生物信息数据库简介
生物学数据库
生物学数据库生物学数据库是存储和管理生物学数据的系统，可以帮助科研人员和学生在生物学领域的研究中获取和分析大量的生物学数据。
随着生物学研究的不断发展和进步，生物学数据库在科学研究中发挥着重要的作用。
本文将介绍生物学数据库的定义、分类、应用以及未来的发展前景。
一、定义生物学数据库是指用于收集、存储、管理和处理生物学数据的电子化系统。
生物学数据可以包括基因组序列、蛋白质结构、代谢途径等各种不同类型的数据。
通过生物学数据库，科研人员可以方便地访问和查询大量的生物学数据，为生物学研究提供了重要的数据支持。
二、分类生物学数据库根据数据类型和应用领域的不同，可以分为不同的分类。
以下是几种常见的生物学数据库分类：1. 基因组数据库：存储和管理各种生物体的基因组序列数据，如NCBI（美国国家生物技术信息中心）的GenBank数据库。
2. 蛋白质数据库：存储和管理蛋白质序列、结构和功能等相关信息的数据库，如PDB（蛋白质数据银行）。
3. 代谢数据库：存储和管理生物体的代谢途径和代谢产物等相关数据的数据库，如KEGG（京都基因与基因组百科全书）数据库。
4. 基因调控数据库：存储和管理基因表达调控相关数据的数据库，如ENCODE（人类基因组的功能元件）数据库。
5. 生物图谱数据库：存储和管理植物和动物生物图谱数据的数据库，如PlantGDB（植物基因数据库）和AnimalTFDB（动物转录因子数据库）。
三、应用生物学数据库在生物学研究中有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：1. 基因组学研究：通过基因组数据库，研究人员可以分析不同生物体的基因组序列，并进行基因组比较、基因功能预测等研究。
2. 蛋白质学研究：蛋白质数据库可以帮助研究人员了解蛋白质的序列、结构和功能等信息，以及进行蛋白质互作网络分析等研究。
3. 基因调控研究：基因调控数据库可以帮助研究人员预测和分析基因的转录调控网络，并研究基因的表达调控机制。
4. 代谢途径研究：通过代谢数据库，研究人员可以了解生物体的代谢途径和代谢产物，并分析代谢途径的调控机制等。
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。
生物大数据技术在生物信息学研究中的重要数据库介绍
生物大数据技术在生物信息学研究中的重要数据库介绍生物信息学是利用生物学、计算机科学和统计学等多个学科的知识和技术研究生物信息的一门交叉学科。
近年来，随着高通量测序技术和大规模实验方法的发展，大量的生物信息数据积累起来，对于科学家来说，如何有效地管理和分析这些生物信息数据成为一项重要的任务。
生物大数据技术应运而生，成为解决这一问题的重要工具之一。
在生物大数据技术的支持下，科学家们逐渐构建了许多重要的数据库，为生物信息学研究提供了丰富的资源。
本文将介绍一些在生物信息学研究中起重要作用的数据库。
1. 基因组数据库基因组数据库是存储各种生物的基因组序列和相关信息的数据库。
其中，NCBI GenBank和ENSEMBL是两个非常重要的基因组数据库。
NCBI GenBank是一个庞大的公共数据库，存储了全球各种生物的基因组序列和其他关联信息。
ENSEMBL则是一个整合了多个数据库的资源，提供了全面的基因组序列和功能注释信息。
这些基因组数据库不仅为科学家们提供了基因组资源和注释信息，还为进一步的基因功能研究提供了重要的支持。
2. 蛋白质数据库蛋白质数据库是存储蛋白质序列和相关信息的数据库。
UniProt是最为知名和广泛使用的蛋白质数据库之一，它整合了多个已知蛋白质数据库的信息，包含了对蛋白质的功能、结构和相互作用等方面的注释。
此外，PDB是存储蛋白质三维结构信息的重要数据库，为研究蛋白质结构和功能提供了宝贵的资源。
蛋白质数据库的建立和维护为研究人员提供了更准确和全面的蛋白质信息，促进了蛋白质研究的深入开展。
3. 转录组数据库转录组数据库存储了各种生物体在特定条件下的转录组信息，包括基因的表达水平、调控网络和功能注释信息等。
GEO和EBI ArrayExpress是两个重要的转录组数据库。
GEO是一个公共数据库，包含了从全基因组水平到单基因水平的转录组数据，研究人员可以通过GEO访问到大量已发布的转录组数据。
EBI ArrayExpress是一个整合了全球转录组数据的资源，为用户提供了数据访问、分析和比较的功能。
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）
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。
生物信息学数据库
BLAST：碱基局部对准检索工具
Basic Locul Alignment Search Tool
可进行核苷酸序列、蛋白质序列方面的 同源性分析，能在8秒内在整个DNA数据库 中进行序列比较。
diabetes
顺序号中第1位数字表示所涉及 基因的遗传类型： 1：常染色体显性（1994.5.15前创建） 2：常染色体隐性（1994.5.15前创建） 3：X连锁基因座或表现型 4：Y连锁基因座或表现型 5：线粒体基因座或表现型 6：常染色体基因座或表现型 （1994.5.15后创建的条目）
比较结果页面
彩色积 分图
序 列 相 似 存贮号 描 述
描述
积分
检索 范围
E值 统计
链接
相似率为100%
序列对准 描述
三、基因组数据库
1、Genome：可获得800多种生物体的基 因组数据，部分已完成测序。
2、人类基因组资源： human genome resources
整合了多种相关的分子生物学数据库和 公共分析软件，为科研人员提供了自动化 的实验数据获得、加工和整理途径，为基 因区域的预测和基因功能预测提供了一系 列便捷的方法。
序列数据库 结构数据库 生物信息学数据库的种类 图谱数据库 突变数据库 文献数据库
专业杂志 生物信息学数据库的查找方法 专门数据库目录的网站
著名的生物信息学中心
参见教材p227--p242
NCBI数据库组织
一、NCBI中的生物信息数据库
1）、PubMed： 生物医学文献数据库 2）、Nucleotide：核酸序列数据库 3）、Protein sequence database：
生物信息学数据库
我国生物信息相关网站
中国生物信息网
国家南方基因研究中心
/ch/ 北京大学生物信息中心
中国生物技术信息网
/ 中国科学院（上海文献中心）
基因定义
类似性积分
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
E值为匹配期 望值。说明可 以找到与搜索 序列相匹配的 其它序列的几 率。E值越接 近零，越不可 能找到其它的 匹配序列，其 背后的含义就 是E值越少， 匹配度越好
点击可得待检序列 与库存序列对排
基因表达库链接 单基因库
基因信息库
2020/3/21
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
生物信息学相关分析工具
BLAST 序列相似性对比
PRIMER 引物设计
蛋白质结构预测数据库 （EMBL）根据已知蛋白 质序列，预测同族二级、三维等结构
蛋白质功能预测数据库 （EMBL ）根据已知蛋白 质序列，预测蛋白质功能
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
DDBJ日本核酸数据库 http://www.ddbj.nig.ac.jp
整合平台：Entrez 综合数据库
序列通过正式递交进入数据库 未正式发表文献以前，数据库予以保密
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
蛋白质序列数据库
SWISS-PROT （瑞士日内瓦大学）蛋白质序列数据库 http://www.Expasy.ch 内容包括序列及功能信息、蛋白识别、蛋白质结构预测 及其他功能
SRS系统(Sequence Retrieval System)欧洲分子生物学实验室开发 /
可开放式安装100多个数据库，北京大学安装了78个数据库
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。
生物信息数据库
研究内容和需要，对生物学知识和信息的进一步整理得到的数
据库。
人类基因组图谱库GDB、转录因子和结合位点库TRANSFAC、
蛋白质序列功能位点数库几个明显的特征：
（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
Jan;36(Database issue):D25-30
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GenBank中测序最多的20个物种
v173.0，2009.09
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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
包含蛋白质序列全面的信息，提供准确、 丰富的序列与功能注释。
记录以6位字母和数字组成，例：Q5K8D3
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非冗余、高质量注释、全面分类
23
Swiss-Prot
1986年，由瑞士日内瓦大学创建。 SIB（Swiss Institute of Bioinformatics） ExPASy（Expert Protein Analysis System） 所有序列条目均经过有经验的分子生物学
家和蛋白质化学家审核，因此又称为蛋白 质专家库
14
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DDBJ
创建于1986年 NIG（National Institute of Genetics） 数据库查询工具：SAS 数据提交工具： Sequin http://www.ddbj.nig.ac.jp/index-e.html
生物信息数据库简介
生物信息数据库简介二级数据库简介二级数据库的形式：大多以web界面为基础，具有文字信息、表格、图形、图表等方式显示数据库内容；一级数据库与二级数据库之间并无明确的界限。
(例如：GDB、AceDB、SCOP、CATH等都已经具有二级数据库的特色)1、基因组信息二级数据库TransFac(真核生物基因转录调控因子数据库) 德国生物工程研究所开发维护，始建于1988年。
包括顺式调控位点、基因、转录因子、细胞来源、分类和调控位点核苷酸分布6个子库。
TransFac的网址：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。
Prosite的网址：/prosite/3、蛋白质结构二级数据库DSSP (Definition of Secondary Structure of Proteins) 蛋白质二级结构构象参数数据库DSSP的网址：http://www.cmbi.kun.nl/gv/dssp/FSSP (Families of Structural Similar Proteins) 蛋白质家族数据库FSSP的网址：/dall/fssp/ HSSP(Homology Derived Secondary Structure of Proteins) 同源蛋白质数据库HSSP的网址：http://www.cmbi.kun.nl/gv/hssp/数据库格式简介历史原因：没有完全统一的数据库格式；了解所用数据库格式的重要性一般由两部分组成：文字注释序列不同数据库的序列格式在运行序列分析软件中遇到的首要问题就是如何通过不同的程序使用不同的序列格式。
这些格式都是标准ASCII码文件，但在显示各种信息或序列本身的某些字符或字有所不同。
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。
生物数据库介绍——NCBI
⽣物数据库介绍——NCBINCBI（National Center for Biotechnology Information，美国国家⽣物技术信息中⼼）除了维护GenBank核酸序列数据库外，还提供数据分析和检索资源。
NCBI资源包括Entrez、Entrez编程组件、MyNCBI、PubMed、PudMed Central、PubReader、Gene、the NCBI Taxonomy Browser、BLAST、Pimer-Blast、COBALT、RefSeq、UniGene、HomoloGene、ProtEST、dbMHC、dbSNP、dbVar、Epigenomics、the Genetic Testing Registry、Genome和相关⼯具、⽐对查看器、跟踪存档、Sequence Read Archive、BioProject、BioSample、ClinVar、MedGen、HIV-1/⼈类蛋⽩质相互作⽤数据库、Gene Expression Omnibus、Probe、Online Mendelian Inheritance in Animals、the Molecular Modeling Database、the Conserved Domain Database、the Conserved Domain Architecture Retrieval Tool、Biosystem、Protein Clusters and thePubChem suite of small molecule databases，所有这些资源可以在NCBI主页找到。
Databases⼀个提供有关基因组组装结构，装配名称和其他元数据，统计报告以及基因组序列数据链接等信息的数据库。
⼀个有关培养物、动植物样本和其他⾃然样本的精选元数据集。
记录显⽰样本状态，有关馆藏的机构的信息，以及NCBI中相关数据链接。
NCBI数据库的使用与功能介绍
NCBI数据库的使用与功能介绍NCBI (National Center for Biotechnology Information)数据库是世界上最大的生物信息学数据库之一，旨在为全球科学家提供生物学、生物化学、生物物理学和生物医学研究的数据和工具。
该数据库包含了来自各种生物学研究领域的大量数据，包括基因组序列、蛋白质序列、文献引用、医学图像和结构信息等。
NCBI数据库的使用和功能非常多样化，本文将介绍其中的一些主要功能。
一、检索和浏览数据NCBI数据库提供了强大的功能，可以帮助用户检索和浏览各种生物学数据。
用户可以使用关键词、序列、ID或其他查询方式来感兴趣的信息。
例如，用户可以通过基因组序列、蛋白质序列或特定生物物种来查找相关的数据。
二、基因组和基因信息NCBI数据库中包含大量的基因组序列和基因信息，包括人类和其他生物物种的基因组数据。
用户可以使用NCBI数据库来特定基因的相关信息，如基因序列，基因表达数据，蛋白质序列，基因功能和遗传变异等。
此外，NCBI数据库还提供了对基因组浏览器的访问，可以帮助用户在特定基因组上查看和分析基因注释和结构信息。
三、蛋白质信息NCBI数据库也包含了大量的蛋白质序列和相关信息。
用户可以使用NCBI数据库来特定蛋白质的相关信息，如蛋白质序列，结构信息，功能注释，亚细胞定位和表达水平等。
此外，用户还可以使用NCBI数据库中提供的BLAST工具来进行蛋白质序列比对和相似性，以帮助识别新的蛋白质序列。
四、文献和引用NCBI数据库中包含了大量的科学文献引用和摘要信息。
用户可以使用PubMed工具来特定主题的科学文献，并查看摘要和全文。
此外，用户还可以使用PubMed工具来查找相关文献的引用信息，以帮助了解和分析科学研究领域的发展趋势。
五、医学图像和结构信息NCBI数据库还提供了医学图像和结构信息的访问，帮助用户了解各种疾病和病理过程的图像和结构特征。
用户可以使用NCBI数据库来和浏览医学图像数据库，如CT扫描、MRI图像和遗传学图像等。
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。
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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。
ACCESSION Organism no ..123 Escherichia. coli ..124 ..125 ..125 Escherichia Coli Saccharomyces. CEREVISIAE Homo. Sapiens Reference Name Medline1, ...... Medline2, ...... Medline3,. ...... Medline4,. ...... LexA protein UmuD protein GAL4 protein glucoCorticoid receptor Keywords Sequence SOS regulon, ATG.. repressor, transcriptional regulator, .. SOS regulon, .. GTA.. transcriptional regulator, .. transcriptional regulator, .. CAT.. TGT..
FSSP (Families of Structural Similar Proteins) 蛋白质家族数据库
FSSP的网址：/dall/fssp/
HSSP(Homology Derived Secondary Structure of Proteins) 同源蛋白质数据库
二级数据库简介
二级数据库的形式：大多以web界面为基础，具有文字 信息、表格、图形、图表等方式显示数据库内容； 一级数据库与二级数据库之间并无明确的界限。（例如：
GDB、AceDB、SCOP、CATH等都已经具有二级数据库的特色）
1、基因组信息二级数据库
TransFac(真核生物基因转录调控因子数据库) 德国生物工程研究所开发维护，始建于1988年。 包括顺式调控位点、基因、转录因子、细胞来源、分类和 调控位点核苷酸分布6个子库。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
>YCZ2_YEAST protein in EMR 3’ region MKAVVIEDGKAVVKEGVPIPELEEGFV GNPTDWAHIDYKVGPQGSILGCDAAGQ IVKLGPAVDPKDFSIGDYIYGFIHGSS VRFPSNGAFAEYSAISTVVAYKSPNEL KFLGEDVLPAGPVRSLEGAATIPVSLT*
Fig 2.9(上) FASTA序列格式. Fig 2.10(右) NBRF序列格式.
>P1; ILEC lexA REPRESSOR – Escherichia coli MKALTARQQEVFDLIRDHISQTGMPPTRAE IAQRLGFRSPNAAEEHLKALARKGVIEIVS GASRGIRLLQEEEEGLPLVGRVAAGEQLLA QQHIEGHYQVDPSLFKPNADFLLRVSGMSM KDIGIMDGDLLAVHKTQDVRNGQVVVARID DEVTVKRLKKQGNKVELLPENSEFKPIVVD LRQQSFTIEGLAVGVIRNGDWL
Prosite的网址：/prosite/
3、蛋白质结构二级数据库
DSSP (Definition of Secondary Structure of Proteins) 蛋白质二级结构构象参数数据库
DSSP的网址：http://www.cmbi.kun.nl/gv/dssp/
Fig 2.7 GenBank数据库的组织. 常被计算机检索程序ENTREZ利用。
2 EMBL序列格式
• The European Molecular Biology Laboratory(EMBL)序列 条目与GenBank类似，通过大量信息来描述每个序列。该 信息组织成一个个字段，每个字段有一个标识符。这些标 识符缩写成两个字母，某些字段还有次级字段。每行序列 后面的数字显示片断的位置。 • 计算机程序可以利用序列计数或校检求和的值来保证序列 的完整性和精确性。正是由于这个原因，除非程序本身也 改变计数，条目的序列片断是不能被改变的。 • 这种序列格式用于各种序列分析软件时也要进行改变。
Fig 2.8 EMBL序列格式.
3 SwissProt序列格式 4 FASTA序列格式 5 NBRF序列格式
• SwissProt蛋白序列数据库条目的格式和EMBL非常相 似，但它提供了更多的关于蛋白质的物理和生化性质 的信息。 • FASTA 序列格式包括三个部分：1.在注释行的第一 列用字符“>”标识，后面是序列的名字和来源；2.标 准的单字符标记的序列；3.可选的“*”表示序列的 结束，它可能出现也可能不出现，但它是许多序列分 析程序正确读取序列所必须的。FASTA格式是序列分 析软件最常用的格式。这种格式提供了从一个窗口到 另一个窗口非常方便的拷贝途径，因为序列中没有数 字或其他非字符。FASTA序列格式和蛋白质信息资源 NBRF格式很相似。
LOCUS
name of locus, length and type of sequence, classification of organism, data of entry DEFINITION desicription of entry ACCESSION accession number of original source KEYWORDS key words for cross referencing this entry SOURCE source organism of DNA ORGANISM description of organism REFERENCE COMMENT biological function of database information FEATURES information about sequence by base position or range of positions source range of sequence, source organism misc_signal range of sequence, type of function or signal mRNA range of sequence, mRNA CDS range of sequence, protein coding region intron range of sequence, position of intron mutation sequence position, change in sequence for mutation BASE COUNT count of A, C, G, T and other symbols ORIGIN text indicating start of sequence 1 gaattcgata aatctctggt ttattgtgca gtttatggtt ccaaaatcgc 51 atatactcac agcataactg tatatacacc cagggggcgg aatgaaagcg // database symbol for end of sequence
ID identification code for sequence in the database AC accession number giving origin of sequence DT dates of entry and modification KW key cross-reference words for lookup up this entry OS, OC source organism RN, RP, RX, RA, RT, RL literature reference or source DR i. d. In other databases CC Description of biological function FH, FT information about sequence by base position or range of positiions source range of sequence, source organism misc_signal range of sequence, type of function or signal mRNA range of sequence, mRNA CDS range of sequence, position of intron mutation sequence position, change in sequence for mutation SQ count of A, C, G, T and other symbols gaattcgata aatctctggt ttattgtgca gtttatggtt ccaaaatcgc cttttgctgt 60 atatactcac agcataactg tatatacacc cagggggcgg aatgaaagcg ttaacggcca 120 . . // symbol to indicate end or sequence