常用生物信息学数据库(第一讲)

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第四章生物信息学数据库(一)主要库及其文件格式

第四章生物信息学数据库(一)主要库及其文件格式
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。
• 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):

流行病学研究中的生物信息学数据库与资源应用

流行病学研究中的生物信息学数据库与资源应用

流行病学研究中的生物信息学数据库与资源应用随着科技的不断发展和进步,生物信息学在流行病学研究中的应用变得越来越重要。

生物信息学数据库和资源成为流行病学研究人员的重要工具,可以提供宝贵的数据和信息,帮助研究人员深入了解疾病的发生和传播机制。

本文将详细介绍流行病学研究中常用的生物信息学数据库和资源,以及它们的应用。

一、SNP数据库SNP(single nucleotide polymorphism)数据库是研究流行病学中最常用的数据库之一。

SNP是指基因组中的单个核苷酸变异,可用来研究人与人之间的遗传差异以及遗传变异与疾病之间的关系。

常见的SNP数据库包括dbSNP、HapMap和1000 Genome等。

这些数据库存储了大量的SNP信息,研究人员可通过检索和分析这些数据库中的数据,揭示SNP与疾病的相关性,为流行病学研究提供重要的依据。

二、基因表达数据库基因表达数据库存储了不同组织和细胞中的基因表达水平信息,对于分析疾病的遗传机制和发生发展过程起着重要作用。

常见的基因表达数据库包括Gene Expression Omnibus(GEO)和The Cancer Genome Atlas(TCGA)等。

研究人员可通过这些数据库获取基因在特定组织或疾病状态下的表达水平信息,进一步研究基因与疾病的关联性。

三、蛋白质数据库蛋白质数据库存储了大量的蛋白质序列和结构信息,对于研究疾病的发生机制和蛋白质功能起着重要作用。

常见的蛋白质数据库包括UniProt、Protein Data Bank(PDB)和STRING等。

研究人员可通过这些数据库获取蛋白质的序列、结构和功能信息,揭示蛋白质与疾病之间的关系,为流行病学研究提供有力支持。

四、基因组数据库基因组数据库存储了各种物种的基因组序列信息,为研究物种的遗传特性和基因功能提供了重要数据。

常见的基因组数据库包括GenBank、Ensembl和UCSC Genome Browser等。

(完整版)生物信息学教学资料:生物信息学常用数据库

(完整版)生物信息学教学资料:生物信息学常用数据库
6
• Access to GenBank • GenBank is available for searching at NCBI via several methods. • The GenBank database is designed to provide and encourage access
http://ratmap.gen.gu.se
生物信息学方法与实践
Bioinformatics Method and Practice
1
生物信息学常用数据库
• 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。
prior to publication so that an accession number may appear in the paper. NCBI has a WWW form, called BankIt, for convenient and quick submission of sequence data. Sequin, NCBI's stand-alone submission software for MAC, PC, and UNIX platforms, is also available by FTP. When using Sequin, the output files for direct submission should be sent to GenBank by electronic mail. • There are specialized, streamlined procedures for batch submissions of sequences, such as EST, STS, and HTG sequences.

生物信息学相关数据库资源介绍

生物信息学相关数据库资源介绍
ling pathway db
CSNDB - Cell Signaling Networks db
DNA和蛋白质相互作用数据库

DPInteract - DNA-Proteins interactions db
特定基因或蛋白质的数据库



AAA - AAA family of ATPases server Acetylcholinesterases ALDH - Aldehyde dehydrogenase (醛脱氢酶, 醛氧化酶)gene superfamily db Aminoacyl-tRNA synthetases in SWISS-PROT List of aminoacyl-tRNA synthetases in SWISSPROT AARSDB - Aminoacyl-tRNA synthetases db Allergens in SWISS-PROT - Nomenclature and index(命名和索引) of allergens(过敏原) in SWISS-PROT
tmRDB - tmRNA dB
tRNA - tRNA compilation(编辑) from the University of Bayreuth

uRNADB - uRNA db
5)其他核酸数据库

RNA editing - RNA editing site


RNAmod db - RNA modification db

5)其它核酸数据库

PlantCARE - Plant cis-acting regulatory DNA elements db

生物信息学常用数据库(已分类)

生物信息学常用数据库(已分类)
枯草芽胞杆菌(Bacillus subtilis)基因组 PlasmoDB /
疟原虫属(Plasmodium)基因组 酵母基因组数据库(SGD) /Saccharomyces 酿酒酵母基因组 TIGR微生物数据库 /tdb/mdb/mdbcomplete.html
COMPEL http://compel.bionet.nsc.ru/ 复合调控元件(Composite regulatory elements)
CUTG http://www.kazusa.or.jp/codon/ 遗传密码使用表
DBTBS http://dbtbs.hgc.jp/ 枯草杆菌反式作用因子和启动子
ArkDB /sites.html 农业相关和其他动物的基因组数据库
综合的微生物资源(CMR) /tigr-scripts/CMR2/CMRHomePage.spl 已完成测序的微生物基因组
CropNet / 农作物基因组图谱
CyanoBase http://www.kazusa.or.jp/cyano/
Synechocystis sp.基因组
EMGlib http://pbil.univ-lyon1.fr/emglib/emglib.html 已完成基因组测序的细菌、古细菌、酵母
EcoGene /EcoGene/EcoWeb/ 大肠杆菌(E.coli)K-12的序列
帖子
441
积分
20
金币
339
贡献值 3 点
最后登录 10-5-10
名称 地址 说明
AceDB /Software/Acedb/ 线虫(C.elegans),酵母(S.pombe)的序列和基因组信息
AmmtDB r.it/mitochondriome/ 寄生虫(Metazoan)线粒体DNA序列

生物信息学数据库概览及应用

生物信息学数据库概览及应用
常用生物信息学数据 库概览
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

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。

常用的生物数据库(一)2024

常用的生物数据库(一)2024

常用的生物数据库(一)引言概述:本文将介绍一些常用的生物数据库,这些数据库在生命科学研究中起到了重要的作用。

生物数据库是存储和管理生物学数据的平台,为科学家们提供了丰富的数据资源,便于他们进行进一步的研究和分析。

在本文中,我们将介绍五个常用的生物数据库,分别是A数据库、B数据库、C数据库、D数据库和E数据库。

正文:一、A数据库1. A数据库是一个广泛应用于基因组学研究的生物数据库。

2. A数据库提供了大量的基因序列和蛋白质序列,以及与这些序列相关的注释信息。

3. A数据库还提供了丰富的基因组数据和表达数据,可以帮助研究人员了解基因的功能和调控机制。

4. A数据库还提供了工具和资源,用于基因组比较和功能注释分析。

5. A数据库不仅仅适用于基础研究,也为生物技术和药物开发提供了重要的数据支持。

二、B数据库1. B数据库是一个专门用于蛋白质相关研究的生物数据库。

2. B数据库提供了大量的蛋白质序列和结构信息,以及与这些蛋白质相关的功能和互作信息。

3. B数据库还提供了工具和资源,用于预测蛋白质结构和功能,并对蛋白质相互作用网络进行分析。

4. B数据库不仅仅适用于基础研究,也为药物设计和生物工程提供了重要的数据支持。

5. B数据库的数据来源于多个实验室的研究成果,经过严格的质量控制和标准化处理。

三、C数据库1. C数据库是一个应用于植物研究的生物数据库。

2. C数据库提供了大量的植物基因组数据和表达数据,以及与这些数据相关的注释信息和功能注释分析结果。

3. C数据库还提供了工具和资源,用于植物基因功能分析和代谢途径研究。

4. C数据库不仅仅适用于基础研究,还为农业和生物能源领域的研究提供了重要的数据支持。

5. C数据库的数据来源于多个研究机构和实验室的合作项目,经过严格的数据收集和整理。

四、D数据库1. D数据库是一个广泛应用于微生物研究的生物数据库。

2. D数据库提供了大量的微生物基因组数据和表达数据,以及与这些数据相关的功能注释信息和分类信息。

第3章 生物信息学数据库

第3章 生物信息学数据库

以上这个FASTA文件中包含了gi号码、GenBank检索号码、 LOCUS名称、以及GenBank记录中的DEFINATION字段。
最简单的FASTA序列形式
>D49653
CCAAGAAGAAGAAGACCCCAGCGAGGAAAATGTGCTGGAGACCCCTGTGCCGGTTCC TGTGGCTTTGGTCCTATCTGTCCTATGTTCAAGCTGTGCCTATCCACAAAGTCCAGGAT GACACCAAAACCCTCATCAAGACCATTGTCACCAGGATCAATGACATTTCACACACGC AGTCGGTATCCG….
第3章 生物信息学数据库
第一节 生物信息数据库的发展简史 第二节 核酸序列数据库 第三节 蛋白质序列数据库 第四节 生物大分子结构数据库 第五节 其它生物数据库
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
生物分子数据库应满足的条件
(1)时间性
(2)注释
(2)核苷酸符号大小写均可,氨基酸一般大写 (3)一般每行的字符数不超过80个 (4)没有特殊的序列结束标志
(5)多条序列格式即将该格式连续列出
>gi|995614|dbj|D49653|RATOBESE Rat mRNA for obese.
CCAAGAAGAAGAAGACCCCAGCGAGGAAAATGTGCTGGAGACCCCTGTGCCGGTTCC TGTGGCTTTGGTCCTATCTGTCCTATGTTCAAGCTGTGCCTATCCACAAAGTCCAGGAT GACACCAAAACCCTCATCAAGACCATTGTCACCAGGATCAATGACATTTCACACACGC AGTCGGTATCCGCCAGGCAGAGGGTCACCGGTTTGGACTTCATTCCCGGGCTTCACCC CATTCTGAGTTTGTCCAAGATGGACCAGACCCTGGCAGTCTATCAACAGATCCTCACC AGCTTGCCTTCCCAAAACGTGCTGCAGATAGCTCATGACCTGGAGAACCTGCGAGACC TCCTCCATCTGCTGGCCTTCTCCAAGAGCTGCTCCCTGCCGCAGACCCGTGGCCTGCAG AAGCCAGAGAGCCTGGATGGCGTCCTGGAAGCCTCGCTCTACTCCACAGAGGTGGTG GCTCTGAGCAGGCTGCAGGGCTCTCTGCAGGACATTCTTCAACAGTTGGACCTTAGCC CTGAATGCTGAGGTTTC

生物信息学 NCBI数据库PPT

生物信息学 NCBI数据库PPT

线虫 ACeDB, Sanger 果蝇 FlyBase, Berkeley 小鼠 MGD, Japan
酵母 Stanford, MIPS
大肠杆菌 WISC
DNA结构数据库
CUTG (Codon Usage Tabulated from GenBank, 密码子使用频度表) [日]
EPD (Eukaryotic Promotor Database, 真核生物启动子数据库) [欧]
7
2、我 的 实 验 室
简单重复序列
简单重复序列(Simple Sequence Repeats, SSRs)也称微卫星序列(Microsatellites)或短串联 重复序列(Short Tandem Repeats,STRs),是由 1-6个碱基对组成的串联重复DNA片段。SSRs在 真核和原核生物的基因组中分布广泛、数量丰富, 并具有较高的突变频率。
12
13
14
NCBI数据库
1、国外的重要生物信息中心 2、NCBI介绍
15
1、国外重要生物信息中心
16
NCBI
• 美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information)
• 前身是NIH所属的一个研究所的计算生物学 研究室,1988年独立为NCBI,形式上属于国家 医学图书馆(National Library of Medicine/NLM)
21
DDBJ homepage
22
22
国际核苷酸序列数据库联盟
• International Nucleotide Sequence Database Collaboration (INSDC)包括
– GenBank

常用生物信息学数据库(第一讲)

常用生物信息学数据库(第一讲)

常用生物信息学数据库生物信息学基础入门第一讲常用生物信息学数据库(1学时)•生物信息学的简介、发展和应用•常用生物信息学数据库的概况•NCBI、UCSC数据库的介绍和使用第二讲癌症相关数据库(1学时)•癌症相关数据库的概况•TCGA数据库的介绍和使用•TCGA数据的下载和解读•TCGA数据的在线分析工具第三讲基因功能富集分析(1学时)•基因本体数据库GO及注释•生物学通路KEGG及注释•基因功能富集分析第四讲基因调节网络分析(1学时)•蛋白互作、转录因子调节关系数据库的介绍和使用•非编码RNA调节网络数据库的介绍和使用•基因网络图的展示、Cytoscape软件的介绍和使用第五讲基于公共数据库进行课题研究的案例分析(1.5学时)•实例讲解GEO数据的下载、处理和分析•实例讲解TCGA数据的下载、处理和分析这节课的主要内容•生物信息学的概念•生物信息学发展的背景•生物信息学的发展阶段•生物信息学的研究领域•常用生物医学数据库•NCBI: Gene、GEO•UCSC: Genome Browser、Table Browser生物信息学的概念生物信息学(bioinformatics),是在生命科学的研究中,利用计算机科学、信息技术、应用数学以及统计学方法对生物信息进行采集、处理、存储、传播、分析和解释的学科。

生物信息学发展的背景•人类基因组计划( human genome project, HGP)是由美国科学家Robert Sinsheimer 于1985年5月率先提出(但是当时美国NIH不感兴趣)。

•经过多位科学家的努力,终于将HGP提上美国政府预算,并于1990年正式启动。

•预计2005年(15年的时间),将人类基因组的DNA序列全部测定,把人体内约2.5万个基因的密码全部解开,同时绘制出人类基因的图谱。

•美国、英国、法国、德国、日本和我国科学家共同参与了这一预算达30亿美元的人类基因组计划。

•我国于1999年7月加入人类基因组计划,得到完成人类3号染色体短臂上一个约30Mb区域(约3000万个碱基对)的测序任务,该区域约占人类整个基因组的1%,称之为“1%计划”。

生物信息学数据库

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)。

生物信息学实验报告1(一)生物信息学数据库

生物信息学实验报告1(一)生物信息学数据库

(一)生物信息学数据库实验目的:了解生物信息学的各大门户网站,了解数据库的内容及结构,理解各数据库注释的含义。

1、分别读取人CDK4的核酸序列及蛋白质序列,保存FASTA格式序列,熟悉数据库记录的flatfile格式,看懂其中的注释。

在NCBI数据库中读取人CDK4的核酸序列,步骤入下:(1)选择核酸(Nucleotide)将CDK4输入搜索栏中,点击Search。

(2)在Top Organisms中选择人(Homo sapients)(3)在数据库出现的数据中选择合适的核酸序列,选择FASTA可以使序列以FASTA 的格式显示出来。

GenBank形式则显示该序列的详细信息。

(4)保存的FASTA格式序列如下>gi|345525417|ref|NM_000075.3| Homo sapiens cyclin-dependent kinase 4 (CDK4), mRNACACCTCCTGTCCGCCCCTCAGCGCATGGGTGGCGGTCACGTGCCCAGAACGTCCGGCGTTCGCCCCG CCCTCCCAGTTTCCGCGCGCCTCTTTGGCAGCTGGTCACATGGTGAGGGTGGGGGTGAGGGGGCCTCTCTAG CTTGCGGCCTGTGTCTATGGTCGGGCCCTCTGCGTCCAGCTGCTCCGGACCGAGCTCGGGTGTATGGG(5) 在NCBI数据库中读取人CDK4的蛋白质序列,步骤入下:选择蛋白质(Protein)将CDK4输入搜索栏中,点击Search。

选择CDK4[Homo sapiens]的FASTA格式2、2BXI练习使用Jmol浏览蛋白质的三维结构。

()先进入PDB,再查看。

无法访问此网站3、练习使用Pubmed文献数据库(1)Pubmed检索运算符逻辑与:AND;逻辑或:OR;逻辑非:NOT。

注:当当一个检索表达式中同时含有三个运算符时,运算顺序从左至右,括号可以改变运算顺序。

生物信息学:第一讲数据库介绍

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/

常用的生物数据库

常用的生物数据库

转载)分子生物学相关数据库综合数据库:Entrez由NCBI开发的一个数据库检索系统,它综合了下述各大数据库的信息,包括核酸、蛋白以及Medline文摘数据库,在这三个数据库中建立了非常完善的联系。

因此,可以从一个序列查询到蛋白产物以及相关的结构、功能和文献信息,详见NCBI(美国国立生物技术信息中心) 简介。

EBI欧洲生物信息学研究所(European Bioinformatics Institute,EBI)是EMBL的分部,位于英国Hinxton的Wellcome Trust Genome Campus。

EBI维护和发布的数据库:üEMBL核酸数据库、欧洲原始核酸数据资源库üSwissProt蛋白质序列数据库[与瑞士生物信息学协会(Swiss Institute for Bioinformatics,SIB)的Amos Bairroch合作]üTrEMBL(SwissProt的附属数据库,由EMBL数据库编码序列翻译而来的蛋白质序列数据库)ü分子结构数据库(Molecular Structure Database,MSD)[与Brookhaven 国家实验室(纽约)的蛋白质三维结构数据库(Protein Data Bank,PDB)合作]ü放射杂交数据库(Radiation Hybrid database,RHdb)ü其他组织合作产生的分子生物学数据库:EBI还提供网络服务,通过互联网、其WEB界面和FTP服务器可以访问最新收集到的数据,同时也提供数据库和序列相似性的搜索工具。

核酸数据库:GenBankGenBank是NIH的基因序列数据库,由美国国立卫生研究院全国生物技术信息中心(NCBI)建立并维护,是所有公开的DNA序列的集合( Nucleic Acids Research 1998 Jan 1;26(1):1-7),GenBank包含所有已知的核苷酸及蛋白质序列、以及与之相关的生物学信息和参考文献,是世界上的权威序列数据库。

生物信息学数据库

生物信息学数据库
开发直观易用的数据可视化工具,帮助研究人员更好地理解和分析多组学数据,促进科研成果的 转化和应用。
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。

常用的生物数据库

常用的生物数据库

常用的生物数据库在当今的生命科学研究领域,生物数据库就如同一个个巨大的知识宝库,为科研人员提供了丰富的信息和宝贵的数据资源。

这些数据库涵盖了从基因序列到蛋白质结构,从疾病信息到生物进化等各个方面,对于推动生物科学的发展发挥着至关重要的作用。

接下来,让我们一起了解一些常用的生物数据库。

首先要提到的是 GenBank 数据库。

它是由美国国家生物技术信息中心(NCBI)建立和维护的,是全球最全面的核酸序列数据库之一。

GenBank 收录了来自各种生物的 DNA 和 RNA 序列,包括细菌、病毒、真菌、植物和动物等。

科研人员可以通过该数据库查询特定基因的序列信息,了解其结构和功能,为基因研究和基因工程提供了重要的基础。

另一个重要的数据库是 UniProt 。

它是整合了蛋白质序列、功能、分类和相互作用等信息的综合性蛋白质数据库。

UniProt 包含了大量经过人工注释和审核的数据,具有很高的准确性和可靠性。

对于研究蛋白质的结构与功能关系、蛋白质组学以及药物研发等领域来说,UniProt 是不可或缺的工具。

在疾病研究方面,OMIM(Online Mendelian Inheritance in Man)数据库是一个非常有价值的资源。

它主要聚焦于人类遗传疾病,提供了有关疾病的临床表现、遗传方式、基因定位和分子机制等详细信息。

对于医学研究人员和临床医生来说,OMIM 有助于诊断和治疗遗传疾病,以及深入了解疾病的发病机制。

PDB(Protein Data Bank)则是专门用于存储蛋白质和核酸等生物大分子三维结构的数据库。

通过 PDB ,科研人员可以直观地观察到生物大分子的空间结构,从而更好地理解其功能和作用机制。

这对于药物设计和开发具有重要的指导意义,因为药物的作用往往与靶点蛋白的结构密切相关。

KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)是一个综合性的生物通路数据库。

生物信息学数据库

生物信息学数据库

数据库管理技术发展的比较
人工管理阶段 时间 环境 外存 软件 计算机应用 数据的管理者 数据的针对者 20世纪50年代 汇编语言 科学计算 用户(程序员) 文件系统阶段 20世纪60年代 operating system 进入企业管理 文件系统 数据库系统阶段 20世纪70年代 大容量磁盘 DBMS 企业管理 DBMS 面向现实世界
• 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)
纸带、卡片、磁盘 磁盘
面向某一应用程序 面向某一应用
数据的共享程度 无共享 数据的独立性 无独立性
共享性差、冗余度高 共享性高、冗余 度低 独立性差, 有设备独立性 记录内有结构 整体结构性差 有高度的物理独 立性,有一定的 逻辑独立性 整体结构化,用 数据模型描述
数据的结构化
无结构
数据库系统组成

• •
DEFINITION
– – –
ACCESSION VERSION

• • •
GI
– – – –
Organism AUTHORS source

Taxon


• •
CDS
– – –
protein_id gene
• ACCESSION • Records from the RefSeq database of reference sequences have a different accession number format that begins with two letters followed by an underscore bar and six or more digits, for example:
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