R 2019

ValTrendsDB: Database of biomacromolecular structure validation trends

HORSKÝ, Vladimír, Veronika BENDOVÁ, Dominik TOUŠEK, Jaroslav KOČA, Radka SVOBODOVÁ VAŘEKOVÁ et. al.

Základní údaje

Originální název

ValTrendsDB: Database of biomacromolecular structure validation trends

Autoři

HORSKÝ, Vladimír (203 Česká republika, garant, domácí), Veronika BENDOVÁ (203 Česká republika, domácí), Dominik TOUŠEK (203 Česká republika, domácí), Jaroslav KOČA (203 Česká republika, domácí) a Radka SVOBODOVÁ VAŘEKOVÁ (203 Česká republika, domácí)

Vydání

2019

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Software

Obor

10608 Biochemistry and molecular biology

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Kód RIV

RIV/00216224:14740/19:00110338

Organizační jednotka

Středoevropský technologický institut

Klíčová slova anglicky

PDB; PDBe; Protein Data Bank; three-dimensional macromolecular structure; validation; wwPDB validation pipeline; ligands; ValTrendsDB; database; trends in quality; visualization; statistical analysis; C++; Qt SDK; JavaScript; d3.js; Metro UI

Technické parametry

ValTrendsDB is updated weekly, and is freely accessible at http://ncbr.muni.cz/ValTrendsDB. The web interface was implemented in JavaScript using the d3.js library as well as the Metro UI design elements. The database back-end was implemented in C++ using the Qt SDK. Communication between the web interface and the back-end is carried out via local HTTPS communication on the server. Responses of the back-end are buffered using the Apache server.

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 11. 3. 2020 18:19, Mgr. Pavla Foltynová, Ph.D.

Anotace

V originále

Structures in PDB tend to contain errors. This is a very serious issue for authors that rely on such potentially problematic data. The community of structural biologists develops validation methods as countermeasures, which are also included in the PDB deposition system. But how are these validation efforts influencing the structure quality of subsequently published data? Which quality aspects are improving, and which remain problematic? We developed ValTrendsDB, a database that provides the results of an extensive exploratory analysis of relationships between quality criteria, size and metadata of biomacromolecules. Key input data are sourced from PDB. The discovered trends are presented via precomputed information-rich plots. ValTrendsDB also supports the visualization of a set of user-defined structures on top of general quality trends. Therefore, ValTrendsDB enables users to see the quality of structures published by selected author, laboratory or journal, discover quality outliers, etc.

Návaznosti

ATCZ40, interní kód MU
Název: Creating synergies between research infrastructures to stimulate innovation in the cross-border region (Akronym: RIAT-CZ)
Investor: Ministerstvo pro místní rozvoj ČR, Creating synergies between research infrastructures to stimulate innovation in the cross-border region
EF16_013/0001777, projekt VaV
Název: ELIXIR-CZ: Budování kapacit
LM2015047, projekt VaV
Název: Česká národní infrastruktura pro biologická data (Akronym: ELIXIR-CZ)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Česká národní infrastruktura pro biologická data
LQ1601, projekt VaV
Název: CEITEC 2020 (Akronym: CEITEC2020)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, CEITEC 2020
MUNI/A/1503/2018, interní kód MU
Název: Matematické statistické modelování 3 (Akronym: MaStaMo3)
Investor: Masarykova univerzita, Matematické statistické modelování 3, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
676559, interní kód MU
Název: ELIXIR-EXCELERATE: Fast-track ELIXIR implementation and drive early user exploitation across the life-sciences (Akronym: ELIXIR-EXCELERATE)
Investor: Evropská unie, ELIXIR-EXCELERATE: Fast-track ELIXIR implementation and drive early user exploitation across the life-sciences, RI Research Infrastructures (Excellent Science)