生物信息学资源
初二生物生物信息数据库资源概述
初二生物生物信息数据库资源概述在现代生物学研究中，信息数据库资源扮演着至关重要的角色。
生物信息数据库资源广泛涵盖了许多方面的生物学数据，包括基因组、蛋白质、代谢途径、细胞结构等。
本文将概述初二生物学学习中常用的一些生物信息数据库资源。
一、基因组数据库资源基因组数据库资源主要用于存储和访问各种生物的基因组序列信息。
其中，最为著名的是国际基因组浏览器（International Genome Browser），它提供了包括人类、小鼠、果蝇、斑马鱼等多个物种的基因组信息。
学生们可以通过该数据库资源了解各物种的基因组结构和基因的功能。
二、蛋白质数据库资源蛋白质数据库资源主要用于存储和查询蛋白质序列和结构的信息。
蛋白质数据银行（Protein Data Bank）是全球最大的蛋白质结构数据库，其中收录了大量的蛋白质三维结构。
除了蛋白质结构信息外，蛋白质相互作用数据库（Protein-Protein Interaction Database）还提供了蛋白质间相互作用的信息，帮助学生们理解蛋白质的功能和相互作用网络。
三、代谢途径数据库资源代谢途径数据库资源主要用于存储和查询生物体内代谢途径的信息。
KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）是一个常用的代谢途径数据库资源，它包含了多个物种的代谢途径图和相关基因的信息。
学生们可以通过该数据库资源了解细胞内各种代谢途径的组成和相互关系。
四、基因调控数据库资源基因调控数据库资源主要用于存储和查询基因的调控信息。
对于初二生物学学习来说，了解基因调控的基本概念和机制是非常重要的。
TRANSFAC是一个常用的基因调控数据库资源，该数据库中包含了转录因子、调控元件及其相互作用的信息。
学生们可以通过该数据库资源了解基因调控的基本原理和调控网络的组成。
五、细胞结构数据库资源细胞结构数据库资源主要用于存储和查询细胞器结构和功能的信息。
生物信息学资源
1、代谢组学是什么？代谢组学是继基因组学和蛋白质组学之后新近发展起来的一门学科，是系统生物学的重要组成部分。
基因组学和蛋白质组学分别从和蛋白质层面探寻生命的活动，而实际上细胞内许多生命活动是与代谢物相关的，如细胞信号（cell signaling），能量传递等都是受代谢物调控的。
代谢组学正是研究代谢组（metabolome）——在某一时刻细胞内所有代谢物的集合——的一门学科。
基因与蛋白质的表达紧密相连，而代谢物则更多地反映了细胞所处的环境，这又与细胞的营养状态，药物和环境污染物的作用，以及其它外界因素的影响密切相关。
因此有人认为，基因组学和蛋白质组学能够说明可能发生的事件，而代谢组学则反映确实已经发生了的事情。
但是从茫茫多的代谢产物中选取研究对象，无疑是大海捞针。
代谢组学研究通过一定的手段能够帮助研究员从代谢产物海中跳出来，提供一个“航拍”的视角，一目了然地发现差异性代谢产物。
然后通过已知的代谢通路逆推找出调节酶和基因，完成疾病发病机制、药物治疗机制等方面的研究。
2、为什么选择代谢组学作为科研技术手段？1）小分子的产生和代谢是生物机体作用的最终结果，生物体液的代谢产物分析能够更直接，更准确的反映生物体的病理生理状态。
2）基因和蛋白质表达的有效微小变化会在代谢物上得到放大，从而使检测更容易；3）代谢组学的代谢物信息库简单，但它远没有全基因组测序及大量表达序列标签的数据库那么复杂；4）代谢物的种类少，要远小于基因和蛋白质的数据，物质的分子结构要简单得多。
5）代谢产物在各个生物体系中都是类似的，所以代谢组学研究中采用的技术更容易在各个领域中通用，也更容易被人接受。
3、代谢组学检测的手段有哪些？主要技术手段是核磁共振（NMR ），液-质联用（LC-MS），气-质联用（GC-MS），色谱（HPLC，GC）等。
通过检测一系列样品的谱图，再结合化学模式识别方法，可以判断出生物体的病理生理状态，基因的功能，药物的毒性和药效等，并有可能找出与之相关的生物标志物（biomarker）。
很好—生物信息相关数据库资源介绍
3）.核酸三维结构数据库
NDB - Nucleic Acid Databank (3D structures) BNASDB - Nucleic acid structure db from University of Pune
4）.其他
AsDb - Aberrant Splicing db （异常拼接） ACUTS - Ancient conserved untranslated DNA sequences db Codon Usage Db - The frequency of codon use in each organism is made searchable through this World Wide Web site. EPD - Eukaryotic Promoter db（真核启动子） HOVERGEN - Homologous Vertebrate Genes db （同源 脊椎动物） IMGT - ImMunoGeneTics db [Mirror at EBI] （免疫遗传学） ISIS - Intron Sequence and Information System RDP - Ribosomal db Project gRNAs db - Guide RNA db PLACE - Plant cis-acting regulatory DNA elements db
5）Transgenics（转基因）
Cre Transgenic Database - Cre transgenic mouse lines Transgenic/Targeted Mutation Database Information on transgenic animals and targeted mutations
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用生物信息学是一门交叉学科，将计算机科学、生物学和统计学等知识应用于生物学研究中。
在生物信息学实验教学中，网络资源是非常重要的学习工具。
本文将介绍几种常见的生物信息学网络资源及其在实验教学中的利用。
1. 生物信息学数据库生物信息学数据库是生物学和计算机科学相结合的产物，存储了大量的生物学数据和相关信息。
常见的生物信息学数据库包括GenBank、UniProt、Ensembl等。
这些数据库涵盖了基因序列、蛋白质序列、基因组数据等多种类型的数据，可以帮助学生了解和分析生物学数据。
在实验教学中，可以引导学生使用这些数据库查找相关的生物学信息，比如搜索特定基因的序列、查询蛋白质的功能等。
2. 生物信息学工具生物信息学工具是用于分析和处理生物学数据的软件和算法。
学生可以通过网络资源获得免费的生物信息学工具，并在实验中应用这些工具进行数据分析。
常见的生物信息学工具包括BLAST、ClustalW、FASTA等。
这些工具可以帮助学生进行序列比对、同源性分析、蛋白质结构预测等任务，培养学生的数据处理和分析能力。
3. 在线教学平台在线教学平台是指通过网络提供教学内容和资源的平台。
在生物信息学实验教学中，可以利用在线教学平台发布实验指导书、实验数据和实验报告等教学资源。
学生可以通过在线教学平台获取实验资料、提交实验结果，并与教师和同学进行交流和讨论。
教师可以通过在线教学平台进行作业和考试，提供实时的反馈和评价。
4. 生物信息学论坛和社区生物信息学论坛和社区是生物信息学学术交流和合作的平台。
学生可以参与生物信息学论坛和社区的讨论，与其他研究者分享自己的研究成果和经验。
通过与专业人士的互动，学生可以深入了解生物信息学研究的最新进展和发展趋势，拓宽自己的视野和思路。
生物信息学论坛和社区也可以为学生提供求职和合作的机会，促进学生的职业发展。
网络资源在生物信息学实验教学中具有重要的作用。
通过利用生物信息学数据库、工具、在线教学平台和论坛社区等网络资源，可以帮助学生快速获取生物学数据和研究资料，提高数据处理和分析能力，培养科研思维和合作能力。
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。
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用生物信息学是一门综合性学科，融合了生物学、计算机科学和统计学的知识，在分析和解释生物大数据方面有着重要的应用。
随着互联网的发展和普及，网络资源在生物信息学实验教学中的应用也越来越广泛。
本文将介绍一些常用的网络资源及其在生物信息学实验教学中的利用。
1. 生物信息学数据库和工具生物信息学数据库和工具是生物信息学研究中常用的网络资源。
一些常用的数据库包括NCBI（国家生物技术信息中心）的GenBank数据库、EMBL（欧洲分子生物学实验室）的EMBL数据库和UniProt（蛋白质序列和功能数据库）等。
这些数据库提供了大量的生物序列、结构和功能等信息，可以用于教学中的生物信息学实验。
2. 生物信息学在线课程网络资源还提供了丰富的生物信息学在线课程，如Coursera、edX和MOOCs等平台上的生物信息学课程。
这些课程提供了系统的生物信息学教学内容，包括基本概念、实验方法、数据分析和解释等。
教师可以引导学生通过在线课程进行学习，提高他们的理论知识和实践能力。
网络资源中还有许多生物信息学学习资料和教学工具，如在线教材、视频教程、软件和应用程序等。
这些资源可以帮助学生理解生物信息学的基本概念和实验方法，并进行实际操作和数据分析。
教师可以根据实际需要选择适合的资源进行教学，提高学生的学习效果和兴趣。
4. 生物信息学研究论文和期刊网络资源提供了大量的生物信息学研究论文和期刊，如PubMed和ScienceDirect等数据库。
这些研究论文和期刊可以用于教学中的文献阅读和研究讨论，让学生了解最新的生物信息学研究进展并培养科研能力。
1. 在线讨论和互动教师可以引导学生通过网络资源进行在线讨论和互动，分享学习心得和实验经验，解决问题和疑惑，并进行小组合作和集体学习。
这种方式可以扩大教学范围，促进学生之间的交流和合作，提高学习效果。
2. 实践操作和数据分析教师可以引导学生通过网络资源进行实践操作和数据分析，学习和掌握生物信息学实验的方法和技巧。
生物大数据技术的生物信息学资源整合方法
生物大数据技术的生物信息学资源整合方法随着现代科学技术的发展，生物大数据已成为生物学研究中不可或缺的重要组成部分。
生物大数据的产生使得研究者能够从宏观和微观层面深入了解生物体的结构和功能。
然而，这些庞大的数据给研究者带来了一个新的挑战，即如何整合和分析这些数据以获得有价值的信息。
为了解决这个问题，生物信息学资源整合方法应运而生。
生物信息学资源整合方法是指将不同来源、不同类型的生物信息学数据整合到一个合一的平台上，以促进数据的共享和利用。
现代生物大数据资源涵盖了各种数据类型，包括基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学以及临床数据等。
这些数据通常来自不同的实验室、研究项目以及公共数据库，因此在整合这些数据时需要解决数据源的异质性和不完整性问题。
为了完成生物信息学资源的整合，研究者通常采用以下几种方法：1. 数据标准化和格式统一：不同实验室和数据库中的数据往往采用不同的格式和标准，因此需要进行数据的标准化和格式统一。
这样可以确保数据在整合后是可比较和可操作的。
常用的数据标准包括基因组学中的GFF和GTF，表达谱数据中的FPKM和TPM等。
此外，还可以利用统一标准的开放式数据格式，如JSON和XML，以便对不同类型的数据进行统一的管理和查询。
2. 数据清洗和去重：原始的生物大数据常常存在噪声和冗余的问题，需要进行数据清洗和去重。
数据清洗包括去除异常值、修正错误和填补缺失值等操作，以确保数据的准确性和一致性。
数据去重则可以通过基于相似性的算法，如Levenshtein距离和余弦相似度，对数据进行筛选和合并，以消除冗余信息。
3. 数据集成和整合：将来自不同来源的生物数据进行集成和整合是生物信息学资源整合的核心步骤。
这可以通过开发自定义的数据库或使用已有的公共数据库，如GenBank、Ensembl和NCBI等来实现。
数据集成的关键是建立数据之间的关联和链接，以便进行跨数据源的查询和分析。
此外，还需要确保数据的一致性和完整性，以提高数据的可信度和可用性。
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。
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用生物信息学是一门涉及生物学、计算机科学和数学等多个学科领域的交叉学科，它通过利用计算机和网络技术对生物学信息进行收集、存储、处理和分析，从而揭示生物学领域的规律和特征。
在生物信息学的实验教学中，网络资源发挥着重要的作用，它为学生提供了丰富的实验数据、分析工具和研究资料。
本文将介绍生物信息学实验教学中的网络资源及其利用，以及如何更好地利用这些资源来提升教学效果。
一、网络资源的种类生物信息学实验教学中的网络资源主要包括以下几类：1. 数据库资源：包括基因组数据库、蛋白质数据库、基因表达数据库、代谢通路数据库等，这些数据库收集了大量的生物学数据，包括基因序列、蛋白质结构、生物通路等信息。
2. 软件工具：包括序列比对工具、基因预测工具、蛋白结构预测工具、基因表达数据分析工具等，这些工具可以帮助学生对生物数据进行处理和分析。
3. 在线课程和教材：包括生物信息学的基础知识、实验方法、数据分析技术等内容，这些课程和教材可以帮助学生系统地学习生物信息学的理论知识和实验技能。
4. 科研论文和文献资源：包括生物信息学领域的最新研究成果、重要文献和综述文章，这些资源可以帮助学生了解生物信息学领域的最新进展和研究方向。
1. 数据获取和分析：学生可以利用数据库资源获取生物数据，然后利用软件工具对数据进行分析和处理。
通过实验练习，学生可以掌握生物信息学的基本操作技能和数据分析方法。
2. 实验设计和方案制定：学生可以通过在线课程和教材学习实验设计的基本原理和方法，然后利用科研论文和文献资源了解生物信息学领域的最新研究成果，设计和制定自己的实验方案。
3. 科研成果的分享和交流：学生可以通过网络资源了解到生物信息学领域的最新进展和研究趋势，参与学术讨论和交流，与同行进行科研成果的分享和合作。
三、如何更好地利用网络资源1. 教师的指导和引导：教师可以根据课程内容和学生的实际情况，指导学生选择合适的数据库资源和软件工具，帮助学生设计和制定实验方案，引导学生进行实验操作和数据分析。
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用随着计算机技术的不断发展和流行，生物学领域的研究也开始越来越依赖于计算机技术。
此外，计算机技术的引入，为生物学实验教学提供了更好的教学方式和资源。
如今，网络上存在着各种形式的生物信息学资源，例如软件、数据库、工具和网站等，这些资源不仅方便了生物信息学实验教学的开展，而且为学生提供了更全面、更深入的学习体验。
1. 生物信息学数据库网络上有很多针对生物信息学的数据库，例如NCBI（National Center for Biotechnology Information）、UniProt（Universal Protein Resource）等。
这些数据库都是为生物学研究者、学生和教育工作者提供的免费资源。
教师可以利用这些数据库为学生提供数据查询、处理和分析的机会。
学生可以利用这些数据资源学习实验技能、分析数据和研究生物系统的性质和功能。
网络上也可以找到很多生物信息学工具，这些工具可以帮助学生进行数据处理和分析，例如多序列比对、基因组、转录组和蛋白质组分析等。
这些工具可以让学生了解数据分析的基本原理，并为他们提供实践经验。
网络上还存在着很多生物信息学网站，这些网站提供了有关生物学研究的最新新闻、资源、工具和软件。
例如，EBI（European Bioinformatics Institute）就是一个出色的生物信息学网站。
这些网站可以帮助学生了解生物信息学的最新研究和进展，并展示生物信息学在现代生物学中扮演的重要角色。
总的来说，网络资源在生物信息学实验教学中起着至关重要的作用。
通过这些资源，学生可以更深入地了解并学习生物信息学，教师也可以更加灵活地设计生物信息学课程和实验。
随着计算机技术的不断发展，这些网络资源也将不断更新和扩充，使生物信息学的教学更加丰富多彩。
生物大数据技术的生物信息学资源整合方法
生物大数据技术的生物信息学资源整合方法随着高通量测序技术的快速发展，生物大数据的规模迅速增长，这些大规模的生物数据对于科学研究和医学实践具有巨大潜力。
然而，生物数据的有效整合与分析成为了面临的重要挑战之一。
生物信息学资源整合是解决这一问题的关键步骤之一，它旨在构建全面的、多维度的生物信息学数据集合，以促进生物学研究的进展。
本文将讨论几种常见的生物信息学资源整合方法。
数据库整合是生物信息学资源整合的重要手段之一。
生物数据库存储了大量的生物信息学数据，如基因组序列、转录组数据、蛋白质序列、分子交互数据等。
数据库整合的主要目标是将不同数据库中的数据整合到一起，形成综合的生物信息学资源。
常用的数据库整合方法包括数据导入、数据转换和数据映射。
数据导入指将不同数据库中的数据导入到一个中央数据库中，常用的工具包括ETL（Extract, Transform, Load）工具和数据集成软件。
数据转换指将不同数据库中的数据进行格式转换，以便于整合和分析。
数据映射指通过建立数据关联规则，将不同数据库中的数据进行关联，以便于数据的查询和检索。
数据标准化也是生物信息学资源整合的重要环节。
不同数据库中的数据往往存在着各种不同的数据格式和编码规范，这给数据整合和分析带来了困难。
数据标准化的目标是统一不同数据库中的数据格式和编码规范，以便于数据的整合和分析。
常见的数据标准化方法包括元数据定义和数据字典管理。
元数据定义指对于不同类型的生物信息学数据，制定统一的元数据标准，明确属性和数据类型的定义，以便于数据的交流和共享。
数据字典管理指对于各种不同的数据表和字段，建立统一的数据字典，定义字段的名称、数据类型和取值范围等。
数据标准化可以大大提高数据的一致性和可比性，促进不同数据库中数据的整合和分析。
数据挖掘技术也可以用于生物信息学资源的整合。
生物信息学数据中蕴含着大量的信息和知识，利用数据挖掘技术可以从中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘的主要任务包括聚类、分类、关联规则挖掘和时序分析等。
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用随着生物信息学的发展，越来越多的实验使用计算机程序完成数据分析和挖掘。
生物信息学实验教学的目的是让学生熟悉生物信息学的基本理论和实践技能。
为了提高教学质量，网络资源可以被广泛地利用。
本文将介绍生物信息学实验教学中的网络资源及其利用。
I. 数据库1. 生物信息学数据库包括NCBI、Ensembl、UCSC等等，这些数据库以其强大的功能和广泛的应用领域使学生可以访问多种基因组数据，包括基因序列、蛋白质序列和各种注释信息。
通过掌握这些数据库的使用方法，学生能够集中于特定的研究问题，并能够更好地解决生物信息学实验中遇到的问题。
包括PubMed、ClinVar等等，这些数据库分享了许多存储在NCBI数据库中的数据，但它们还包括了许多特定于医学领域的信息。
熟练使用这些数据库的能力可以使学生更好地理解许多疾病和治疗方案的深度知识，可以帮助他们更好地进行基因序列数据分析，定位潜在的遗传突变，发现与疾病相关的基因。
II. 在线工具许多在线分析工具，如NCBI's BLAST、ClustalW、EMBOSS和Phylogenetic Tree Builder等，可以帮助学生进行数值分析和比较分析。
这些工具提供了大量的选项和设置来自定义其实验和分析过程。
通过灵活合理的使用这些工具，可以帮助生物信息学初学者更加理解概念，更快速入门。
随着生物信息学领域的发展，许多新的算法和分析工具被开发出来。
为了让学生了解和学习这些新工具，许多教育资源it的策划者们已发布了符合19种具体课程大纲的在线课程，这些课程支持视频、幻灯片等教学形式。
这些课程可以帮助学生理解一项特定的技术或分析过程。
常见的在线教育资源平台有Coursera、EdX和Udacity等。
III. 社交网络和网上社区社交网络和网上社区（如GitHub）提供了更广泛的资源，使学生可以与世界各地的生物信息学专业人士交流。
通过参加活动、加入群组等方式，学生能够扩展他们的知识和技能，获取资源和支持。
生物信息学资源检索
（三）TrEMBL
创建于1996年，意即“Translation of EMBL”，是计算 机翻译并注释的蛋白质序列数据库，收录的序列是从EMBL中 的cDNA序列翻译得到的。记录采用SWISS-PROT数据库 格式。 TrEMBL分为两个部分：SP-TrEMBL和REM-TrEMBL。 SP-TrEMBL的条目已经专家分类并且给予SWISS-PROT存 取号，但尚未通过人工审查，最终将收入SWISS-PROT。 REM-TrEMBL包含其他剩余序列，主要是免疫球蛋白、T细 胞受体、少于8个氨基酸碱基的多肽、人工合成序列、专利 序列等。 /trembl/
21
（四）GenPept 由GenBank中的cDNA序列翻译得到的蛋白质 序列数据库。 网址： ftp:///genbank/gen pept/）
22
（五）UniProt
将PIR 、SWISS-PROT和TrEMBL3个蛋白质数据库 统一起来组建而成，包含3个部分： （1）UniProt Knowledgebase（UniProtKB），这是 蛋白质序列、功能、分类、交叉引用等蛋白质知识库， 记录经过人工筛选和注释； （2）UniRef （UniProt Non-redundant Reference） 数据库，将密切相关的蛋白质序列组合到一条记录中， 以便提高搜索速度；目前，根据序列相似程度形成3个 子库，即UniRef100、UniRef90和UniRef50； （3）UniParc（UniProt Archive），是UniProt存档库， 收录所有蛋白质序列。用户可以通过文本查询数据库， 可以利用BLAST程序搜索数据库，也可以直接通过 FTP下载数据。 网址：/
32
BOND主页
生物信息学资源与方法
Helicobacter pylori
Buchnerasp. APS
Escherichia coli大肠杆菌
human
Arabidopsis 拟南芥
Thermotoga maritima
Thermoplasma acidophilum
mouse
Caenorhabitis elegans
rat
Borrelia burgorferi
以具有特殊功能的蛋白为基础构建的有免疫球蛋白数
据库Kabat，蛋白激酶数据库PKinase等 以三维结构原子坐标为基础构建的数据库为结构分子 生物学研究提供了有效的工具，如蛋白质二级结构构 象参数数据库DSSP，已知空间结构的蛋白质家族数据
库FSSP，已知空间结构的蛋白质及其同源蛋白数据库
蛋白质序列数据库 )
PIR ( Protein Info. Resource SWISS-PROT (http://www.expasy.ch)
结构数据库
蛋白质结构数据库
PDB (Protein Data Bank),
2014.6
What is Bioinformatics
Coined by Hwa Lim in the late 1980s, popularized in the 1990s through its association with the HGP Definitions from NIH
Bioinformatics: Research, development, or application of computational tools and approaches for expanding the use of biological, medical, behavioral or health data, including those to acquire, store, organize, archive, analyze, or visualize such data Computational Biology: The development and application of data-analytical and theoretical methods, mathematical modeling and computational simulation techniques to the study of biological, behavioral, and social systems 中文定义：生物信息学是综合运用数学、计算机科学和生物学工具,以 获取、加工、储存、分配、分析和解释生物信息，理解生物数据中 的生物学含义
(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。
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用
生物信息学实验教学中的网络资源及其利用生物信息学是一个涉及多学科的学科，需要使用各种网络资源来进行实验教学。
以下是一些常见的网络资源及其在生物信息学实验教学中的利用。
1. 数据库：生物信息学实验教学中最常用的网络资源之一就是各种生物数据库。
这些数据库包括基因序列数据库（如GenBank、EMBL、DDBJ）、蛋白质数据库（如UniProt）、结构数据库（如PDB）、代谢数据库（如KEGG）、疾病数据库（如OMIM）等。
这些数据库提供了大量的生物信息数据，学生可以通过搜索和下载这些数据来进行数据分析和生物信息学实验。
2. 工具网站：生物信息学实验教学中也需要使用各种工具来进行数据分析和生物信息学实验。
这些工具可以是在线的，也可以是下载安装到本地的。
常见的在线工具网站包括NCBI（提供各种搜索和分析工具）、UCSC（提供基因组浏览器）、Ensembl（提供基因注释和功能预测工具）等。
学生可以通过这些工具网站进行序列比对、基因注释、功能预测、基因表达分析等各种生物信息学实验。
3. 开放教育资源：随着开放教育资源的兴起，越来越多的生物信息学实验教学资源开始以开放的形式在网络上分享。
这些资源包括实验教材、实验指导、实验数据和实验结果等。
学生可以通过搜索相关的开放教育资源来获取参考材料和学习资料，提高实验教学效果。
4. 在线课程：网络上也有一些生物信息学的在线课程，这些课程提供了全面而系统的生物信息学实验教学内容。
学生可以通过参加这些在线课程来学习和实践生物信息学实验。
一些知名的在线课程平台如Coursera、edX、MOOC等都提供了生物信息学课程，学生可以通过这些平台来寻找合适的课程。
网络资源在生物信息学实验教学中起到了重要的作用。
它们为学生提供了大量的生物信息数据和工具，以及开放教育资源和在线课程，使得学生能够更加方便地进行数据分析和实验操作，提高实验教学的效果。
在利用这些网络资源时，学生也要注重选择合适的资源，并注意合理使用和引用。
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
生物信息学是一门应用学科，需要大量的数据资源支持。
下面是生物信息学常用的数据资源介绍：
1. 基因组数据资源：包括多个物种的基因组序列和注释，如人类基因组数据库(Ensembl)、基因组浏览器(Genome Browser)等。
2. 转录组数据资源：包括多个物种的RNA序列和注释，如基因表达测定(Gene Expression Omnibus)、序列读取归档序列(SRA)等。
3. 蛋白质数据资源：包括蛋白质序列、结构和功能等信息，如蛋白质数据库(UniProt)、物种特异性酶数据库(Swiss-Prot)等。
4. 代谢组数据资源：包括代谢物浓度和代谢通路等信息，如生物化学反应和代谢通路数据库(KEGG)、代谢库(HMDB)等。
5. 疾病数据资源：包括疾病基因和相关表型等信息，如人类遗传疾病数据库(HGMD)、临床变异数据库(ClinVar)等。
以上是常用的生物信息学数据资源介绍，这些数据资源为生物信息学研究提供了丰富的数据基础，使得生物信息学研究更加精准和有效。
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逻辑符的运算次序是从左至右，括号内的检索式可作为一个 单元，优先运行。
布尔逻辑检索允许在检索词后面附加字段标识
例如：rice[ti] AND Bao YM[au] AND 2008:2009[dp]
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Question1:
如何查找由Zhu J实验室于2005以后发表的, 题目中显示关于 水稻的文献.
名称 生物信息学引论 生物信息学的生物学基础 生物信息学数据库资源 DNA和蛋白质序列分析 系统发生分析 基因表达数据分析 其他常用生物信息学工具 电子克隆的原理和应用 基本生物信息学工具的开发与应用
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3
第三章 生物信息学数据库资源
--数据库查询
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4
GenBank
生物信息学资源
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Question 2:
如：我要查找BaoYM在Nature或Science上发表的论文
1 Bao YM[au] AND (Nature[Journal] OR Science[Journal]) 2 Bao YM[au] AND Nature OR Science[Journal] 3 Bao YM[au] AND Nature[Journal] OR Science[Journal] 4 Bao YM[au] AND (Nature OR Science)[Journal] 哪一个检索语言是正确的?
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生物信息学资源
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查找蛋白质序列:
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查找EST序列:
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查找Structure:
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查找Structure:
生物信息学资源
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生物信息学资源
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生物信息学资源
37
生物信息学资源
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查找Unigene
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生物信息学 Bioinformatics
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1
Questions:
下列数据库分别是什么类型的数据库?
GenBank, PIR, DDBJ, SWISS-PROT, PDB, EMBL, TrEMBL, MMDB
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2
编号 第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章 第八章 第九章
UniGene 是非冗余的某个基因的集合,包含了该基因所有的 经过实验证明的转录本及其表达信息.
生物信息学资源
40
生物信息学资源
41
生物信息学资源
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生物信息学资源
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生物信息学资源
44
生物信息学资源
45
生物信息学资源
18
在PubMed页面上选择Advanced Search:
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19
在PubMed页面上选择Advanced Search:
生物信息学资源
20
在PubMed页面上选择Limits:
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21
在PubMed页面上选择Limits:
生物信息学资源
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期刊检索
生物信息学资源
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如何获取GenBank中的序列?
生物信息学资源
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如何获取GenBank中的序列? 同样存在限制字段:
常用的有: Author: Bao YM[au] title: SNARE[ti] organism: rice[organism]
或者直接输入: Accession: AY077725[Accession] Gene Name: ZFP15[Gene Name] Protein Name: ZFP15[Protein Name]
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复杂检索
1. 限制字段类别 常用的有: Author: Bao YM[au] Title: stress[ti] Tilte/Abstract： stress[title/abstract] Date: 1999:2009[dp]
生物信息学资源
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复杂检索
2. 布尔逻辑运算：
AND、OR、NOT必须大写。
UniGene is an experimental system for automatically partitioning GenBank sequences into a non-redundant set of gene-oriented clusters. Each UniGene cluster contains sequences that represent a unique gene, as well as related information such as the tissue types in which the gene has been expressed and map location.
如: Bao YM[au] AND SNARE[ti] AND rice[organism]
如果没有限定，就是任意字段。
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Question:
从小鼠中查找Bao实验室发布的p53蛋白相关的 DNA序列.
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直接录入注册号查询:
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PubMed的特点
收录的文献多!!大部分与生命科学相关 自动词语匹配 链接点多，部分在网上免费获得全文 也可以直接定购原文
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二、检索规则
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9
二、检索规则
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