生物信息数据库
第四章生物信息学数据库(一)主要库及其文件格式
（2）人类基因组图谱，
包含细胞遗传学图谱、连接图谱、辐射混合图谱、contig 图谱、集 成图谱，所有这些图谱都可以被直观地显示出来；
（3）人类基因组中的变化，
包括基因突变和基因多态性，加上等位基因频率数据。
• 所有序列数据都经过整理，超过99%的序列已 按蛋白质家族分类，一半以上还按蛋白质超家 族进行了分类。
除了蛋白质序列数据之外，PIR还包含以下 信息：
(1)蛋白质名称、蛋白质的分类、蛋白质的来源； (2)关于原始数据的参考文献； (3)蛋白质功能和蛋白质的一般特征，包括基因 表达、翻译后处理、活化等；
生物分子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生物分子数据库生物分子数据库几个明显的特征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先进的软硬件配置核酸序列数据的增长趋势核酸序列数据的增长趋势纵轴代表总的核酸序列长度单位百万纵轴代表总的核酸序列长度单位百万bpbp生物分子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
TIGR的真菌基因组数据库：/tdb/fungal 线虫基因组数据库 WormBase（the C. elegans genome database）：
四膜虫基因组数据库 TGD (Tetrahymena Genome Database): 疟原虫基因组数据库 PlasmoDB(Plasmodium Genome Resource)：
生物信息学数据库分类整理汇总
生物信息学数据库分类整理汇总生物信息学数据库是存储和管理生物学领域的大量数据的重要工具和资源，对于生物信息学研究、基因组学、蛋白质组学、转录组学等领域的研究具有重要的意义。
本文将对生物信息学数据库进行分类整理和汇总，方便生物信息学研究者更好地使用和了解这些数据库。
1.基因组数据库：- GenBank：美国国家生物技术信息中心（NCBI）维护的基因序列数据库，包含已知基因的核酸序列。
- Ensembl：英国恩格斯尔基因组项目维护的一个综合性基因组数据库，包含多种物种的基因组数据。
- UCSC Genome Browser：加利福尼亚大学圣克鲁兹分校开发的一个基因组浏览器，提供多种物种的基因组序列和注释信息。
2.蛋白质数据库：- UniProt：一个综合性的蛋白质数据库，集成了多个蛋白质序列和注释信息资源。
- Protein Data Bank (PDB)：存储大量已解析的蛋白质结构数据的数据库，提供原子级别的结构信息。
- Protein Information Resource (PIR)：收集和整理蛋白质序列、结构和功能信息的数据库。
3.转录组数据库：- NCBI Gene Expression Omnibus (GEO)：存储和共享大量的高通量基因表达数据的数据库。
- ArrayExpress：欧洲生物信息学研究所（EBI）开发的一个基因表达数据库，包含多种生物组织和疾病的表达数据。
4.疾病数据库：- Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM)：记录人类遗传疾病和相关基因的数据库。
- Orphanet：收集和整理罕见疾病和相关基因的数据库。
5.代谢组数据库：- Human Metabolome Database (HMDB)：一个综合性的人类代谢物数据库，包括代谢产物的结构和功能信息。
- Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)：包含多种生物体代谢途径的数据库。
生物信息学中的数据库和计算工具
生物信息学中的数据库和计算工具生物信息学是一门综合性学科，应用范围十分广泛。
生物信息学研究的是生物体内的遗传信息的获取、存储、分析和应用。
它结合了生物学、信息学、计算机科学、数学等多个学科，旨在解决生物大数据的存储、分析和挖掘问题。
本文将介绍生物信息学中的数据库和计算工具，以及它们在生物信息学中的应用。
一、生物信息学中的数据库生物信息学中的数据库是受到生物学家和计算机科学家制作和维护的存储和组织生物数据的资源。
这些数据库包括基因组、蛋白质、代谢、信号转导、基因表达谱等生物信息学数据库。
生物信息学中的数据库已经成为研究生物学的常规工具，研究人员可以通过分析数据库中的信息来更好地理解生物学现象。
1. 基因组数据库基因组数据库是生物信息学中最重要的数据库之一。
它存储了各种物种的基因组信息。
基因组数据库的应用包括基因预测、基因注释、基因功能鉴定、基因组进化分析等。
最知名的基因组数据库包括 GenBank、EMBL、Ensembl 等。
其中 GenBank 是最大的公共基因组数据库之一，它由美国国家生物技术信息中心（NCBI）维护。
2. 蛋白质数据库蛋白质数据库是存储蛋白质结构和序列信息的数据库。
其中，PDB是最著名的蛋白质数据库之一，它提供了大量的蛋白质三维结构的信息。
此外，UniProt 是另一重要的蛋白质数据库，它整合了多个独立的蛋白质数据库，提供了关于蛋白质序列、结构和功能的详细信息。
3. 引用数据库引用数据库存储了生物学家在论文、会议和其他出版物中发表的研究结果。
它们经常被生物信息学家用于构建生物信息学算法的基础，并分析特定领域的研究趋势。
PubMed 和 Web of Science 是引文数据库的代表性例子。
二、生物信息学中的计算工具随着数据量的增加和分析复杂度的提高，生物信息学中出现了大量的计算工具用于帮助生物科学家完成各种分析任务。
这些工具包括序列比对、序列拼接、批量序列处理、统计分析、数据可视化、机器学习等。
生物信息数据库
NCBI：
二、重要生物信息数据库
生物信息学数据的表示形式
生物信息学数据的表示形式
平面文件 (flat-file)
– 信息在文件中顺序存放且具有特定格式 – 记录(Entry)通过“获得号”(accession #)
唯一确定 – 同一文件间和不同文件间信息的联系均
通过ac认为这些蛋白质具有 相同的折叠方式。在这些情况下，结构的相似性主要依 赖于二级结构单元的排列方式或拓扑结构。
蛋白质结构分类数据库CATH
类型Class、构架Architecture 、拓扑结构Topology和 同源性Homology 。
分类基础是蛋白质结构域。与SCOP不同的是，CATH 把蛋白质分为4类，即a主类、b主类，a-b类（a/b型 和a+b型）和低二级结构类。低二级结构类是指二级 结构成分含量很低的蛋白质分子。
描述了结构和进化关系。 SCOP数据库从不同层次对蛋白质结构进行分类，以反
映它们结构和进化的相关性。 第一个分类层次为家族，通常将序列相似性程度在30%
以上的蛋白质归入同一家族，有比较明确的进化关系。 超家族：序列相似性较低，结构和功能特性表明它们有
共同的进化起源，将其视作超家族。 折叠类型：无论有无共同的进化起源，只要二级结构单
EMBL格式： 欧洲分子生物学EMBL数据库的每个条目是一份纯文 本文件，每一行最前面是由两个大写字母组成的识别 标志，常见的识别标志列举在后面的表中。识别标志 “特性表”FT包含一批关键字，它们的定义已经与 GenBank和DDBJ统一。下欧洲国家的许多数据库如 SWISS-PROT、ENZYME、TRANSFAC等，都采用 与EMBL一致的格式。
1）头部包含关于整个序列的信息（描述字符），从 LOCUS行到 ORIGIN行；
第三章生物信息数据库
部分生物基因组计划网址
老鼠(Mouse) /mgd.html 小鼠(Rat) http://ratmap.gen.gu.se 狗(Dog) /dog.html 牛(Cow) http://locus.jouy.inra.fr/cgibin/bovmap/intro2.pl 猪(Pig) /pigmap/pigbase/pigbase.html 羊(Sheep) 鸡(Chicken) /chickmap/chickbase/manager.html 斑马鱼(Zebra fish) 线虫 (C. elegans) http://www.ddbj.nig.ac.jp/htmls/celegans/html/CE_INDEX.ht ml 果蝇(Drosophila) 蚊子(Mosquito) 拟南芥(Arabidopsis) /Arabidopsis 棉花(Cotton) 玉米(Maize) 水稻(Rice) http://www.staff.or.jp 大豆(Soya) :8000/main.html 树(Trees)
2、蛋白质序列数据库
SWISS-PROT (欧洲) PIR (美国)
SWISS-PROT (http://www.expasy.ch/sprot/sprot-top.html） 由瑞士日内瓦大学医学生物化学系和欧洲生物信息学研究 所(EBI)合作维护； 在EMBL和GenBank数据库上均建立了镜像站点；
SWISSPROT
到EMBL核酸序列数据库的索引， 到PROSITE模式数据库的索引， 到生物大分子结构数据库PDB的索引等
PIR （Protein Information Resource）
生物信息学中常用的数据类型和数据库类型
生物信息学中常用的数据类型和数据库类型
在生物信息学中，常用的数据类型包括：
1. 基因组序列数据：包括DNA和RNA序列的原始数据，如FASTA格式或FASTQ格式。
2. 转录组数据：包括基因表达谱、剪接变异等，如RNA-seq数据。
3. 蛋白质序列数据：包括蛋白质的氨基酸序列，如UniProt数据库。
4. 基因组结构数据：包括基因位置、外显子、内含子等信息。
5. 遗传变异数据：包括SNP、INDEL、CNV等遗传变异信息。
6. 蛋白质结构数据：包括蛋白质的三维空间结构，如PDB数据库。
在生物信息学中，常用的数据库类型包括：
1. 基因组数据库：如NCBI GenBank、ENSEMBL等，存储基因组序列和注释信息。
2. 转录组数据库：如NCBI SRA、ENA等，存储RNA-seq和其他转录组数据。
3. 蛋白质数据库：如UniProt、Swiss-Prot等，存储蛋白质序列和注释信息。
4. 遗传变异数据库：如dbSNP、ClinVar等，存储遗传变异信息。
5. 蛋白质结构数据库：如PDB、CATH等，存储蛋白质的三维结构信息。
6. 功能注释数据库：如GO数据库、KEGG数据库等，存储基因和蛋白质的功能注释信息。
7. 互作数据库：如STRING数据库、BioGRID数据库等，存储基因和蛋白质之
间的相互作用信息。
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。
第四章 生物信息学数据库(二)-生技用
相似性和同源性关系
序列的相似性和序列的同源性有一定的关系，一 般来说序列间的相似性越高的话，它们是同源序 列的可能性就更高，所以经常可以通过序列的相 似性来推测序列是否同源。 正因为存在这样的关系，很多时候对序列的 相似性和同源性就没有做很明显的区分，造成经 常等价混用两个名词。所以有出现A序列和B序 列的同源性为80％一说。
核酸序列 蛋白质序列 生物大分子结构 基因组数据 生物分类数据库 孟德尔人类遗传学数据（OMIM） Pubmed
Entrez集成系统结构如图4.8所示。
图4.8、Entrez数据库系统结构图
各个参数选项
帮助信息 填入搜索序列
FastA的最新版本是FastA3软件包，下表2列出FastA3 家族所有成员：
程 序
FastA FASTX FASTY TFastA TFASTX TFASTY FASTS TFASTS FASTF TFASTF
查询序列类型
DNA 蛋白质 DNA 蛋白质 蛋白质
序列相似性比较和序列同源性分析
序列相似性比较： 就是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较， 用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似 的已知序列是什么。完成这一工作只需要使用两两序列 比较算法。常用的程序包有BLAST、FASTA等； 序列同源性分析： 是将待研究序列加入到一组与之同源，但来自不同物种 的序列中进行多序列同时比较，以确定该序列与其它序 列间的同源性大小。这是理论分析方法中最关键的一步。 完成这一工作必须使用多序列比较算法。常用的程序包 有CLUSTAL等；
PDB MMDB NDB
（Protein Data Bank）
(Molecular Modeling Database) 实际上是PDB的一个编辑版本
生物信息学数据库
数据库是生物信息学的主要内容，各种数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域。
核酸序列数据库有GenBank, EMBL, DDBJ等，蛋白质序列数据库有SWISS-PROT, PIR, OWL, NRL3D, TrEMBL等，蛋白质片段数据库有PROSITE, BLOCKS, PRINTS等，三维结构数据库有PDB, NDB, BioMagResBank, CCSD等，与蛋白质结构有关的数据库还有SCOP, CATH, FSSP, 3D-ALI, DSSP等，与基因组有关的数据库还有ESTdb, OMIM, GDB, GSDB等，文献数据库有Medline, Uncover等。
另外一些公司还开发了商业数据库,如MDL等。
生物信息学数据库覆盖面广，分布分散且格式不统一, 因此一些生物计算中心将多个数据库整合在一起提供综合服务，如EBI的SRS(Sequence Retrieval System)包含了核酸序列库、蛋白质序列库，三维结构库等30多个数据库及CLUSTALW、PROSITESEARCH等强有力的搜索工具，用户可以进行多个数据库的多种查询。
基因和基因组数据库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。
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)。
生物信息数据库的查询和搜索
2.根据数据的获得方式又可以分为一级库 和二级库。一级数据库的数据都直接来源 于实验获得的原始数据，只经过简单的归 类整理和注释；二级数据库是在一级数据 库、实验数据和理论分析的基础上针对特 定目标衍生而来，是对生物学知识和信息 的进一步整理。
国际上著名的一级核酸数据库有Genbank 数据库、EMBL核酸库和DDBJ库等；蛋白 质序列数据库有SWISS-PROT、PIR等； 蛋白质结构库有PDB等。 国际上二级生物学数据库非常多，它们因 针对不同的研究内容和需要而各具特色， 如人类基因组图谱库GDB、转录因子和结 合位点库TRANSFAC、蛋白质结构家族分 类库SCOP等等。
5.1.7疾病数据库 疾病数据库主要收集与疾病相关的生物大分子的 信息，尤其是基因方面的情况。OMIM数据库是 一个收集人类基因与基因组中不正常现象的数据 库。SNP Consortium datahase是收集单核苷 酸多态性的数据库，根据这些数据可以与临床化 验检测结果相对应，从而找出致病基因。 OncoDB是收集用生物芯片研究癌症与基因表达 的数据库，其中有许多的资料中仍未确定癌症— 基因的对应关系。这类数据库是基础医学研究的 宝贵资源。
5.1.9分析与记录方式数据库 分析与记录方式数据库是指收集文献、图片、数 学分析方法、命名规则的数据库。PubMed数据 库是收录生物医学文献的摘要及引文的数据库， 在生物学与医学研究中有广泛的应用，在美国 NCBI网站可对PubMed数据库进行查询。 Bioimage数据库是收集生物学研究的专业图片的 数据库，由欧盟委员会资助建成，由牛津大学动 物系管理。BioModels数据库收录了已发表的用 于研究生物学与医学的数学模型。Genew数据库 专门收集人类基因的命名规则。
常用的生物数据库(二)
常用的生物数据库（二）引言概述：生物数据库是生物信息学领域的重要工具，可以帮助研究人员存储、管理和共享生物数据。
本文将介绍常用的生物数据库（二），以便研究人员更好地利用这些资源进行生物学研究。
正文内容：一、蛋白质相互作用数据库1. STRING数据库：提供蛋白质相互作用预测和注释功能。
2. IntAct数据库：收集整理蛋白质相互作用数据，提供数据检索和分析工具。
3. BioGRID数据库：整合多种物种的蛋白质相互作用数据，并提供丰富的功能注释。
二、基因组数据库1. GenBank数据库：包含大量的序列数据，包括基因组、转录本和蛋白质序列等。
2. ENSEMBL数据库：集成了各种生物信息学工具，提供全面的基因组注释信息。
3. UCSC数据库：基于人类基因组构建的浏览器，提供详细的基因组注释和可视化功能。
三、表达谱数据库1. GEO数据库：收集了大量的基因表达谱数据，可进行数据检索和分析。
2. ArrayExpress数据库：包含了来自各种高通量技术的表达谱数据，提供数据下载和分析工具。
3. TCGA数据库：整合了多种癌症的基因表达数据，可进行差异表达和生存分析等研究。
四、突变数据库1. dbSNP数据库：记录了常见的单核苷酸多态性（SNP）数据，是研究遗传变异的重要资源。
2. COSMIC数据库：专注于癌症相关的突变数据，包含了大量的突变谱系和功能注释信息。
3. ClinVar数据库：整合了与人类疾病相关的遗传变异数据，提供临床相关的注释信息。
五、药物数据库1. DrugBank数据库：收录了大量的药物信息，包括结构、作用机制和药理学数据等。
2. PubChem数据库：提供了大量的小分子化合物数据，可进行化学结构搜索和药物筛选等研究。
3. ChEMBL数据库：整合了化合物活性数据和药物靶点信息，可用于药物发现和优化。
总结：生物数据库为生物学研究提供了丰富的数据资源和分析工具。
蛋白质相互作用数据库、基因组数据库、表达谱数据库、突变数据库和药物数据库是常用的生物数据库之一。
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。
医疗研究中的生物信息学数据库与工具
医疗研究中的生物信息学数据库与工具在现代医疗领域，生物信息学数据库与工具的应用已经变得越来越重要。
生物信息学数据库与工具是指用于存储、管理和分析生物学数据的软件系统和工具。
这些数据库和工具能够提供生物学研究人员和医学专业人员快速访问、挖掘和分析大规模的生物学数据，以便更好地理解和治疗疾病。
一、生物信息学数据库1. 基因组数据库基因组数据库是存储各种生物体基因组序列的集合。
其中，最著名的基因组数据库是基因组浏览器，如NCBI的GenBank和Ensembl。
这些数据库提供了大量的基因组序列、注释信息和相关的研究数据，为研究人员提供了基因组水平的信息。
2. 蛋白质数据库蛋白质数据库是用于存储蛋白质序列和结构的数据库。
蛋白质序列和结构数据的积累对于理解蛋白质的功能和特性至关重要。
常见的蛋白质数据库包括UniProt和PDB（蛋白数据银行），它们提供了全球各地研究人员所提交的海量蛋白质序列和结构信息。
3. 基因调控数据库基因调控数据库主要用于存储和分析基因调控元件（如启动子、增强子等）的序列和相关信息。
这些数据库对于理解基因的调控机制和功能方面起着重要的作用。
常见的基因调控数据库包括TRANSFAC、JASPAR和UCSC。
二、生物信息学工具1. 序列分析工具序列分析工具用于对DNA、RNA和蛋白质等生物序列进行分析和比对。
其中，最常用的序列比对工具是BLAST（基本局部序列比对工具）。
BLAST可以将输入的序列与已知序列数据库中的相似序列进行比对，快速找到相似序列和亲缘关系。
此外，还有如ClustalW、MUSCLE等多序列比对工具和MEME等序列模式分析工具。
2. 结构预测工具结构预测工具用于预测蛋白质的三维结构。
根据蛋白质序列，可以使用基于比较模型或折叠预测的方法进行蛋白质结构预测。
在比较模型方法中，SWISS-MODEL和Phyre2是常用的工具；而在折叠预测方法中，Rosetta和I-TASSER等被广泛使用。
生物大数据技术的生物信息学数据库查询方法
生物大数据技术的生物信息学数据库查询方法生物大数据技术的快速发展为生物信息学领域带来了巨大的变革。
生物信息学数据库作为存储和管理生物学数据的重要工具，被广泛应用于生物大数据的分析和挖掘。
在这篇文章中，我将介绍几种常用的生物信息学数据库查询方法，帮助读者利用生物大数据技术更好地进行生物学研究。
首先，我们来讨论最常用的生物信息学数据库之一，基因组数据库。
基因组数据库包含了各种生物的基因组序列信息，如人类、小鼠、果蝇等。
要查询一个特定基因组的序列信息，最简单的方法是利用基因名或基因符号进行搜索。
将目标基因的名称或符号输入数据库的搜索栏，即可获得与该基因相关的详细信息，例如基因的序列、结构、功能等。
另一个常用的生物信息学数据库是序列数据库。
序列数据库存储了各种生物分子序列的信息，如DNA、RNA和蛋白质序列。
在进行DNA或蛋白质序列的查询时，一种常见的方法是使用序列相似性搜索工具，如BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）。
BLAST可以比对查询序列与数据库中的序列，找出最相似的序列并计算相似度。
通过BLAST的结果，我们可以了解到查询序列在数据库中的分布情况、物种来源以及与其他序列的相似性。
另外，功能注释数据库也是生物信息学研究中重要的查询工具。
功能注释数据库存储了各种生物分子的功能和特征信息，如基因的功能、通路信息、蛋白质的结构、功能域等。
要查询一个基因或蛋白质的功能信息，可以使用功能注释数据库提供的工具和接口。
输入目标基因或蛋白质的名称或序列，即可获得与该生物分子相关的功能注释信息，例如其参与的通路、功能域和蛋白质结构等。
此外，还有一些特定领域的生物信息学数据库，如药物数据库、代谢通路数据库等。
这些数据库针对特定的生物学问题提供了更加专门化的查询方法和功能。
例如，药物数据库可以用于查询了解药物的化学结构、药理学特性以及在人体中的作用。
代谢通路数据库则可以帮助研究人员深入了解生物体内代谢通路的结构和功能。
生物信息学数据库的种类
生物信息学数据库的种类1.引言1.1 概述生物信息学数据库是由生物学和计算机科学相结合的一个重要领域。
随着高通量测序技术的快速发展, 生物学研究已经进入了“大数据”时代。
生物信息学数据库的出现, 解决了这些海量生物信息的存储和管理问题, 为生命科学研究提供了重要的工具和资源。
生物信息学数据库可以存储和管理各种类型的生物信息数据, 对于科学家和研究人员来说, 这些数据库包含了大量的基因组序列、蛋白质序列、基因表达数据等重要信息。
通过对这些数据的分析和挖掘, 科学家们可以更深入地研究生物体的组成、功能和进化等方面。
在当前的生物信息学数据库中, 可以根据数据类型进行分类。
常见的生物信息学数据库包括序列数据库、结构数据库、基因表达数据库、蛋白质互作数据库、药物数据库、多样性数据库、基因组数据库、疾病数据库和转录因子数据库等。
每种类型的数据库都有其独特的特点和应用领域。
随着生物学研究的不断深入和技术的不断进步, 生物信息学数据库也在不断发展。
未来的数据库将更加注重数据的互联互通, 提供更完整、准确和可靠的生物信息。
同时, 数据分析和挖掘的算法和工具也将不断更新和完善, 为科学家们的研究提供更加强大的支持。
总之, 生物信息学数据库是生物学研究中不可或缺的重要工具和资源。
通过这些数据库, 科学家们可以更加高效地存储、管理和分析生物信息,推动生命科学领域的发展。
未来, 随着生物学研究的不断进步, 生物信息学数据库将不断发展和完善, 为科学家们带来更多的可能性和突破。
1.2 文章结构本文将分为三个部分来详细介绍生物信息学数据库的种类。
首先，在引言部分，我们将提供对本文的概述，介绍生物信息学数据库的基本概念和作用，并说明文章的目的。
接下来，在正文部分，我们将详细介绍九种不同类型的生物信息学数据库，包括序列数据库、结构数据库、基因表达数据库、蛋白质互作数据库、药物数据库、多样性数据库、基因组数据库、疾病数据库和转录因子数据库。
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。
生物信息数据库-end
https:///arrayexpress/
基因组数据库（Genome Databases)
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。
生物信息数据库
染色体
基因组图谱
基因组 数ห้องสมุดไป่ตู้库
基因组作图
生 物
二
信
级
核酸
DNA序列
息
核酸序列
数据库
学
数 据 库
序列测定
数 据
蛋白质序列
蛋白质序列 库
数据库
工
具
复 合
蛋白质 结构测定
生物信息数据库
数据库系统
数据库 即存储在磁带、磁盘、光盘或其他外存介质 上、按一定结构组织在一起的相关数据的集合。
数据库管理系统（DBMS）它是一组能完成描述、管理、 维护数据库的程序系统。它按照一种公用的和可控制 的方法完成插入新数据、修改和检索原有数据的操作。
人员：
最终用户 数据库设计者 系统分析员和应用程序员 数据库管理员（DBA）
生物信息数据库的特征
（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
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。
17第九章-生物信息数据库检索
3.TXSearch（Taxonomy Retrieval）：
是一种根据生物分类学的分类名称作为关键 词进行检索的检索途径。
DDBJ检索与分析页面
第三节 蛋白质数据库
一、蛋白质序列数据库
（一）PIR • 蛋白质信息资源（PIR）是由美国国家生物
医学研究基金会（NBRF）于1984年创建的 一个综合性公共生物信息学资源。
根据收录的信息内容主要分为以下五类：
– 1.序列数据库 – 是最基本的生物信息数据库，主要收录序列
数据，如GenBank、ENA、DDBJ等。
– 2.结构数据库
– 主要收录蛋白质、多肽的三维结构数据以及 酶、病毒、碳水化合物和核酸的晶体结构数 据库，如PDB。
– 3.图谱数据库
– 主要收录基因组图谱数据，如NCBI的基因组 图谱、Ensembl 、UCSC等。
（三）生物信息学中心资源导航
– 一些著名的生物信息学中心不仅自己建立和 维护大量的生物信息数据库，而且一般在网 上提供资源导航，如NCBI、EBI等。
《Nucleic Acids Research》设立的一个数据库目录
第二节 核酸序列数据库
一、GenBank
（一）概述
– GenBank是由美国国家生物技术信息中心 （NCBI）管理和维护的综合性公共核酸序 列数据库，收录了所有已知的核酸序列和蛋 白质序列，以及相关的文献和生物学注释。
医学文献信息检索
第九章 生物信息数据库检索
目录
1 第一节 生物信息数据库概述 2 第二节 核酸序列数据库 3 第三节 蛋白质数据库 4 第四节 基因组数据库 5 第五节 疾病基因数据库
第一节 生物信息数据库概述
一、生物信息数据库的类型
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22 November 2010
3
Database Growth
• Exponential growth in sequence data • Not much growth in sequence size • Expect exponential growth in annotation information What are we to do with all this data?
二级数据库包括：
由上述三类数据库和文献资料为基础构建的数据库。
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分子生物信息数据库
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三、基因组数据库 （genome databases）
基因组数据库的主体是模式生物基因组数据 库，此外基因组信息资源还包括染色体、基因 突变、遗传疾病、分类学等各种数据库。
GDB —— 人类（Homo sapiens）基因组 数据库 AceDB —— 线虫 (Caenorhabditis elegans) 基因组数据库
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人类基因组计划所得到的图谱数据
目前GDB包含对下述三种对象的描述：
（1）人类基因组区域 包括基因、克隆、PCR标记物、断点、细胞遗传学标记、 易碎位点、 EST、综合区域、contigs、重复等； （2）人类基因组图谱 包含细胞遗传学图谱、连接图谱、辐射混合图谱、 contig 图谱、集成图谱，所有这些图谱都可以被直观 地显示出来； （3）人类基因组中的变化 包括基因突变和基因多态性，加上等位基因频率数据。
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常用分子生物信息学数据库-2
数据库名称 EMEST SWISS-PROT TREMBL DSSP FSSP SBASE HUMREP CPGISLE TRANSFAC YPD KABATP PROSITEDOC 数据库内容 EMBL数据库中EST部分 蛋白质序列 EMBL翻译所得蛋白质序列 蛋白质二级结构参数 已知空间结构蛋白质家族 蛋白质结构域序列 人类基因组中重复序列 CpG岛序列 转录因子 酵母基因组 免役球蛋白蛋白质序列 蛋白质功能位点文献摘要
4
生物分子数据 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
建立生物分子数据库
5
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
（3）支撑数据
（4）数据质量
（5）集成性
6
Challenges of Large Databases
• Storage
– Indexing, physical layout, memory management
21Байду номын сангаас
SWISS-PROT
• •
ID AC DT DT DT DE GN OS OC OC OX RN RP RC RX RA RT RT RL …
Defined by SWISS-PROT database
– Includes annotation, other info
Example:
BRC1_MOUSE STANDARD; PRT; 1812 AA. P48754; Q60957; Q60983; 01-FEB-1996 (Rel. 33, Created) 01-NOV-1997 (Rel. 35, Last sequence update) 16-OCT-2001 (Rel. 40, Last annotation update) Breast cancer type 1 susceptibility protein homolog. BRCA1. Mus musculus (Mouse). Eukaryota; Metazoa; Chordata; Craniata; Vertebrata; Euteleostomi; Mammalia; Eutheria; Rodentia; Sciurognathi; Muridae; Murinae; Mus. NCBI_TaxID=10090; [1] SEQUENCE FROM N.A. STRAIN=C57BL/6; TISSUE=Embryo; MEDLINE=96177659; PubMed=8634697; Abel K.J., Xy J., Yin G.Y., Lyons R.H., Meisler M.H., Weber B.L.; "Mouse Brca1: localization sequence analysis and identification of evolutionarily conserved domains."; Hum. Mol. Genet. 4:2265-2273(1995).
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四、序列数据库 （Sequence databases）
序列数据库是分子生物信息数据库中最基本的 数据库，包括核酸和蛋白质两类，以核苷酸碱
基顺序或氨基酸残基顺序为基本内容，并附有
注释信息。
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（一） 核酸序列数据库
国际上权威的核酸序列数据库
GenBank － 美国国家信息中心的核酸 数据库 （1979） EMBL － 欧洲分子生物学实验室的核酸
• Modeling
– Relational, hierarchical, semi-structured
• Efficiency
– Update, query, analysis
• Interpretation
– Visualization
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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
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常用分子生物信息学数据库-3
数据库名称 BLOCKS PRODOM ENZYME OMIM SEQANALREF MEDLINE FLYGENES RHDB P53 PK CUTG TAXONOMY BIOCAT 数据库内容 同源蛋白序列模块 蛋白质结构域 酶 人类遗传缺陷基因 序列分析文献目录 医学文献目录 果蝇基因组 放射杂交 P53蛋白突变 丙酮酸激酶 遗传密码使用频度 分类学 生物信息学程序目录
PDB的网址：/pdb(美国) PDBsum的网址：/bsm/pdbsum
24
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六、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， 这是数据库开发的有效途径。 近年来，世界各国的生物学家和计算机科学家合作， 已经开发了几百个二次数据库和复合数据库， 也称专门数据库、专业数据库、专用数据库。
31
中华民族基因多态性数据库
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蛋白质二硫键数据库
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水稻矮缩病毒基因组数据库
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转录因子细胞特异表达数据库
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蛋白质回环数据库
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常用分子生物信息学数据库-1
数据库名称 EMBL PIR OWL PDB HSSP PDBFINDER SUBTILST VECTOR RDP ECDC KABATN PROSITE 数据库内容 核酸序列 蛋白质序列 非冗余蛋白质序列 蛋白质三维空间结构 同源蛋白家族 PDB数据库注释信息 枯草杆菌序列 克隆载体 核糖体序列 大肠杆菌序列 免役球蛋白核酸序列 蛋白质功能位点
数据库 （1982）
DDBJ －日本遗传研究所的核酸数据库（1987）
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GenBank
•
•
Flat file format used by GenBank
– Annotation, author, version, etc.
Example (just the top)
MMU35641 5538 bp mRNA linear ROD 18-OCT-1996 Mus musculus Brca1 mRNA, complete cds. U35641 U35641.1 GI:1040960 . house mouse strain=C57Bl/6. Mus musculus Eukaryota; Metazoa; Chordata; Craniata; Vertebrata; Euteleostomi; Mammalia; Eutheria; Rodentia; Sciurognathi; Muridae; Murinae; Mus. 1 (bases 1 to 5538) Sharan,S.K., Wims,M. and Bradley,A. Murine Brca1: sequence and significance for human missense mutations Hum. Mol. Genet. 4 (12), 2275-2278 (1995) 96177660 8634698 19
分子生物信息数据库
（Molecular Bioinformatics Databases）
一、简介 二、分子生物信息数据库 三、基因组数据库 四、序列数据库 五、结构数据库 六、二次数据库 七、NCBI分子生物学数据库
1
一、简 介
已经完成全序列测定的基因组
2
Total nucleotides:
301,588,430,608
TrEMBL —— Translation of EMBL
20
SWISS-PROT
(http://www.expasy.ch/sprot/sprot-top.html） 是目前国际上比较权威的蛋白质序列数据库, 其中的蛋白质序列是经过注释的. SWISS-PROT中的数据来源于不同源地： （1）从核酸数据库经过翻译推导而来； （2）从蛋白质数据库PIR挑选出合适的数据； （3）从科学文献中摘录； （4）研究人员直接提交的蛋白质序列数据