenti e predittori inclusi nel Piano di Erogazione dei Servizi del nodo italiano di ELIXIR. Numerose risorse mantenute e sviluppate presso il DSB sono riconosciute a livello globale come centrali nel contesto della biologia strutturale, in particolare per quanto riguarda il campo delle proteine intrinsecamente disordinate.
MobiDB
MobiDB è una risorsa unica che funge da knowledge base per le proteine e le regioni intrinsecamente disordinate. Pubblicata per la prima volta nel 2012, ha l'obiettivo di fornire una panoramica esaustiva del ruolo funzionale delle regioni disordinate nelle proteine. MobiDB mira a generare nuove conoscenze e a catturare il significato funzionale delle regioni disordinate elaborando e combinando fonti complementari di informazioni. Aggrega annotazioni sul disordine tratte dalla letteratura e da evidenze sperimentali, insieme a predizioni, per tutte le sequenze proteiche conosciute. I dati curati dalla letteratura provengono direttamente da risorse terze, grazie a estese collaborazioni con numerose banche dati e consorzi. Le predizioni di MobiDB sono integrate in UniProtKB, InterPro, PDBe e altre banche dati.
DisProt
DisProt fornisce annotazioni curate manualmente di proteine intrinsecamente disordinate tratte dalla letteratura. Mentre MobiDB offre funzionalità di previsione del disordine, il cuore della comprensione del disordine proteico risiede nella disponibilità di annotazioni sperimentali verificate e curate manualmente. Rispetto a MobiDB, che aggrega dati e amplia le annotazioni basandosi su predizioni affidabili, DisProt fornisce informazioni dettagliate sulle condizioni sperimentali grazie all'adozione dello standard Minimum Information About Disorder (MIADE), una collaborazione attiva con i consorzi Gene Ontology (GO) ed Evidence and Conclusion Ontology (ECO). DisProt rappresenta la verità di riferimento per l'iniziativa Critical Assessment of protein Intrinsic Disorder (CAID), utilizzata per una valutazione imparziale dei predittori di disordine, inclusa la valutazione del metodo AlphaFold.
PED
Il Protein Ensemble Database (PED) è la risorsa primaria per il deposito di insiemi strutturali di proteine intrinsecamente disordinate. L'obiettivo principale del PED è fornire una piattaforma in continua crescita per le voci di insiemi strutturali, con un sistema di deposito intuitivo e mantenendo alti standard di qualità dei dati e i principi FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). PED è collegato alle principali risorse per il deposito di dati sperimentali primari sugli insiemi, tra cui BRMB, SASBDB e PCDDB. Gli insiemi del PED sono prevalentemente modellati utilizzando dati SAXS, spettroscopia NMR, dati FRET e le loro combinazioni. I dati NMR includono spostamenti chimici (CSs), effetti Overhauser nucleari (NOEs), accoppiamenti J, accoppiamenti dipolari residui (RDCs), dati di rilassamento e miglioramenti della rilassamento paramagnetico (PREs). PED fa parte della rete 3D-Beacons.
APICURON
APICURON è una piattaforma progettata per accreditare e riconoscere i contributi scientifici, con un'attenzione particolare alla registrazione degli eventi di biocurazione per garantire un adeguato riconoscimento e visibilità per i ricercatori. La piattaforma fornisce riconoscimento per i contributi a artefatti scientifici oltre le pubblicazioni tradizionali, inclusi dati di ricerca, software, strumenti, e formazione. Collaborando con piattaforme come ORCID e BIP! Scholar, APICURON assicura che gli scienziati ricevano un adeguato riconoscimento per i loro contributi, promuovendo al contempo pratiche sostenibili nella ricerca.
DOME Registry
DOME Registry è un database progettato per gestire e accedere a informazioni complete relative alla validazione e riproducibilità degli studi basati sul machine learning. Basato sulle DOME recommendations, questo registro facilita la standardizzazione nella valutazione dei metodi di machine learning (ML).
