《Nucleic Acids Research》：SABIO-RK in 2027: enzyme kinetics data with modernized framework and enhanced data access
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SABIO-RK（System for the Analysis of Biochemical Pathways-Reaction Kinetics，生化途径反应动力学分析系统）是一个公开数据库，提供专家人工校对的生化反应、动力学参数、酶及实验条件相关信息。二
SABIO-RK（System for the Analysis of Biochemical Pathways-Reaction Kinetics，生化途径反应动力学分析系统）是一个公开数据库，提供专家人工校对的生化反应、动力学参数、酶及实验条件相关信息。二十余年来，该资源一直是实验测得酶动力学数据的核心平台，服务于系统生物学建模、酶学研究和近年来的机器学习预测器及AI驱动数据提取训练。研究人员报告了对SABIO-RK基础设施与接口的全面重构，以提升可用性与可扩展性。更新后的系统将数据输入、校对与公共访问整合为统一的基于JSON的框架，并具备完整版本控制，以保障透明性与可复现性。新网页界面提供简化导航与增强检索，覆盖60余个字段；浏览功能给出结构化数据库概览，而Results Explorer支持对检索结果的交互式精炼，结果可保存与复用。安全的RESTful API支持开放程序化访问，以JSON、CSV、SBML或EnzymeML格式返回结果。截至2026年9月，数据库包含76 973条条目，来自8 149篇出版物，覆盖10 375个反应、2 315个酶（EC，Enzyme Commission编号）与14 224个化合物。新SABIO-RK同时改进了校对流程、简化用户反馈，并促进未来社区协作校对。后续功能将包括AI驱动的文献推荐、实体识别与可视化检索集成。
研究背景与问题提出
SABIO-RK自2006年起为系统生物学与计算生物学提供实验来源酶动力学数据，支撑代谢模型参数估计与CURE准则下的可复现建模。然而旧系统采用碎片化人工流程：学生从文献抽取数据存入MySQL blob，经审阅后转入PostgreSQL输出库，每年仅数次批量发布，输入与输出库易不一致；代码库经多年补丁维护困难。与此同时，BRENDA等以酶为中心的数据库侧重功能属性广覆盖，而SABIO-RK以反应为中心，需把速率定律、速率方程、参数、实验条件与反应参与者绑定为自包含单元，旧架构难以支撑大规模AI训练与程序化复用。
研究人员开展的工作与结论
研究人员于2024年起从零重建SABIO-RK，形成统一平台：单一PostgreSQL存储JSON文档，.NET后端与Solr全文检索，SolidJS前端，Docker容器化，并提供免注册REST API。结论表明，该架构在长期可维护、可复现与开放访问间取得平衡，即时发布校对数据，支持社区贡献与AI辅助流水线。论文发表于《Nucleic Acids Research》。
主要关键技术方法
研究以2017至2026年间新增人工抽取文献为数据来源，累计从8 149篇PubMed论文（1949至2025年）构建条目；技术上采用JSON文档模型与Entity Framework Core持久化、Apache Solr检索同步、TypeScript/SolidJS响应式界面、RESTful OpenAPI服务，以及SBML与EnzymeML双向导入导出，并通过角色权限与变更日志实现版本追溯。
研究结果
新架构（New architecture）
通过统一技术栈替代旧有关系表与blob混合存储，每条条目以结构化JSON保存，配合完整文本检索与容器化部署，解决维护碎片与输入输出不一致问题。
新数据输入（New data input）
设计引导式仪表盘：从PubMed导入文献、任务分配、学生抽取、专家校对、自动生成实体元数据页（InChI、SMILES、本体链接），审阅后即时发布；支持SBML/EnzymeML直传与用户报错修正，全部变更留痕可回滚。
新数据访问（New data access）
搜索查询（Search query）：超过60个字段，支持自由文本、高级字段、SOLR语法、自动补全与查询历史保存导出。
搜索结果（Search results）：Results Explorer以颜色分组展示各类别高频实体，点击计数即精炼查询；保留Entry View、Reaction View、Organism View、Tissue View多种视图。
从概览到聚焦的浏览（From overview to focus via browse）：Browse首页呈现各类别前十实体与总数，可下钻至详情并组合逻辑查询。
新Web服务（New web services）：公共REST API无需注册，返回JSON/CSV/SBML/EnzymeML，含API Lab交互调试与实体端点，速率限制60次/分钟。
新数据库内容（New database content）
截至2026年9月，76 973条条目中99.8%人工抽取；覆盖10 375反应、14 224化合物、2 315 EC编号、7 114 UniProtID、1 332 organism。70%条目含动力学定律，Michaelis–Menten占60%；突变酶条目占四分之一。相较2017年，条目增35%，UniProtID增62%。
讨论与结论翻译
研究人员强调，手动校对仍不可替代，尤其在复杂文献中实体关系抽取易错，AI生成数据须透明标注来源。未来将引入文献推荐（如LitSuggest）、实体识别与human-in-the-loop校对，并通过APICURON署名贡献。结论指出：统一架构加速校对流水线并保证即时公开；用户可评论纠错、日志可追溯；平台以高质量人工校对数据持续服务建模与AI社区。
作者贡献与发表信息
Maja Rey、Ulrike Wittig、Xiaoming Hu与Wolfgang Müller分别承担概念化、数据校对、软件与监督写作；基金来自BMFTR、巴登-符腾堡州、DFG与Klaus-Tschira基金会；数据以非商业许可开放，需引用SABIO-RK。
