<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN">
<HTML><HEAD>
<META http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=iso-8859-1">
<META content="MSHTML 5.50.4134.600" name=GENERATOR>
<STYLE></STYLE>
</HEAD>
<BODY bgColor=#ffffff>
<DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2>Hello David,</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2></FONT> </DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2>GenMapp, GeneSpring, Spotfire and EcoCyc will 
do this to varying degrees.  We have developed a database/tool project that 
will do this as well.  Our focus is more towards toward 
capturing interactions in general and not on GIFS, although we do have KEGG 
maps in the database.  We have also implemented parts of the GO ontology 
into our schema.  As an example of what we can do</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2></FONT> </DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2>1.  Query the database to find all proteins 
involved in DNA repair or any GO term</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2>2.  Get all interactions associated with those 
Proteins (or all canonical pathways, like KEGG Maps, associated with 
proteins)</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2>3.  Automatically generate a graph from the 
interactions/pathways</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2>4.  Synchronize graph with gene expression 
data through NCGR's ISYS</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2></FONT> </DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2>or </FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2></FONT> </DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2>you could start with a gene expression cluster 
visualized in ATV and build a graph of these genes in PathDB or get all pathways 
associated with the cluster.</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2></FONT> </DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2>As people in this mailing list understand, content 
is critical for this type of analysis.   </FONT><FONT face=Arial 
size=2>In addition to KEGG and MIP data we have uploaded data from the 
papers below into our relational database.  We also have some hand 
curated Arabidopsis metabolism data.  In all we have over 50,000 
interactions in yeast and Arabidopsis and many pathways.  We have also 
mapped the Affy Arabidopsis chip nomenclature to data our database.  We 
have a demo example using the Tepperman et al. 2000. PNAS data set.<BR><BR>We 
have an alpha version of PathDB 2.0 floating around and will have a full 
release in June.  Let me know if you are interested in an alpha version or 
learning more.</FONT></DIV><FONT face=Arial size=2>
<DIV><BR>Cheers, Jeff<BR></DIV>
<DIV>_____________________________________</DIV>
<DIV> </DIV>
<DIV>Jeffrey L. Blanchard<BR>Research Scientist, Computational 
Biology<BR>National Center for Genome Resources<BR>2935 Rodeo Park Dr.<BR>Santa 
Fe, NM 87505<BR>tel: 
505-995-4405<BR>----------------------------------------------------------------------<BR>Adjunct 
Assistant Professor<BR>Department of Molecular Genetics and 
Microbiology<BR>University of New 
Mexico<BR><BR><BR>----------------------------------------------------------------------------<BR><BR>The 
number of pairwise interactions is shown in 
parentheses.<BR><BR></DIV></FONT><FONT color=#000000>
<DIV><FONT face=Arial size=2>Protein-Protein 
(Two-hybrid)</FONT></DIV></FONT><FONT color=#000000>
<DIV><FONT face=Arial size=2>    (5390) Ito et al. 2000, 2001. 
Proc Natl Acad Sci U S A.</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2>    (1572) Uetz et al. 2000. Nature. 
</FONT></DIV></FONT><FONT color=#000000>
<DIV><FONT face=Arial size=2>    </FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2>Protein-Protein Complex 
(TAP)</FONT></DIV></FONT><FONT color=#000000>
<DIV><FONT face=Arial size=2>    (3397) Gavin et al. 2002. 
Nature.</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2>    (4190) Ho et al. 2002. 
Nature.</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2></FONT> </DIV></FONT><FONT color=#000000>
<DIV><FONT face=Arial size=2>Protein-DNA (Genome wide location 
analysis)</FONT></DIV></FONT><FONT color=#000000>
<DIV><FONT face=Arial size=2>    (1248) Simon et al. 2001. 
Cell.</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2>    (87) Ren et al. 2000. 
Science.</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2></FONT> </DIV></FONT><FONT color=#000000>
<DIV><FONT face=Arial size=2>Protein-lipid (protein 
microarray)</FONT></DIV></FONT><FONT color=#000000>
<DIV><FONT face=Arial size=2>    (433) Zhu et al. 2001. 
Science.</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2></FONT> </DIV></FONT><FONT color=#000000>
<DIV><FONT face=Arial size=2>Synthetic Lethal</FONT></DIV></FONT><FONT 
color=#000000>
<DIV><FONT face=Arial size=2>    (291) Tong et al. 2001. Science. 
</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2></FONT> </DIV></FONT><FONT color=#000000>
<DIV><FONT face=Arial size=2>Computational predictions</FONT></DIV></FONT><FONT 
color=#000000>
<DIV><FONT face=Arial size=2>    (13166 from yeast) Mellor 
et al. 2002. Nucleic Acids Res.</FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2></FONT> </DIV></FONT><FONT color=#000000>
<DIV><FONT face=Arial size=2>Other Databases/Sources</FONT></DIV></FONT><FONT 
color=#000000>
<DIV><FONT face=Arial size=2>    MIPS </FONT></DIV>
<DIV><FONT face=Arial size=2>    KEGG</FONT></DIV></FONT>
<BLOCKQUOTE 
style="PADDING-RIGHT: 0px; PADDING-LEFT: 5px; MARGIN-LEFT: 5px; BORDER-LEFT: #000000 2px solid; MARGIN-RIGHT: 0px">
  <DIV style="FONT: 10pt arial">----- Original Message </DIV></BLOCKQUOTE></DIV>
<BLOCKQUOTE 
style="PADDING-RIGHT: 0px; PADDING-LEFT: 5px; MARGIN-LEFT: 5px; BORDER-LEFT: #000000 2px solid; MARGIN-RIGHT: 0px">
  <DIV style="FONT: 10pt arial">----- Original Message ----- </DIV>
  <DIV 
  style="BACKGROUND: #e4e4e4; FONT: 10pt arial; font-color: black"><B>From:</B> 
  <A title=WATSON_DAVID_E@lilly.com 
  href="mailto:WATSON_DAVID_E@lilly.com">WATSON_DAVID_E@lilly.com</A> </DIV>
  <DIV style="FONT: 10pt arial"><B>To:</B> <A title=ma11@gen.cam.ac.uk 
  href="mailto:ma11@gen.cam.ac.uk">Michael Ashburner (Genetics)</A> ; <A 
  title=go-friends@genome.stanford.edu 
  href="mailto:go-friends@genome.stanford.edu">go-friends@genome.stanford.edu</A> 
  ; <A title=owner-gofriends@genome.stanford.edu 
  href="mailto:owner-gofriends@genome.stanford.edu">owner-gofriends@genome.stanford.edu</A> 
  ; <A title=pshannon@systemsbiology.org 
  href="mailto:pshannon@systemsbiology.org">pshannon@systemsbiology.org</A> 
  </DIV>
  <DIV style="FONT: 10pt arial"><B>Sent:</B> Thursday, May 16, 2002 9:51 
AM</DIV>
  <DIV style="FONT: 10pt arial"><B>Subject:</B> One question</DIV>
  <DIV><BR></DIV><BR><FONT face=sans-serif size=2>Does anyone know of software 
  that can incorporate quantitative data on transcript or protein levels into a 
  schematic of biochemical pathways. Example: Affy data into Kegg pathways. 
  </FONT><BR><BR><FONT face=sans-serif size=2>If the answer is no, does anyone 
  have suggestions on how to do this?</FONT> <BR><BR><FONT face=sans-serif 
  size=2>Thanks. </FONT><BR></BLOCKQUOTE></BODY></HTML>