4.1生物信息数据库简介
初二生物生物信息数据库资源概述
初二生物生物信息数据库资源概述在现代生物学研究中，信息数据库资源扮演着至关重要的角色。
生物信息数据库资源广泛涵盖了许多方面的生物学数据，包括基因组、蛋白质、代谢途径、细胞结构等。
本文将概述初二生物学学习中常用的一些生物信息数据库资源。
一、基因组数据库资源基因组数据库资源主要用于存储和访问各种生物的基因组序列信息。
其中，最为著名的是国际基因组浏览器（International Genome Browser），它提供了包括人类、小鼠、果蝇、斑马鱼等多个物种的基因组信息。
学生们可以通过该数据库资源了解各物种的基因组结构和基因的功能。
二、蛋白质数据库资源蛋白质数据库资源主要用于存储和查询蛋白质序列和结构的信息。
蛋白质数据银行（Protein Data Bank）是全球最大的蛋白质结构数据库，其中收录了大量的蛋白质三维结构。
除了蛋白质结构信息外，蛋白质相互作用数据库（Protein-Protein Interaction Database）还提供了蛋白质间相互作用的信息，帮助学生们理解蛋白质的功能和相互作用网络。
三、代谢途径数据库资源代谢途径数据库资源主要用于存储和查询生物体内代谢途径的信息。
KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）是一个常用的代谢途径数据库资源，它包含了多个物种的代谢途径图和相关基因的信息。
学生们可以通过该数据库资源了解细胞内各种代谢途径的组成和相互关系。
四、基因调控数据库资源基因调控数据库资源主要用于存储和查询基因的调控信息。
对于初二生物学学习来说，了解基因调控的基本概念和机制是非常重要的。
TRANSFAC是一个常用的基因调控数据库资源，该数据库中包含了转录因子、调控元件及其相互作用的信息。
学生们可以通过该数据库资源了解基因调控的基本原理和调控网络的组成。
五、细胞结构数据库资源细胞结构数据库资源主要用于存储和查询细胞器结构和功能的信息。
生物信息数据库简介
2、蛋白质序列二级数据库
Prosite(蛋白质序列功能位点数据库) 始建于 1990 年代初，由瑞典生物信息学研究所 SIB 负责维 护。 基于对蛋白质家族中同源序列多重序列比对得到的保守区 域，这些区域通常与生物学功能相关。 数据库包括两个数据库文件：数据文件Prosite；说明文件 PrositeDoc。
1 GenBank中DNA序列格式 2 EMBL序列格式 7 GCG序列格式 8 PIR/CODATA序列格式
3 SwissProt序列格式
4 FASTA序列格式 5 NBRF序列格式 6 Intelligenetics序列格式
9 Plain/ASCII.Staden序列格式
10 ASN.1序列格式 11 GDE格式
• NBRF序列格式(或称PIR格式)已经被用于the National Biomedical Research Foundation/Protein Information Resource(NBRF)。网站()中 的PIR数据库中得到并不是这种紧缩格式，而是一种包括 很多信息的扩展格式。Fig 2.10显示了PIR序列格式的一 个例子。第一行包括一个起始的“>”字符，接着是一个双 字符编码，例如P表示完整序列，F表示片断，后面的1或 2显示了序列的类型，接着是一个分号，接着是一个4到6 个字符的条目名称。第二行则显示了序列的全称，连字号， 接着序列来源。
Fig 2.6 GenBank中DNA序列条目.
• 序列每行前面标有数字，以显示片断位置。序列计数或 序列校检求和的值可被计算机程序用来鉴定序列成分， 所以除非程序本身也改变计数，序列计数是不能被改变 的。 • GenBank序列格式通常需要改变以适应序列分析软件。
第三章 生物信息数据库-概述及类型(1)
DNA模体 RNA表达 蛋白质表达
底物
RNA序列 蛋白质序列
代谢途径 抑制因子 和药物
蛋白质结构
蛋白质模体
分子生物学数据类型
突变/多形性 种群 物种 基因组图谱
组织和细胞
RNA表达
DNA模体
RNA序列 蛋白质表达 蛋白质序列
DNA序列
R因子 和药物
蛋白质结构
蛋白质模体
分子生物学数据类型
物种
基因组图谱
DNA模体
DNA序列 RNA结构
RNA序列
蛋白质序列 蛋白质结构
蛋白质模体
分子生物学数据类型
物种 基因组图谱
DNA模体 RNA表达 RNA序列
DNA序列
RNA结构
蛋白质序列
蛋白质结构 蛋白质模体
在RNA水平上使用DNA微阵列检测变异
一个芯片上包含酵母 基因组全序列
红色点： RNA 表达水平增加的基因 绿色点： RNA表达水平降低的基因
介绍主要序列数据库，比较它们包含的数据内容和注释质量的区别
数据库接受数据的形式(文本搜索，相似性搜索，浏览和交叉索引) 序列与非序列数据库介绍以及它们的用途 一级序列与结构数据库介绍
分子生物学数据类型
物种 基因组图谱
小鼠X染色体
来源于小鼠基因组计划
/
GenBank - 按物种分类
Entries 碱基 物种 Homo sapiens Mus musculus Caenorhabditis elegans Drosophila melanogaster Arabidopsis thaliana Oryza sativa Rattus norvegicus Saccharomyces cerevisiae Rattus sp. Escherichia coli Fugu rubripes Danio rerio Human immunodeficiency virus type 1 Schizosaccharomyces pombe Plasmodium falciparum Zea mays Bacillus subtilis Magnaporthe grisea Dictyostelium discoideum Lycopersicon esculentum 2217460 1556595261 553872 260818221 77205 177824883 123758 133950582 72565 117022315 87138 47136422 80507 42049391 14403 30390617 61001 26060656 5240 18407242 32227 17046673 33482 14732289 31504 14498639 9882 14270269 5446 11539475 19704 10817282 1101 10008018 13898 9038361 16089 8486371 11429 7007861
生物信息学数据库概览及应用
生物信息学作为一门交叉学科，在现代生物学研究中扮演着越来越重要的角 色。随着高通量测序技术的发展和大数据时代的到来，生物信息学数据库已 成为存储、管理和分析海量生物学数据的关键工具。本概览将带您深入了解 常用的生物信息学数据库，探讨它们在基因组学、转录组学、蛋白质组学等 领域的应用，以及如何有效利用这些资源来推动生物医学研究信息学数据分析中扮演更重要的角 色。这些技术可以帮助研究者从复 杂的生物学数据中发现新的模式和 规律，提高数据解释的准确性和效 率。
未来的数据库将更注重多组学数据 的整合和分析。通过结合基因组、 转录组、蛋白质组等多层次数据， 研究者可以获得更全面的生物系统 认知，推动系统生物学和精准医疗 的发展。
UCSC Genome Browser：基因组数据可视化利器
基因组浏览器
UCSC Genome Browser是一个强大的 基因组数据可视化工具，允许用户在线 浏览和分析多个物种的基因组序列。它 提供了直观的图形界面，可以显示基因 结构、保守区域、表达数据等多层次信 息。研究者可以自定义显示的数据轨道 ，实现个性化的基因组分析。
随着个人化医疗的发展，生物信息 学数据库将面临更严格的数据安全 和隐私保护要求。未来的数据库设 计将更加注重数据加密、访问控制 和匿名化技术，以平衡数据共享和 隐私保护的需求。
GEO：基因表达数据的宝藏
数据提交
研究者可以通过GEO（Gene Expression Omnibus）提交高通量基因表达数据，包括 芯片数据和测序数据。GEO提供了标准化的提交流程和元数据模板，确保数据的质量 和一致性。
数据存储和组织
GEO采用层次化的数据组织结构，包括Series（实验系列）、Samples（样本）和 Platforms（平台）。这种结构使得用户可以方便地浏览和检索相关实验数据，同时也 便于数据的管理和更新。
06第六章 常用生物信息学数据库简介
英国辛克斯顿
ID U00096 standard; circular genomic DNA; CON; 4639221 BP. AC U00096; SV U00096.1 DT 24-JUL-2003 (Rel. 76, Last updated, Version 3) DE Escherichia coli K-12 MG1655 complete genome. KW . OS Escherichia coli K12 OC Bacteria; Proteobacteria; Gammaproteobacteria; Enterobacteriales; OC Enterobacteriaceae; Escherichia; Escherichia coli. RN [1] RP 1-4639221 RX MEDLINE; 97426617. RX PUBMED; 9278503. RA Blattner F.R., Plunkett G. III, Bloch C.A., Perna N.T., Burland V.,… RT "The complete genome sequence of Escherichia coli K-12"; RL Science 277(5331):1453-1474(1997). DR GOA; O32528. DR REMTREMBL; AAC74436; AAC74436. DR SPTREMBL; O32530; O32530. DR SWISS-PROT; O32528; YPDI_ECOLI. …
EMBL数据库简介
EMBL是最早的DNA序列 数据库，于1982年建立。
EMBL的数据来源主要有两条途径: 一是由序列发现者直接提交。几乎所有的国际权 威生物学刊物都要求作者在文章发表之前将所测定的 序列提交给EMBL、GenBank或DDBJ，得到数据库管 理系统所签发的登录注册号。 二是从生物医学期刊上收录已经发表的序列资料。
(优选)生物信息数据库详解.
生物分子数据库几个明显的特征：
（1）数据库的更新速度不断加快 数据量呈指数增长趋势
（2）数据库使用频率增长更快 （3）数据库的复杂程度不断增加 （4）数据库网络化 （5）面向应用 （6）先进的软硬件配置
建立分子生物信息数据库的流程图
一. 核酸序列数据库
三大核酸序列数据库
GenBank
/Genbank/index.html
EMBL（European Melecular Biology Laboratory）
/embl/
Jan;36(Database issue):D25-30
GenBank中测序最多的20个物种
v173.0，2009.09
Refseq
1. 提供高质量的，无冗余的，完整的序列 信息；
2. 包括基因组的DNA,转录成的RNA以及蛋 白质序列信息。
3. 序列文件的标识符：
➢mRNA序列：NM_001158 ➢非编码RNA：NR_002769 ➢蛋白质序列： NP_001159
DDBJ（DNA Data Bank of Japan）
http://www.ddbj.nig.ac.jp/index-e.html
GenBank
1982.4 由Los Alamos National Lab创建 NCBI (National Center for Biotechnology Information) NIH (National Institute of Health) 数据库查询工具：Entrez 数据提交工具： Sequin Nucleic Acids Research, 2008
4.1生物信息数据库简介
二次数据库
基因组二次数据库
蛋白质序列二次数据库
蛋白质结构二次数据库
以核酸数据库为基础构建的二次数据库 基因调控转录因子数据库TransFac， 真核生物启动子数据库EPD， 克隆载体数据库Vector， 密码子使用表数据库CUTG， miRNA数据库等
以蛋白质序列数据库构建的二次数据库
由Margaret Dayhoff 创立，即PIR的前身； 1978，scoring matrices——PAM
Fred Sanger at The Wellcome Trust Sanger Institute
Pioneer in Bioinformatics Dr. Margaret O. Dayhoff (1925-1983)
分子生物数据 高速增长
分子生物学 及相关领域研究人员 迅速获得最新实验数据
建立分子生物数据库
生物信息数据库应满足5个方面的主要需求
1 时间性 2 注释 新发表的数据，应该能够在很短的时间内 每一个基本数据（如序列），应附加一致
（几个小时至几天）通过国际互连网访问。
的、深层次的辅助说明信息
3 支撑数据
4 数据质量 5 集成性
提供访问原始数据
数据库管理机构对数据来源进行检查 例如，从某个核酸序列出发，通过交叉索
引，可进一步得到对应的基因、蛋白质序列、蛋白质结 构，得到蛋白质功能的信息。
生物信息数据库几个明显的特征
1 数据库的更新速度不断加,数据量呈指数增长趋势
2 数据库使用频率增长更快 3 数据库的复杂程度不断增加 4 数据库网络化 5 面向应用 6 先进的软硬件配置
蛋白质结构数据库 PDB 通过X射线晶体衍射和NMR测定的结构数据
什么是生物信息学数据库
什么是生物信息学数据库
生物信息学数据库是指存储生物学和生物信息学数据的计算机化系统。
这些数据库包含了各种生物学数据，如基因组序列、蛋白质序列、代谢通路、基因表达数据、蛋白质结构、生物图像等。
这些数据可以通过计算机程序进行访问、搜索和分析，以帮助生物学家和生物信息学家进行研究和发现。
生物信息学数据库通常由多个子数据库组成，每个子数据库都包含特定类型的数据。
例如，基因组数据库包含各种生物的基因组序列，蛋白质数据库包含蛋白质序列和结构信息，代谢通路数据库包含代谢通路和代谢产物信息等。
此外，生物信息学数据库还可以用于对生物信息的收集、存储和管理的研究，包括国际基本的生物信息库和生物信息传输国际物联网系统的建立，生物信息数据库质量的评估与检测系统的建立，以及生物可视化系统和专家系统的建立等。
以上信息仅供参考，如有需要，建议查阅相关网站。
生物信息数据库简介
1. GenbankGenbank库包含了所有已知的核酸序列和蛋白质序列，以及与它们相关的文献著作和生物学注释。
它是由美国国立生物技术信息中心(NCBI)建立和维护的。
它的数据直接来源于测序工作者提交的序列；由测序中心提交的大量EST序列和其它测序数据；以及与其它数据机构协作交换数据而来。
Genbank每天都会与欧洲分子生物学实验室(EMBL)的数据库，和日本的DNA数据库(DDBJ)交换数据，使这三个数据库的数据同步。
到1999年8月，Genbank 中收集的序列数量达到460万条，34亿个碱基，而且数据增长的速度还在不断加快。
Genbank 的数据可以从NCBI的FTP服务器上免费下载完整的库，或下载积累的新数据。
NCBI还提供广泛的数据查询、序列相似性搜索以及其它分析服务，用户可以从NCBI的主页上找到这些服务。
Genbank库里的数据按来源于约55,000个物种，其中56%是人类的基因组序列(所有序列中的34%是人类的EST序列)。
每条Genbank数据记录包含了对序列的简要描述，它的科学命名，物种分类名称，参考文献，序列特征表，以及序列本身。
序列特征表里包含对序列生物学特征注释如：编码区、转录单元、重复区域、突变位点或修饰位点等。
所有数据记录被划分在若干个文件里，如细菌类、病毒类、灵长类、啮齿类，以及EST数据、基因组测序数据、大规模基因组序列数据等16类，其中EST数据等又被各自分成若干个文件。
(1)Genbank数据检索NCBI的数据库检索查询系统是Entrez。
Entrez是基于Web界面的综合生物信息数据库检索系统。
利用Entrez系统，用户不仅可以方便地检索Genbank的核酸数据，还可以检索来自Genbank和其它数据库的蛋白质序列数据、基因组图谱数据、来自分子模型数据库(MMDB)的蛋白质三维结构数据、种群序列数据集、以及由PubMed获得Medline的文献数据。
Entrez提供了方便实用的检索服务，所有操作都可以在网络浏览器上完成。
生物信息数据库
EMBL-EBI
欧洲分子生物学实验室（EMBL）的欧洲生物信息学研究所（EBI）维护了一系列生物信息学 数据库，其中包括EMBL核苷酸序列数据库、Ensembl基因组浏览器和Gene Expression Atlas等，提供了丰富的基因组数据和注释信息。
存储生物体内代谢物及其代谢途径的 信息，有助于解析生物体的代谢过程 和调控机制。
05
04
药物数据库
收录药物的化学结构、药理作用、临 床试验等信息，为药物研发和治疗应 用提供参考。
02
基因组数据库
基因组测序原理与技术
测序原理
基因组测序是通过对DNA片段进行测序，然后将这些片段拼接起来，以得到完整的基因组序列。测序 技术基于不同的原理，如Sanger测序法、Maxam-Gilbert测序法和下一代测序技术等。
转是关键步上接头和索引序列，以 便于后续的上机测序和数据分析。
转录组数据分析流程
数据质量控制
对原始测序数据进行质量评估，包括碱基 质量、序列长度、GC含量等指标，以确 保数据质量符合分析要求。
DDBJ
DNA数据银行（DDBJ）是日本的一个国际性生物信息学中心，与GenBank和EMBL-EBI共同 构成了国际核苷酸序列数据库协作组织（INSDC）。DDBJ收录了各种生物的基因组序列及 其注释信息，并提供了一系列分析工具和服务。
03
转录组数据库
转录组测序原理与技术
转录组测序原理
基于高通量测序技术，对特定组织或 细胞在某一发育阶段或功能状态下转 录出来的所有RNA进行测序，包括 mRNA和非编码RNA。
生物信息学：第一讲数据库介绍
�
生物信息学实验
第一讲 数一级数据库(primary databases): ): Genbank数据库,EMBL核酸库和 数据库, 核酸库和DDBJ数据库; 数据库; 数据库 核酸库和 数据库 SWISS-PROT数据库,PIR数据库,PDB数据库 数据库, 数据库, 数据库 数据库 数据库 等等. 等等. 二级数据库( 二级数据库(secondary databases): ): 人类基因组图谱库GDB,真核生物基因表达调 , 人类基因组图谱库 控因子数据库TRANSFAC,蛋白质结构家族分 控因子数据库 , 类库SCOP 等等. 等等. 类库
(五)蛋白质结构与分类数据库
PDB(蛋白质结构数据库 : 蛋白质结构数据库): 蛋白质结构数据库 /pdb/ PROSITE(Motif数据库 : 数据库): 数据库 /prosite/ SCOP(蛋白质结构分类数据库 : 蛋白质结构分类数据库): 蛋白质结构分类数据库 /scop CATH(蛋白质结构与功能关系分类数据库 : 蛋白质结构与功能关系分类数据库): 蛋白质结构与功能关系分类数据库 /bsm/cath/
(三)基因组数据库
GDB(人类基因组数据库 : 人类基因组数据库): 人类基因组数据库
euGenes(真核生物基因综合知识库 : 真核生物基因综合知识库): 真核生物基因综合知识库 /
(四)蛋白质序列数据库
SWISS-PROT(无冗余蛋白序列数据库 : 无冗余蛋白序列数据库): 无冗余蛋白序列数据库 /sprot/ PIR(蛋白质信息资源库 : 蛋白质信息资源库): 蛋白质信息资源库 /pirwww OWL(复合蛋白序列数据库 : 复合蛋白序列数据库): 复合蛋白序列数据库 /dbbrowser/OWL/
生物信息学数据库
个性化医疗与精准治疗应用前景
基因组驱动的精准医疗
基于个体基因组信息的精准医疗将改变疾病预防、诊断和 治疗的方式，提高治疗效果和患者生活质量。
药物基因组学与个性化用药
通过分析患者的基因变异与药物反应之间的关系，为患者 提供个性化的用药方案，降低药物副作用和提高疗效。
存储代谢物的化学结构、性质和 代谢途径信息，如HMDB、 Metlin等。
代谢通路数据库
提供代谢通路的详细描述和可视 化展示，如KEGG、Reactome等 。
表型组数据库
01
人类表型数据库
收录人类表型特征和相关基因信息，用于研究基因与表型之间的关联，
如Human Phenotype Ontology (HPO)、DECIPHER等。
对原始测序数据进行质量评估，包括碱基质 量分布、测序深度、GC含量等指标的统计 。
转录组数据组装与注释
利用Trinity、SOAPdenovo等组装软件对转录组数 据进行组装，得到全长转录本，并进行基因功能注 释。
差异表达分析
通过比较不同样本或不同条件下的基因表达 水平，找出差异表达基因，为后续研究提供 线索。
通过对不同来源、类型和格 式的生物数据进行整合，数 据库有助于挖掘生物数据中 的潜在价值，揭示生命现象
的本质和规律。
支持科研与创新
生物信息学数据库为科研人 员提供了丰富的数据资源和 强大的分析工具，有力推动 了生物科学领域的研究和创 新。
未来发展趋势预测及建议
数据驱动的生物信息学
多组学数据整合
人工智能与机器学习应用
数据标准化
对数据进行标准化处理，如基因名称统一、实验条件统一等，以便于后续分析 和比较。
DrugBank数据库简介
DrugBank数据库简介DrugBank(Open Data Drug&Drug Target Database)DrugBank Version 4.1归属：DrugBank数据库属“⽣物信息学+化学信息学”类资源，既涵盖了详细的药物数据（如，化学数据、药理数据、药物数据），也包括了综合的药物靶点信息（如，序列、结构和作⽤途径）。
该数据库，总共包含7685个药物实体，其中FDA批准的⼩分⼦药物1549个、FDA批准的⽣物制品（蛋⽩质/多肽）155个、营养⾷品89个以及实验药物6000多个。
除此以外，该数据库将4282条⾮冗余蛋⽩（如，药物靶点、酶、转运⼦、载体）序列与这些药物实体相连接。
每条药物记录（DrugCard）涵盖200多个数据字段，其中⼀半⽤于记录药物数据、化学数据，另⼀半则⽤于记录药物靶点数据或蛋⽩数据。
DrugBank⽤户可采⽤多种⽅式进⾏数据库查询。
（1） Browse按钮：Drug Browse、Category Browse、Geno Browse、Reaction Browse、Pathway Browse、Class Browse、Target Browse；（2） Search按钮：ChemQuery Structure Search、Interax Interaction Search、Sequence Search、Advanced Search、MS Search、MS/MS Search、GC/MS Search、1D NMR Search、2D NMR Search；（3）其他Tool按钮：HMDB、T3DB、SMPDB、FooDB、PPT-DB、CSF、SerumMetabolome、CCDB、YMDB、BMDB、ECMDB、MarkerDB、BacMap、Ref-DB。
生物信息数据库简介ppt - 新开176精品传奇传奇十二滴狼派超变
3. NCBI介绍
美国国家生物技术信息中心（NCBI）成立于
1988年，与美国国家图书馆同属于美国国立卫生研 究所（NIH），该中心凭籍其雄厚的科研技术力量 以及在生命技术方面的巨大影响，建立了一系列生 物信息数据库和各种服务。下面就对NCBI下的
谢谢！
递交完成后，NCBI将通过E-mail把数据收入后的数 据存取号和有关材料发给作者，以便查验。
二、 Entrez信息检索系统
Entrez是一个用以整合NCBI数据库中 信息的搜寻和检索工具。
结果显示：
Limits：
Preview:
History:
Details:
结果保存：
三、 BLAST
数据量呈指数增长趋势
（2）数据库使用频率增长更快
（3）数据库网络化
（4）面向应用
2. 数据库
生物信息数据库
一级数据库
数据库中的数据直接来源于实验获得的原始 数据，只经过简单的归类整理和注释
二级数据库
对原始生物分子数据进行整理、分类的结果， 是在一级数据库、实验数据和理论分析的基 础上针对特定的应用目标而建立的 。
GenBank 已成为世界权威的核酸序列 登记数据库，科研人员研究测定的核酸序列 在正式发表之前，一般都先到 GenBank 注 册，各类学术刊物一般也要求提供序列的 GenBank登录号。目前收录在GenBank已 测基因组全序列的病毒种类达几千种，而且 每年高速递增。
GenBank以指数形式增长，核酸碱基数目 大概每14个月就翻一个倍。最近，GenBank 拥有来自47,000个物种的30亿个碱基。
Bankit新序列的提交步骤：
生物信息数据库
生物信息数据库1生物信息数据库产生背景上个世纪60年代以来，随着核酸序列测定、蛋白质序列测定以及基因克隆和PCR技术的不断发展与完善,全世界各研究机构获得了大量的生物信息原始数据。
面对这些以指数方式增长的数据资源,传统的研究方式已经来不及迅速消化,因此有必要采用有效的方法将它们进行适当的储存、管理和维护,以便进一步分析、处理和利用,这就需要建立数据库即生物信息数据库[1]。
生物信息数据库是一切生物信息学工作的基础。
2生物信息数据库的特点2.1数据库种类的多样性。
生物信息学各类数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域,如核酸序列数据库,蛋白质序列数据库,蛋白质、核酸、多糖的三维结构数据库,基因组数据库,文献数据库和其他各类达数百种。
2.2数据库的更新和增长快。
数据库的更新周期越来越短,有些数据库每天更新。
数据的规模以指数形式增长。
2.3数据库的复杂性增加、层次加深。
许多数据库具有相关的内容和信息,数据库之间相互引用,如PDB就与文献库、酶学数据库、蛋白质二级数据库、蛋白质结构分类数据库、蛋白折叠库等十几种数据库交叉索引。
2.4数据库使用高度计算机化和网络化。
越来越多的生物信息学数据库与因特网联结,从而为分子生物学家利用这些信息资源提供了前所未有的机遇[2]。
2.5面向应用。
首先各个数据库除了提供数据之外，还提供许多分析工具，如核酸数据库提供的序列搜索、基因识别程序等。
此外，还在原始数据库的基础上开发了许多面向特殊应用的二级数据库，如蛋白质二级结构数据库等[3]。
3生物信息数据库的分类生物信息数据库种类繁多，归纳起来,大体可以分为5个大类:核酸序列数据库、基因组数据库、蛋白质序列数据库、生物大分子(主要是蛋白质)结构数据库以及以这4类数据库和文献资料为基础构建的二次数据库。
其中主要类型是序列数据库[4]。
来自基因组作图的基因组数据库、来自序列测定的序列数据库以及来自X-衍射和核磁共振结构测定的结构数据库是分子生物信息学的基本数据资源,通常称为基本数据库或初始数据库,也称一次数据库。
NCBI各数据库简介
NCBI各数据库简介本篇文献转自以下网址：/experiment/fenzi/237847.html随着ncbi数据库各种资源的涌现，NCBI已经成为科研工作者必不可少的工具了。
那么各位小伙伴们，你能说出NCBI有多少数据库吗？有哪些实用的工具吗？不知道的就进来看看吧！美国国立生物技术信息中心(National Center for BiotechnologyInformation)，即我们所熟知的NCBI是由美国国立卫生研究院(NIH)于1988年创办。
创办NCBI的初衷是为了给分子生物学家提供一个信息储存和处理的系统。
除了建有GenBank核酸序列数据库(该数据库的数据资源来自全球几大DNA数据库，其中包括日本DNA数据库DDBJ、欧洲分子生物学实验室数据库EMBL以及其它几个知名科研机构)之外，NCBI还可以提供众多功能强大的数据检索与分析工具。
目前，NCBI提供的资源有Entrez、Entrez Programming Utilities、MyNCBI、PubMed、PubMed Central、EntrezGene、NCBI Taxonomy Browser、BLAST、BLAST Link (BLink)、ElectronicPCR等共计36种功能。
而且都可以在NCBI的主页上找到相应链接，其中多半是由BLAST功能发展而来的。
1NCBI数据库更新进展1.1 PubMed搜索功能的增强NCBI对PubMed进行了几项改进工作，改动最大的是搜索界面和摘要浏览界面。
其中，搜索界面中新增了“Advanced Search”选项(这实际上是对以往“Limits”和“Preview/Index”功能的整合)，并且增加了一个新的窗口，用户可以在此窗口下通过“论文作者名”、“论文所属杂志名称”、“论文出版日期”等限定条件进行搜索。
而且，“论文作者名”和“论文所属杂志名称”还设有文本框自动填充功能。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
提供访问原始数据
数据库管理机构对数据来源进行检查 例如，从某个核酸序列出发，通过交叉索
引，可进一步得到对应的基因、蛋白质序列、蛋白质结 构，得到蛋白质功能的信息。
生物信息数据库几个明显的特征
1 数据库的更新速度不断加,数据量呈指数增长趋势
2 数据库使用频率增长更快 3 数据库的复杂程度不断增加 4 数据库网络化 5 面向应用 6 先进的软硬件配置
国内部分生物信息学服务器
北京大学生物信息中心 中国生物信息/ 中国科学院微生物研究所
天津大学生物信息中心
核酸研究（NAR）上收录的 2000-2009年生物数据库数量增长趋势
1400 1200 1000 800 600 400 200 0 2000
年 度 数据库数量 2000 115 2001 281
数据库
2002
2002 335
2004
2003 386
2006
2004 548
2008
2005 719
二次数据库
基因组二次数据库
蛋白质序列二次数据库
蛋白质结构二次数据库
以核酸数据库为基础构建的二次数据库 基因调控转录因子数据库TransFac， 真核生物启动子数据库EPD， 克隆载体数据库Vector， 密码子使用表数据库CUTG， miRNA数据库等
以蛋白质序列数据库构建的二次数据库
DDBJ (DNA Data Bank of Japan http://ddbj.nig.ac.jp )
蛋白质序列数据库
PIR ( protein info.resource ) SWISS-PROT (http://www.expasy.ch)
结构数据库
蛋白质结构数据库 PDB 通过X射线晶体衍射和NMR测定的结构数据
蛋白质结构分类数据库
SCOP---将蛋白质按传统分类方法分成型、型 、/型、 +型、 多结构域蛋白、膜蛋白和细胞表面蛋白、小蛋白等七大类。 CATH---将蛋白质分为主类、 主类、 -类、低二级结构类 （二级结构成分含量很低的蛋白质分子）
蛋白质功能位点数据库Prosite，
蛋白质功能位点序列片段数据库Prints，
同源蛋白家族数据库Pfam，
同源蛋白结构域数据库Blocks，
蛋白质相互作用数据库等
以具有特殊功能的蛋白为基础构建的有免疫球蛋白数据库
Kabat，蛋白激酶数据库PKinase等。
以三维结构原子坐标为基础构建的数据库为结构分子生物 学研究提供了有效的工具，如蛋白质二级结构构象参数数
比较基因组（Comparative Genomics ）
Clusters of Orthologous Groups (COG) Phylogenetic classification of proteins from complete genomes Comparative Genometrics Biometric comparisons of whole genomes ……
Arabidopsis 拟南芥
Thermotoga maritima
Thermoplasma acidophilum
mouse
Caenorhabitis elegans
rat
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia burgorferi
Aquifex aeolicus
一次数据库
基因组数据库----来自基因组作图
序列数据库----来自序列测定
（表达数据……）
结构数据库----来自X-衍射和核磁共振结
构测定
也称基本数据库、初始数据库
二次数据库
根据生命科学不同研究领域的实际需要，对基
因组图谱、核酸和蛋白质序列、蛋白质结构以 及文献等数据进行分析、整理、归纳、注释， 构建具有特殊生物学意义和专门用途的二次数 据库，是数据库开发的有效途径。
线虫、果蝇、酵母、大肠杆菌等各种模式生物。
GDB---人类基因组数据库 AceDB---线虫基因组数据库
模式生物
基因组计划研究中具有代表性的 若干种生物，
如小鼠、线虫、酿酒酵母、大肠杆菌等。
通过模式生物的研究，可以了解相关的其他生
2010
2006 858 2007 968 2008 1078 2009 1230
4.1.2 生物信息数据库分类
分生物信息数据库种类繁多-----四个大类
基因组数据库
核酸和蛋白质一级结构序列数据库
生物大分子(主要是蛋白质)三维空间结构数据库
以上述三类数据库和文献资料为基础构建的
“二次数据库 ”
物的特征。
模式生物
Ureaplasma urealyticum
Bacillus subtilis
Drosophila melanogaster
Rickettsia prowazekii
Helicobacter pylori
Buchnerasp. APS
Escherichia coli大肠杆菌
human
据库DSSP，已知空间结构的蛋白质家族数据库FSSP，
已知空间结构的蛋白质及其同源蛋白数据库HSSP等。
通路数据库PATHWAY等。 此外，酶、限制性内切酶、辐射杂交、氨基酸特性表、序 列分析文献等，也属于二次数据库或专门数据库。
4.1.3 数据库专业组织
生物数据库已成为生物信息学重要的工作平台
分子生物数据 高速增长
分子生物学 及相关领域研究人员 迅速获得最新实验数据
建立分子生物数据库
生物信息数据库应满足5个方面的主要需求
1 时间性 2 注释 新发表的数据，应该能够在很短的时间内 每一个基本数据（如序列），应附加一致
（几个小时至几天）通过国际互连网访问。
的、深层次的辅助说明信息
3 支撑数据
NCBI于1992年承担了GenBank DNA序列数 据库。
NCBI 三个分支机构
计算生物学分部 信息工程分部 信息资源分部
NCBI
NCBI科研人员组成 计算机专家 分子生物学专家 数学家 生化专家 医学研究人员 结构生物学家
NCBI
NCBI结构图
NCBI
研究 开发
1982年，第一个核酸序列数据库GenBank（Los Alamos）
——1982年，606条序列，长度680,338bp ——2004年，约43,322,756条序列，长度约7.11010bp
2005： International sequence databases exceed 100 gigabases ！
也称专门数据库、专业数据库、专用数据库、
复合数据库
特点比较
一次数据库的数据量大，更新速度快，用户面
广，通常需要高性能的计算机硬件、大容量的
磁盘空间和专门的数据库管理系统支撑。
二次数据库的容量则要小得多，更新速度也不
象一次数据库那样快，也可以不用大型商业数
据库软件支撑。
基因组数据库
基因组数据库是分子生物信息数据库的重要组成部 分，主要包括人以及鼠、河豚鱼、拟南芥、水稻、
数据库
数据 提交
数据库 查询和 相似性 搜索
PubMed
结构
分 类 数 据 库
全球生物数据库概览
核酸研究（Nucleic Acids Research） 2011年1330个生物数据库 2011 NAR Database Summary Paper Category List Nucleotide Sequence Databases RNA sequence databases Protein sequence databases Structure Databases Genomics Databases (non-vertebrate) Metabolic and Signaling Pathways Human and other Vertebrate Genomes Human Genes and Diseases Microarray Data and other Gene Expression Databases Proteomics Resources Other Molecular Biology Databases Organelle databases Plant databases Immunological databases
《Nucleic Acids Research》每年第一 期为数据库专辑《Database issue》
主要序列库 （Major Sequence Repositories） DNA Data Bank of Japan (DDBJ) EMBL Nucleotide Sequence Database GenBank ……
第四章
生物信息数据库
4.1 生物信息数据库简介
4.1.1 生物信息数据库基本概况
4.1.2 生物信息数据库分类
4.1.3 数据库专业组织
4.1.4 全球生物数据库概览
4.1.1 生物信息数据库基本概况
1960年代
第一个分子生物学数据库 由Fred Sanger的胰岛素序列测定（1955） 蛋白质数据库PSD （Protein Sequence Database）
Neisseria meningitidis Z2491