生物信息学数据库
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。
生物信息学总结
一、生物学数据库总共三大数据库GenBank (隶属于NCBI) , DDBJ(日本) , EBI(欧洲)。
1. NCBIPubMed：美国国家医学图书馆提供的搜索服务，主要用于搜索paper。
Entrez ：将科学文献、DNA和蛋白质序列数据库、蛋白质三维结构数据、种群研究以及全基因组组装数据整合成的一个系统，其实就是个工具，平常你点的search，是个查询、提取、显示系统。
Blast ：基础局部比对搜索工具，主要用于搜索相似DNA或蛋白质序列。
OMIM ：在线人类孟德尔遗传性状数据库，主要用于搜索人类基因和遗传异常序列。
BooksTaxonomy：生物类别的分类浏览器（古细菌、细菌、真核生物、病毒）Structure：分子模型数据库（MMDB,PDB）GenBank：数据量极大DbEST：表达序列标签数据库，GenBank的子库。
Unigene：为每一个gene创造一个条目，一个具体的基因可能对应于许多EST，但是只对应一个Unigene。
提供作为EST记录来源的cDNA库的组织区域分布列表，并且给出了对应于基因的EST列表，允许使用者对它们进行深入研究。
RefSeq：GenBank数据量太大，是冗余的，对应于某个基因的索引号可能有很多，但是其RefSeq仅有一个。
2. EBIEMBL:储存DNA、RNA序列的数据库，对DDBJ,GENBANK是互补的。
SWISS-PROT：现存的最好的标有注释的蛋白数据库TrEMBL：翻译后的EMBLMSD：蛋白质结构数据库Ensembl：基因组数据浏览器ArrayExpress：基因表达数据库3.其他生物学数据库PIR：蛋白信息数据库UniProt：将Swiss-Prot、PIR、TrEMBL三者合一ExPASy ：专家蛋白分析系统PDB：蛋白三维结构，存储格式为pdb，用RasMol软件看二、数据库检索数据库检索是指对数据库中的注释信息进行关键词匹配查找1、Entrez使用方法登录NCBI，在Search处选择数据库，输入检索词之后回车检索格式genepept、fasta序列的fasta格式：1. 每条记录的第一行以大于号（>）开始2. 大于号后是序列的描述信息3. 从第2行开始为序列本身。
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。
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。
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:
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。
生物信息学数据库
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
检索MMDB
例：查找铁氧化还原蛋白的三维结构 蛋白质代码：1doi 铁氧化还原蛋白：ferredoxin fe
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
进入NCBI STRUCTURE
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
1doi
NCBI 蛋白质数据库 包括所有蛋白质序列，及其翻译产 物序列 /entrez
PIR 蛋白质序列信息资源库（美、德）
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
Swiss-Prot蛋白疏水特性图
复旦大学图书馆文献检索教研室
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
相关数据库及其主要分类
1 核酸序列数据库
2. RNA 序列数据库 3. 蛋白质序列数据库 4.结构数据库 5. 基因组数据库（非脊椎动物） 6. 代谢酶相关产物 7. 人类和其他脊椎动物基因组 8. 人类基因和疾病 9. 其他数据和其他基因表达数据库 10. 蛋白组资源 11. 其他分子生物学数据库 12.细胞器官数据库 13.植物数据库 14.免疫学数据库
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
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)CH3生物信息数据库及主要网上资源
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
生物信息学数据库大全
综合数据库★INSD,国际核酸序列数据库（International Nucleotide Sequence Databank）。
由日本的DDBJ、欧洲的EMBL和美国的GenBank三家各自建立和共同维护。
★EMBL库，欧洲分子生物学实验室的DNA和RNA 序列库。
/embl.html ★GenBank ，美国国家生物技术信息中心（NCBI）所维护的供公众自由读取的、带注释的DNA序列的总数据库。
/Web/Genbank/★DNA Databank of Japan (DDBJ) ，日本核酸数据库。
http://www.ddbj.nig.ac.jp/★GSDB是由美国国家基因组资源中心（NCGR）维护的DNA序列关系数据库（Genome Sequence DataBase）。
/gsdb/★TIGR DATAbase,是世界上最大的cDNA数据库，还有大量的EST序列和人类基因索引（HGI）。
/tdb/hcd/overview.htmlDNA序列数据库包括与DNA的复制、转录、修复等有密切关系的蛋白质因子。
★BioSino是中国自主开发的核酸序列公共数据库。
/★CUTG,MM子使用频度表。
http://www.dna.affrc.go.jp/~nakamura/CUTG.htmlhttp://www.kazusa.or.jp/codon/http://www.dna.affrc.go.jp/~nakamura/CUTG.html★EPD,真核生物启动子数据库（Eukaryotic Promotor Database）。
http://www.epd.isb-sib.ch/★TRANSFAC,真核生物基因表达调控因子的数据库。
http://transfac.gbf.de/TRANSFAC★TRRD.真核生物基因组转录调控区数据库。
http://www.mgs.bionet.nsc.ru/mgs/dbases/trrd4/★OOTFD,转录因子和基因表达数据库。
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。
生物信息学常用数据资源介绍
生物信息学常用数据资源介绍
生物信息学是一门跨学科的学科，它将计算机科学与生物学有机地结合起来，为生命科学研究提供了新的方法和手段。
在生物信息学中，数据资源是非常重要的，因为数据资源直接关系到生物信息学研究的深度和广度。
本文将介绍生物信息学中常用的数据资源，包括基因组数据库、蛋白质数据库、序列数据库、文献数据库等。
1. 基因组数据库
基因组数据库是基因组信息的集大成者。
基因组数据库收集了各种生物的基因组序列、基因注释、基因组结构等信息。
常用的基因组数据库有：GenBank、EMBL、DDBJ、NCBI、Ensembl、UCSC Genome Browser 等。
2. 蛋白质数据库
蛋白质数据库是收集了各种生物的蛋白质序列、蛋白质结构、蛋白质功能等信息的数据库。
常用的蛋白质数据库有：UniProt、PDB、Swiss-Prot、TrEMBL等。
3. 序列数据库
序列数据库主要收集了各种生物的核酸序列和蛋白质序列。
常用的序列数据库有：NCBI GenBank、EMBL、DDBJ、RefSeq、UniProtKB 等。
4. 文献数据库
文献数据库主要收集了各种与生物学相关的学术文献，包括期刊论文、会议论文、书籍等。
常用的文献数据库有：PubMed、Web of
Science、Google Scholar等。
总结
生物信息学中的数据资源非常丰富，为生物信息学研究提供了非常重要的数据支持。
除了以上介绍的常用数据资源，还有很多其他的数据资源，例如代谢组数据库、蛋白质互作数据库等等。
研究者可以根据自己的需要选择合适的数据资源，以便更好地开展生物信息学研究。
医疗研究中的生物信息学数据库与资源分享
医疗研究中的生物信息学数据库与资源分享随着科技的发展，生物信息学数据库和资源在医疗研究中扮演着越来越重要的角色。
这些数据库和资源不仅为医疗研究人员提供了丰富的数据和信息，还促进了多个领域之间的合作与交流。
本文将介绍一些在医疗研究中常用的生物信息学数据库和资源，并分享其在研究中的应用。
一、基因组数据库基因组数据库是存储和管理各种生物基因组信息的资源。
其中，GenBank、Ensembl和UCSC Genome Browser是最常用的基因组数据库之一。
GenBank是由美国国家生物技术信息中心（NCBI）维护的一种开放式数据库，提供了大量的DNA序列、蛋白质序列和基因组注释信息。
Ensembl数据库则提供了多种物种的基因组、转录组、蛋白质等信息，并且允许用户进行基因功能预测和互动式分析。
UCSC Genome Browser则为用户提供了基因组序列、基因注释、染色体结构等信息的可视化展示和查询工具，方便研究者进行基因组研究。
二、蛋白质数据库蛋白质数据库存储和管理着蛋白质序列、结构、功能和相互作用等相关信息。
其中，UniProt是最常用的蛋白质数据库之一。
UniProt数据库为研究者提供了丰富的蛋白质序列和注释信息，并且还提供了可视化工具和数据分析工具，方便研究者进行蛋白质功能预测和结构预测等研究。
三、疾病数据库疾病数据库是存储和管理各种疾病相关信息的资源。
其中，OMIM （Online Mendelian Inheritance in Man）是一个重要的疾病数据库。
OMIM收录了遗传性疾病和突变基因的相关信息，并且提供了基因突变、遗传方式、临床表现等详细的数据。
此外，ClinVar数据库也是一个重要的疾病数据库，它收集了与临床相关的遗传变异信息，并提供了变异的疾病相关信息。
四、表达谱数据库表达谱数据库是存储和管理各种生物体在不同组织或条件下的基因表达信息的资源。
Among之中，GEO（Gene Expression Omnibus）是一个重要的表达谱数据库。
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欧洲生物信息学研究所完整基因组数据库/genomes/
欧洲生物信息学研究所序列数据库研究组/seqdb/index.html
加拿大生物信息学资源http://cbr-rbc.nrc-cnrc.gc.ca/index_e.php
这是加拿大生物信息学资源(CBR)的网站。该网站由加拿大国家研究委员会(NRC)创建，旨在为国家研究委员会与其它**、学术部门的科学家提供广泛使用的生物信息学工具和共享数据。加拿大生物信息学资源部分由一个专门使用该资源的委员会管理，而且其资源在用于教育和非盈利研究时只需注册均可免费作用。网站还提供有关新闻、服务与下载等信息。
法；PSI- BLAST用迭代型的剖面打分算法，每次迭代所费时间与前者相同，它可
检索弱同源的目标；PHI-BLAST 98年刚出台，是模体（Motif ）构造与搜索软件
，是更灵敏的同源搜索软件。例如线虫的CED4是apoptosis 的调控蛋白，含有涉
及磷酸结合的P 环模体，在各种ATP 酶和GTP 酶中可发现。在用gapped BLAST搜
相似的功能。另有，按PHI- BLAST搜索在MutL DNA修复蛋白中的ATP 酶域，II型
拓扑异构酶，组氨酸激酶和HS90家族蛋白，发现一个新的真核蛋白族，共有HS90
型ATP 酶域。再有在古核tRNA核苷酸转移酶中发现核苷酸转移酶域，在细菌DNA
引物酶的古核同源体中发现螺旋酶超家族II的模体VI。用以往的搜索法这些是得
，稍有变化。expect简称E-value ，已经考虑了数据库的因素。其意义是：当用
咨询序列搜索一个数据库（如非冗余的SwissProt ，现有77419 条序列，共27864727
残基），纯由机会击中对象的平均数。例如E=1 ，表示在目前大小的数据库中，
纯由机会搜到的对象数平均值为1 。而P(N)指N 个最高分匹配段的分数和纯由机
数据库
目前有数百个分子生物学数据库：文献，大分子序列与结构，分子化学性质，
基因组图谱与多态性，分ttp://expasy.hauge.ch/cgi-bin/listdoc
Pune大学生物信息学中心成立于1987年，是生物技术系统的九大中心之一。提供生物工程领域的信息,侧重病毒学,蛋白质和核酸序列与结构。其提供的资源丰富，包括数据库、微生物菌株数据网络系统、生物信息学中心图书馆、Alpha服务器的软件包、生物信息学的有用网址、EBI和PDB的数据库镜像等。
4 、3D结构模建现在，一半蛋白质家族的结构已经知晓，故常可提供蛋白的
结构甚至功能信息。Entrez 3D structure database（还有其他）提供了这种服
务。
/Entrez/
/Structure/CN3D/cn3d.html
生物GBF信息学小组主页http://transfac.gbf.de/
生物信息学小组主页是德国生物技术研究中心的生物信息组的主页。其提供的资源十分丰富，包括出版物、研究计划、研究组介绍、五个重要数据库、十二个工具软件和资源链接等。
Pune大学生物信息学中心http://bioinfo.ernet.in/
林奈斯生物信息学中心http://www.lcb.uu.se/
这是林奈斯生物信息学中心(LCB)的网站。林奈斯生物信息学中心研究非常活跃，隶大学与瑞典农业大学的联合研究机构，确保了高质量的尖端的研究与教育，其研究范围从微生物与哺乳动物基因组学经计算机的功能基因组学到分子进化。网站还提供有关入学、新闻时事、研讨会、工具、学生计划等方面的信息。
曼彻斯特大学生物信息学教育与研究/
曼彻斯特大学生物信息学教育与研究是欧洲分子生物网络的节点之一，负责维护一些数据库（如蛋白质模体指纹数据库，PRINTS）。站点提供蛋白质同源性分析，蛋白质模体指纹分析，系统发生和序列进化分析，以及微阵列分析，并提供生物信息学和PRINTS数据库数据下载。
的专一路标STS （序列标记位点）。此STS 已达3 万。用e-PCR 识别新序列上的
STS 位点，从而确认新序列的图谱位置（mapping ）。对cDNA测序策略中，有EST
图谱定位查询（In silico mapping ）。从UniGene 查询目标EST 的类，由此类
获得放射杂交的区段图谱信息。
info@
欧洲生物信息学研究所/
欧洲生物信息学研究所是一个非盈利学术机构，是欧洲分子生物学实验室的一部分。它是生物信息学研究和服务的中心。它所管理生物数据的数据库包括核酸，蛋白质序列和大分子结构。它的使命是保证从分子生物学和基因组研究的日益增长的信息向公众公开，并且对科学研究团体提供任何方面的免费使用，以促进科学发展。
生物信息学/pages/bioinfo.html
TIGR /tdb/hgi/searching/hgi_reports.html
TIGEM http://gcg.tigem.it/cgi-bin/uniestass.pl
ESTBlast /ESTBlast/
/embl/Submission/alignment.html
欧洲生物信息学研究所工具箱/Tools/
欧洲生物信息学研究所核酸数据库/Databases/nucleotide.html
欧洲生物信息学研究所Ensembl基因组浏览器：ttp:///ensembl/index.html
欧洲生物信息学研究所Thornton研究组/Thornton/index.html
欧洲生物信息学研究所多序列联配数据库:
知EST 和已知基因序列，把属于同一转录物的EST 聚成类。
UniGene 含近五万条转录类。这些可用于实现虚拟northern blots以及基因
表达电子差异显示。输入人EST 存取号，输出相应转录类，经用软件集装，能形
成一条较长甚至全长的转录序列。
数字克隆站点有：
UniGene /UniGene/index.html
不到的。
(3) 在操作中，注意选项即掩盖低熵区和重复区，它们会引发许多高分假阳
性。
2 、数字克隆（In Silico Cloning ）
在公共EST 库dbEST 中，现在已存储有1200000 条以上的EST ，来自不同种
族和组织。其中人和鼠各占833000和237000条（最近又扩大了）。为了得到全长
北京大学生物信息学中心/
北京大学生物信息中心（CBI）成立于1997年，是欧洲分子生物学网络组织EMBnet的中国国家接点。几年来，已经与多个国家的生物信息中心建立了合作关系。目前是国内数据库种类最多，数据量最大的生物信息站点。在基因预测、基因组、蛋白质结构等领域都有相应的研究项目。
《生物信息学》/jnls/list/bioinformatics/etoc.html
生物信息学》是由英国牛津大学出版社出版。其主要刊登生物信息和计算生物学方面的研究论文、书评、综述、读者来信和述评等文章。其刊载的文章在两年内供给学术界免费使用。
索NR数据库时，CED4仅跟人凋亡调控蛋白Apaf-1显著同源或相似（其中含有P-loop
保守区）。
但PHI- BLAST搜索，另有一个显著同源（E=0.038 ）目标，是植物抗病蛋白
Arabidopsis thaliana T7N9.18，证实此动物与植物蛋白确实在apoptosis 中有
结构生物信息学公司/
结构生物信息学公司是世界上占领导地位的、蛋白质组学推动的药物发现的公司，他们大规模地产生和使用蛋白质结构信息，以期加速发现和优化过程。它提供的软件主要针对加速药物发现和优化过程、提高筛选效率和降低成本、极大地重视知识产权的地位、提高药物性能和增加技术和市场成功的可能性。此外，还提供三个药物数据库。
其中套件BLAST 最为常用：
1 、BLAST
会操作此软件的生物学家很多，但有几点要注意的：
(1) 好多人弄不清，输出行上的Score ，expect，P(N)何意？
Score = ，用打分表BLOSUM-62 ，Score in bits = ，?=0.319 ，k = 0.133
另有两个数据库的目录集：
MBDL(英) /nar/Volume_27/Issue_01/summary/gkc105_gml.html 和
DBCat(法) biogen.fr/services/dbcat
注意：上课时讲的很多数据库，可以自己从上面三个地址中获得列表。
会超过域值的概率。这些P 与E 有关系式P=1-e-E 。如何计算这些Score, Expect
和P(N)，须有较专门的统计数学的知识。对一般用户，乃须知道它们的含义。
(2) 在BLAST2.0，2.05新版中启用了gapped BLAST、PSI-BLAST 和PHI-BLAST
。gapped BLAST是比原BLAST 更灵敏更快的局部相似联配（俗称局部同源）搜索
转录体和它的染色体定位（mapping ），数字克隆是既快又省钱的一种方法。可
以用核酸或蛋白序列作为咨询序列搜索dbEST 。咨询序列可以是基因组序列，要
检查它是否是推定的转录物（像在定位克隆计划中）；也可以是一个已知基因，
要验证相关序列（基因家族新成员）。可以用搜索软件BLAST2.0
（/blast）。TIGR和NCBI-UniGene不断分析已
注意：这个站点需要注册通过才能使用，所以一般可以用TIGEM站点或
STACK站点
STACK http://ziggy.sanbi.ac.za/stack/stacksearch.htm
3 、电子PCR 高度特异的和灵敏的PCR 用来构造人类基因组遗传与物理图谱