第三章生物信息数据库-概述及类型(1)

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生物信息学第三章生物信息数据库及其信息检索 ppt课件

因组数据。
核酸序列数据库 GenBank（） EMBL（） DDBJ （）三个数据库每天互相交换数据 GenBank可通过NCBI的检索系统Entrez获取， Entrez集成来自主要DNA和蛋白
序列数据库的数据，包括物种、基因组、定位、蛋白结构和结构域等信息其他各种专业核酸数据库 A.非冗余参考序列数据库RefSeq B.密码子使用数据库Codon Usage Database CUTG C.基因可变剪接数据库ASDB D.转录因子数据库TRANSFAC
生物信息学数据库类型
序列数据库结构数据库功能数据库其ws、Linux或 Mac等操作系统
肤浅的百姓工具
一、序列数据库
主要收录核酸和蛋白质序列的数据库，包括由基因组计划产生的基因组及其表达序列，由基因组序列所推测的编码和非编码核酸和蛋白质序列，以及个别生物学实验中测序获得的核酸和蛋白质序列。
生物信息学第三章生物信息数据库及其信息检索
第三章生物信息数据库及其信息检索
本章主要内容
▪ 生物信息学数据库类型 ▪ 序列数据库 ▪ 结构数据库 ▪ 功能数据库 ▪ 其它专业数据库
▪ 生物信息学数据库的检索 ▪ 检索方法概述 ▪ 检索实践和案例
生物信息学数据库的地位和作用
经典生物医学实验
elegans
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia burgorferi
Aquifex aeolicus
Neisseria meningitidis Z2491
Mycobacteriu m tuberculosis
Genome sizes in nucleotide pairs (base-pairs)

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。

生物信息数据库简介

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。
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。

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）

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

生物信息学第三章生物信息数据库及其信息检索

数据存储、注释
检索查询
数据库
理论分析
生物学研究生物医学应用
生物信息学数据库类型
▪ 核酸研究（Nucleic Acids Research）杂志的每年第一期为生物信息学数据
库专刊，收录最主要的生物学相关数据库，归类并展示在
/nar/database/c/。
Rickettsia prowazekii
Helicobacter pylori
Buchnerasp. APS
Escherichia coli
human
Arabidopsis
Thermotoga maritima
Thermoplasma acidophilum
mouse
Caenorhabitis
rat
蛋白质-蛋白质相互作用数据库 DIP（/）由实验验证的蛋白质-蛋白质相互作用数据，包括蛋白质的信息、相互作用的信息和检测相互作用的实验技术 IntAct（/intact ）提供用于蛋白质相互作用数据存储、展示和分析的开源数据库和工具包，可对相互作用数据在网页上进行文本和图像的展示，允许用户通过GO注释或InterPro结构域注释进行网络的扩充代谢网络和信号途径 KEGG大百科（http://www.genome.ad.jp/kegg/ ）系统分析基因功能、联系基因组信息和功能信息的知识库，GENES收录完整和部分测序的基因组序列；PATHWAY数据库存储更高级的功能信息，包括图解的细胞生化过程和同系保守的子通路等信息； LIGAND数据库收录关于化学物质、酶分子和酶反应等信息。
三、功能数据库
收录生物分子的功能数据，由ID号与序列和结构数据链接组织表达谱和亚细胞定位根据不同组织中的EST、SAGE或芯片杂交信号，绘制出不同组织中表达基因的图谱： BodyMap（http://bodymap.ims.u-tokyo.ac.jp/ ） Unigene（/sites/entrez?db=unigene ） SAGEmap（/projects/SAGE/） GEO（/projects/geo/） Stanford Microarray Database（/microarray ）

生物信息学与生物数据库

生物信息学与生物数据库生物信息学在现代生物科学研究中扮演着至关重要的角色。

随着技术的进步和数据的爆发性增长，生物数据库成为了整合、存储和检索海量生物信息的重要工具。

本文将介绍生物信息学的基本概念、生物数据库的种类和应用，以及未来生物信息学的发展趋势。

一、生物信息学的基本概念生物信息学是一门跨学科的科学，结合了生物学、计算机科学和统计学的理论与方法，旨在研究生物学中的大规模数据和复杂信息。

生物信息学的主要任务包括序列分析、结构预测、功能注释、系统生物学等。

通过分析和挖掘生物大数据，生物信息学可以帮助我们深入理解生物系统的组成、功能和演化。

二、生物数据库的种类和应用1. 基因组数据库基因组数据库存储了许多物种的基因组序列信息，例如人类基因组数据库、小鼠基因组数据库和植物基因组数据库等。

这些数据库不仅包含了基因序列，还提供了丰富的注释信息，如基因功能、结构特征和遗传变异等。

基因组数据库的应用范围广泛，从基础研究到医学诊断都发挥着重要作用。

2. 蛋白质数据库蛋白质数据库收集了各种物种的蛋白质序列和结构信息，如Uniprot和PDB等。

蛋白质数据库不仅提供了蛋白质序列和结构的详细描述，还包括相关的功能注释、亚细胞定位和相互作用等信息。

蛋白质数据库的应用非常广泛，包括药物设计、蛋白质功能预测和疾病研究等领域。

3. 代谢组数据库代谢组数据库存储了生物体内代谢产物的信息，如HMDB和KEGG等。

代谢组数据库提供了广泛的代谢产物和代谢通路的注释信息，可以帮助研究人员理解代谢网络的结构和功能。

代谢组数据库在代谢研究、药物开发和植物生物学等领域有重要的应用价值。

4. 基因调控数据库基因调控数据库存储了基因的调控关系和表达数据，如Gene Expression Omnibus和ENCODE等。

基因调控数据库提供了基因表达的时间、空间和条件特异性信息，可以帮助研究人员理解基因调控的机制和模式。

基因调控数据库在基因表达调控和疾病研究中起着关键作用。

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。

生物信息学数据库综述

生物信息学数据库综述摘要本文对生物信息学常见的数据库进行了汇总。

常见数据库分为三类：核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、三维分子结构数据库。

并分别对其中常见数据库进行了介绍。

对于生物信息学数据库的现存问题也进行了论述。

关键词数据库；核酸序列数据库；蛋白质序列数据库；三维分子结构数据库；随着生物信息的发展，生物信息学数据库的数量在不断的递增，内部结构也不断的复杂化，功能也越来越细化。

根据数据的类型可以将数据库分为核酸序列数据库、蛋白质序列数据库三维分子结构数据库。

本文将比较常见的数据进行了汇总。

1 核酸序列数据库常用的核酸序列数据库有GenBank核酸序列数据库、EMBL核酸数据库、DDBJ数据库、GDBD等。

1.1GenBankGenbank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(N CBI)建立和维护的。

Genbank每天都会与欧洲分子生物学实验室(EM BL)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N CBI的FrP服务器上免费下载完整的库，或下载积累的新数据。

N CBI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N CBI的主页上找到这些服务。

Gel~ bank 库里的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1.2 EM BL核酸序列数据库EM BL 核酸序列数据库由欧洲生物信息学研究所(EBI)维护的核酸序列数据构成，由于与Genbank和DDBJ的数据合作交换，它也是一个全面的核酸序列数据库。

该数据库由Oracal数据库系统管理维护，查询检索可以通过因特网上的序列提取系统(SRS)N务完成l 6J。

向E M BL核酸序列数据库提交序列可以通过基于W eb的WEBI N工具,也可以用Sequi n 软件来完成。

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。

生物信息学 chapter03_biodatabase

Sequences (millions) Base pairs of DNA (billions)
一. GenBank序列数据的总量
GenBank（第 135.0版，2003年4 月）收录了2400万条序列，总长度超过 310亿个碱基。
Growth of GenBank
1982 1986 1990 1994 1998 2002
GenBank（美国） EMBL(欧洲) DDBJ(日本)
GenBank
DDBJ
EMBL
There are three major public DNA databases
EMBL
Housed at EBI European Bioinformatics Institute
GenBank
Housed at NCBI National Center for Biotechnology Information
一级蛋白质序列数据库：SWISS-PROT库、PIR库一级蛋白质结构数据库：PDB数据库
二级数据库
在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上，针对不同的研究内容和需要，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据库Prosite等。
/Genbank/
/Genbank/
EMBL(欧洲分子生物学实验室，EMBL)
1982 European Molecular Biology Laboratory EBI（European Bioinformatics Institute） /embl
第三章分子生物信息数据库
第三章分子生物信息数据库
第一节分子生物信息数据库介绍第二节 GenBank数据库第三节美国国家生物技术信息中心（NCBI）第四节数据库格式简介

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

美国国家生物技术信息中心（NCBI）维护的GenBank数据库是国际上最重要的基因组数据库之一，收录了各种生物的基因组序列及其注释信息。
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)CH3生物信息数据库及主要网上资源

发展趋势
未来生物信息数据库的发展将更加注重数据的整合、标准化和共享，同时也会更加注重数据的隐私和安全问题。此外，随着人工智能和机器学习技术的发展，生物信息数据库将更加智能化和自动化。
02
常用生物信息数据库
GenBank数据库
总结词
全球最大的开放存取生物序列数据库
详细描述
GenBank数据库由美国国家生物技术信息中心（NCBI）维护，包含了全球范围内的基因组序列、质粒序列、EST序列、 RNA序列等，是生物信息学领域最常用的数据库之一。
04
生物信息数据库分析工具
BLAST软件
强大的序列比对工具
BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）是一种用于在数据库中搜索与给定序列相似的序列的工具。它被广泛应用于生物信息学领域，用于序列比对、基因组注释和功能基因组学研究。BLAST通过局部序列比对算法，能够快速地搜索和比对基因组、蛋白质和EST等数据库中的序列。
MEGA软件
进化遗传学分析工具
MEGA（Molecular Evolutionary Genetics Analysis）是一个用于进化遗传学分析的工具，
它支持多种数据格式，包括DNA、蛋白质和氨基酸序列。MEGA提供了多种进化遗传学分析方法，如分子进化遗传学分析、系统发育重建和物种进化研究等。它还支持多种算法和统计方法，帮助研究人员深入了解物种
功能检索
总结词
通过输入蛋白质的功能或活性，查找具有相似功能的蛋白质。
详细描述
功能检索是利用蛋白质的功能信息进行查找的一种方式，用户可以根据已知的蛋白质功能信息，在数据库中找到具有相似功能的其他蛋白质。
结构检索
总结词

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。

第三章 生物信息数据库-概述及类型(1)

生物信息学 第三章 生物信息数据库及其信息检索 ppt课件

生物学数据库

生物信息学数据库分类整理汇总

生物信息数据库简介

第三章 生物信息数据库-概述及类型(1)

生物信息数据库

第三章生物信息数据库

第3章 生物信息学数据库

生物信息学 第三章 生物信息数据库及其信息检索

生物信息学与生物数据库

什么是生物信息学数据库

生物信息学数据库综述

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生物信息学数据库的种类

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