生物信息学资源检索分析
生物信息学 第三章 生物信息数据库及其信息检索 ppt课件
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)
搜索引擎在生物信息学中的应用
搜索引擎在生物信息学中的应用随着生物技术的迅速发展，生物信息学逐渐成为生物学、化学、计算机科学和统计学等领域的交叉学科，涉及到大量复杂的数据和信息。
如何快速高效地搜索和分析这些数据和信息，成为了生物信息学领域中的一大问题。
而搜索引擎正是生物信息学中的一大利器，它不仅可以加速数据和信息的查找，还可以通过数据挖掘和分析，提高相关领域的研究和应用。
一、生物信息学中的数据在生物信息学领域中，数据是最核心的资源之一。
这些数据包括但不限于基因序列、蛋白质序列、结构和功能、代谢通路、基因表达谱、疾病数据、分子模拟数据等等。
这些数据量庞大、种类繁多，需要进行整理、分类和归纳，方便生物学家和医学家的研究工作。
而搜索引擎的出现，确实可以为这些繁琐的工作提供很大的帮助。
二、生物信息学中的搜索引擎1. PubmedPubmed是由美国国立医学图书馆开发的全球性医学文献检索系统，包括Medline，它是生物医学领域的一大“百科全书”。
Pubmed通过支持多关键词搜索、正则表达式搜索、标签搜索、引文检索等多种方式，协助生物学家和医学家快速地找到相关研究论文。
2. NCBINCBI（美国国立生物技术信息中心）是美国国立卫生研究院的一部分，是国际生物信息学研究和学术交流的主要平台。
NCBI通过提供数据库、工具集和搜索引擎等一系列资源，支持生物学家和医学家进行基因、蛋白等多方面的研究。
NCBI的搜索引擎包括PubMed、BLAST、Entrez等，提供快速而全面的科研服务。
3. UniProtUniProt是一个全球性的生命科学知识库，包括蛋白质序列、基因组数据和蛋白质结构信息。
UniProt通过基于关键字、序列特征、注释信息、结构等多种条件的搜索，为生物学家、生物技术工作者、医学研究者等提供的一个重要的资源。
4. PDBPDB（蛋白质数据库）是生物信息学领域中最重要的蛋白质数据存储库之一，包括了全球范围内蛋白质晶体学研究中得到的精细三维结构信息。
生物信息学分析平台的使用教程与数据挖掘
生物信息学分析平台的使用教程与数据挖掘生物信息学是将信息科学和生物学相结合的交叉学科领域，它利用计算机和统计学等工具来管理、解释和分析生物学数据。
生物信息学分析平台是为帮助生物学家处理和分析大规模生物学数据而设计的软件工具。
本文将介绍生物信息学分析平台的使用教程，并探讨如何利用数据挖掘技术在生物学研究中发现新的知识。
一、生物信息学分析平台的基本功能生物信息学分析平台通常提供一系列工具和算法，用于处理和分析生物学数据，包括测序数据、基因表达数据、蛋白质结构数据等。
常见的生物信息学分析平台有NCBI、UCSC、Ensembl等。
1. 数据查询和检索：生物信息学分析平台允许用户通过关键词、ID号或其他属性来查询和检索生物学数据库中的数据。
用户可以根据自己的研究目的来选择合适的数据库，如基因组数据库、蛋白质数据库等。
2. 数据处理和分析：生物信息学分析平台提供各种工具和算法，用于处理和分析生物学数据。
常见的功能包括质量控制、序列比对、基因表达定量、蛋白质互作预测等。
用户可以根据自己的研究问题选择合适的工具和算法进行分析。
3. 数据可视化和结果解释：生物信息学分析平台通常提供数据可视化工具，用于将分析结果以图表或图形的形式展示出来。
这有助于用户理解和解释分析结果，并从中提取有意义的信息。
二、生物信息学分析平台的使用教程以下是一般性的生物信息学分析平台使用教程，具体操作可能因平台而异，仅供参考。
1. 注册账户和登录平台：生物信息学分析平台通常需要用户注册账户后进行登录，以便保存用户的分析结果和设置。
2. 数据查询和检索：在平台的搜索栏中输入关键词、ID号或其他属性，选择合适的数据库，点击搜索按钮进行查询和检索。
3. 数据下载和导入：根据查询结果选择需要的数据，并下载到本地计算机。
下载的文件可能是文本文件、FASTA格式文件等。
将数据导入到生物信息学分析平台中，准备进行后续的数据处理和分析。
4. 数据质量控制：对导入的数据进行质量控制，去除低质量的序列或数据点。
生物信息学分析方法
跨膜结构域预测 TMHMM
http://www.cbs.dtu.dk/services/TMHM M-2.0/
蛋白互作网络 STRING
http://string.embl.de
polymerase
DNA repair
helicase
双序列比对 序列分析 多序列比对（系统进化树、保守基序） ORF(Open Reading Frame)分析 基因结构分析（外显子、内含子）
节律基因Timeless
数据库 MGI
/
数据库 NCBI
https:///Blast.cgi
数据库 TAIR
/
多序列比对 MEGA
/
LTR
MSA-like TGA-element
414
568 289
CCGAAA
CCCAACGGT AACGAC
low-temperature responsiveness
cell cycle regulation auxin-responsive element
转录因子结合位点分析 JASPAR
/
系统发育树 MEGA
/
保守基序分析 MEME
/tools/meme
基因结构 GSDS
http://gsds.cLeabharlann /
启动子分析 PlantCARE
基序名称 位置 序列特征 功能
常用的生物信息学 分析方法
第十组
生物信息学Bioinformatics
生物信息学是一门在生命科学的研究中，以计算机为工具 对生物信息进行储存、检索和分析的科学。 生物信息学基本上是分子生物 学与信息技术的结合体。
研究材料和结果是各种各样
的生物学数据 研究工具是计算机 研究方法包括对生物学数据的 搜索（收集和筛选）、处理 （编辑、整理、管理和显示） 及利用（计算、模拟）
北京大学生物信息学检索教程
专门数据库目录网站
《核酸研究》2000年开始创建了生物信息 学数据库目录。 DBCat：法国生物信息中心于1997年建立 的数据库目录。到目前为止收录500多个 数据库。大部分数据库是可以免费下载的 公用数据库。
生物信息学中心
1.NCBI：美国国立生物技术信息中心(The National Center
三、基因组数据库
GDB：人类基因组数据库。 MDB：鼠基因组数据库。 DICTYDB：盘基网柄菌(Dictyostelium discoideum)基因组 数据库。 EcoGene：大肠杆菌(Escherichia coli)K12基因组数据库。 FLYBASE：果蝇(Drosophila)基因组数据库。 MAIZEDB：玉米基因组数据库。 SGD：酵母菌(Saccharomyces)基因组数据库。 STYGENE：沙门氏菌(Salmonella typhimurium)LT2基因 组数据库。 SUBTILIST：纤小杆菌(Bacillus subtilis)168基因组数据库。 WORMPEP：蠕虫(Caenorhabditis elegans)基因组计划蛋 白数据库
相似性比对分析
BLAST(Basic Local Alignments Tool)是最 为常用的序列相似性比较的工具。主要用 于序列和数据库中的序列比较。根据序列 和数据库中的序列不同类型分为5种。
程序 BLASTN BLASTP BLASTX TBLASTN TBLASTX 查询序列 核酸 蛋白质 核酸翻译后序列 蛋白质 核酸翻译后序列 数据库 核酸 蛋白质 蛋白质 核酸翻译后序列 核酸翻译后序列
Identifier Accession number Description Keywords Organism(species) Organism(classification) Reference number Reference authors Reference title Reference location Database cross-reference Medline number Feature table header data
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将大量数据和信息与生命科学相结合的学科，随着技术的不断发展，越来越多的生物信息学数据资源得到了广泛应用，使得生物信息学研究呈现出爆发式增长的态势。
在接下来的文章中，我将介绍一些常用的生物信息学数据资源。
1. 基因组浏览器基因组浏览器是生物信息学研究中非常常见的一种工具，在基因组浏览器中，用户可以利用多种查询方式快速定位以及查找基因序列、变异位点、基因表达等数据，具体的使用方法可以参考NCBI、UCSC和ENSEMBL等公共数据库。
2. 数据库公共数据库是生物信息学在数据共享和协作方面发挥重要作用的平台之一，NCBI、ENSEMBL、UniProt和GenBank等是生物信息学具有代表性的公共数据库，这些数据库为用户提供了一系列的基因组、转录组、蛋白质、代谢物等多种数据资源，这些数据可以帮助研究者进行基因预测及分析，杂交研究、协同研究等多种生物信息学研究。
3. 软件工具与数据库不同的是，软件工具主要起到数据分析与处理的作用。
对于不同的数据分析任务，不同的软件工具适应程度也不同，因此在生物信息学研究过程中需要不断尝试和探索，比如在转录组分析中，DESeq2和edgeR是非常常用的工具。
4. 人类基因组计划人类基因组计划是一项耗时多年，费用庞大的生命科学研究计划，目的是把人类的基因组解码，并制定新的医学治疗方案等。
在该项目结束后，因为庞大的数据量，成千上万名的研究者可以在其基础上继续开展基因组学研究，这进一步推动了生命科学领域的发展。
5. 元分析数据集随着生物信息学领域的快速发展，元分析数据集作为新工具出现了。
它是由几个相对独立的研究组合而成，旨在研究特定生物过程的数据，比如癌症发病的前因后果，它们包括多个数据来源和测序仪，提供了更全面、多元化的基因数据，为进一步研究确定新的生物标志物和治疗方法提供了更加可靠的基础。
综上，以上我们介绍了一些生物信息学研究中使用频率较高的数据资源，它们共同构成了生物信息学领域的基础设施，在加速科研发展、优化研究流程、减少人力物力成本等方面发挥重要作用，一方面可以帮助科研工作者得到更准确的结果，另一方面又能为更广泛的生命科学研究打开更广的视野。
生物数据库检索基本方法
生物数据库检索基本方法生物数据库是生物信息学研究的重要工具，可以存储和管理生物实验数据、基因组序列、蛋白质结构等丰富的生物信息资源。
生物数据库的检索方法多种多样，对于生物学研究者来说，熟练掌握生物数据库的检索技巧是进行生物学研究的基本要求之一、本文将探讨几种常用的生物数据库检索方法。
首先，关键字检索是最常用的数据库检索方法之一、用户可以通过输入关键字来相关的生物信息。
关键字可以是生物学的术语、基因名称、蛋白质名称等。
例如，在NCBI (National Center for Biotechnology Information)网站上，用户可以通过关键字数据库中的文章、序列、蛋白质等信息。
在关键字检索中要注意选择合适的关键字和结合逻辑运算符，如“与”、“或”、“非”等，以提高结果的准确性。
其次，序列相似性是生物数据库检索的重要方法。
序列相似性可以通过比对查询序列与数据库中的序列进行相似性计算，找到与查询序列具有高度相似性的序列。
常用的序列相似性工具包括BLAST (Basic Local Alignment Search Tool)、FASTA (Fast All)、Smith-Waterman等。
用户可以将待的序列输入到这些工具中，然后选择适当的数据库进行。
另外，数据库的交叉也是一种常用的检索方法。
交叉是指将一个数据库的结果与另一个数据库的结果进行对比和整合，在多个数据库中进行检索以获取更详细和全面的信息。
例如，在进行基因表达研究时，可以先在Gene Expression Omnibus (GEO)数据库中相关基因的表达数据，然后将结果与其他数据库中的信息进行整合，来进一步分析和解读实验结果。
最后，生物数据库的检索还可以借助于一些专门的数据库检索工具和软件。
这些工具和软件通常提供更高级、更专业的功能和功能，可以更有效地检索生物数据库中的信息。
例如，Ensembl、UniProt-GOA、Reactome 等数据库不仅提供了丰富的生物信息和数据，还提供了一系列分析工具和可视化工具，方便用户进行更深入的研究。
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/
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（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/）
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（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：/
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BOND主页
生物大数据技术的生物信息学数据库查询方法
生物大数据技术的生物信息学数据库查询方法生物大数据技术的快速发展为生物信息学领域带来了巨大的变革。
生物信息学数据库作为存储和管理生物学数据的重要工具，被广泛应用于生物大数据的分析和挖掘。
在这篇文章中，我将介绍几种常用的生物信息学数据库查询方法，帮助读者利用生物大数据技术更好地进行生物学研究。
首先，我们来讨论最常用的生物信息学数据库之一，基因组数据库。
基因组数据库包含了各种生物的基因组序列信息，如人类、小鼠、果蝇等。
要查询一个特定基因组的序列信息，最简单的方法是利用基因名或基因符号进行搜索。
将目标基因的名称或符号输入数据库的搜索栏，即可获得与该基因相关的详细信息，例如基因的序列、结构、功能等。
另一个常用的生物信息学数据库是序列数据库。
序列数据库存储了各种生物分子序列的信息，如DNA、RNA和蛋白质序列。
在进行DNA或蛋白质序列的查询时，一种常见的方法是使用序列相似性搜索工具，如BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）。
BLAST可以比对查询序列与数据库中的序列，找出最相似的序列并计算相似度。
通过BLAST的结果，我们可以了解到查询序列在数据库中的分布情况、物种来源以及与其他序列的相似性。
另外，功能注释数据库也是生物信息学研究中重要的查询工具。
功能注释数据库存储了各种生物分子的功能和特征信息，如基因的功能、通路信息、蛋白质的结构、功能域等。
要查询一个基因或蛋白质的功能信息，可以使用功能注释数据库提供的工具和接口。
输入目标基因或蛋白质的名称或序列，即可获得与该生物分子相关的功能注释信息，例如其参与的通路、功能域和蛋白质结构等。
此外，还有一些特定领域的生物信息学数据库，如药物数据库、代谢通路数据库等。
这些数据库针对特定的生物学问题提供了更加专门化的查询方法和功能。
例如，药物数据库可以用于查询了解药物的化学结构、药理学特性以及在人体中的作用。
代谢通路数据库则可以帮助研究人员深入了解生物体内代谢通路的结构和功能。
生物信息学实验报告
生物信息学实验报告姓名：__ 王思__＿_ __ _学号:__＿03_ ___指导老师：__ 宋晓峰_南京航空航天大学２013年４月ﻬ实验一生物信息数据库的检索一．实验目的:１.了解生物信息学的各大门户网站以及其中的主要资源。
2。
了解主要数据库的内容及结构，理解各数据库注释的含义。
3.以PｕｂＭｅd为例，学会文献数据库的基本查询检索方法。
二．实验内容：（１）国际与国内的生物信息中心国际NCBI、EBI、EｘPASｙ，ＥMBL、SIB、TIGＲ以及国内CBI、BiｏSinｏ网站的熟悉及内容的了解.核酸序列数据库：ｇeｎbａnk/EMBL－ｂanｋ/DDBJNCBI网址：EBI网址:EMBＬ网址:i。
aｃ.ｕk/emｂl蛋白质序列数据库:Swｉss Ｐrot 、ExPASy网址：Uniｐｒot网址:蛋白质结构数据库:ＰDＢ网址：csb。
org/pｄｂ/(2）数据库内容、结构与注释的浏览分别读取The ｓpike pｒｏｔeiｎof SAＲS—Coｒoｎa Virus在NCBI中的核酸序列、SWISS—PROT蛋白质序列以及ＰDB蛋白质结构序列，熟悉数据库记录的结构，学会看懂其中的注释。
核酸序列：SWISS-ＰROT蛋白质序列：PＤＢ蛋白质结构序列：其PDB文件见附件ＳARS—Cｏrona Ｖirｕs。
ＰDB文件分别读取Ｈeａmagglutinｉn Genes oｆＨ９N2 Sｕbtypｅ Inｆｌueｎza Ａ V ｉｒuses（禽流感H9Ｎ2亚型HA基因）在NＣＢI中的核酸序列、SWＩSS-PROT蛋白质序列以及PDB蛋白质结构序列，熟悉数据库记录的结构,学会看懂其中的注释。
核酸序列：SWＩSS-PROT蛋白质序列PDＢ蛋白质结构序列其PDＢ文件见附件Ｈ9Ｎ2．ＰDB文件(3)文献信息的查找与管理有效地使用ＮＣBI PｕbＭed提供的各种主要功能,查询并下载相关课题或研究方向的论文文摘与文献全文。
生物信息学数据库NCBI的检索与利用
生物信息学数据库NCBI的检索与利用
生物信息学数据库NCBI的检索与利用
Running Saved Searches and Checking for New Results Sorting Searches
Deleting a Search
生物信息学数据库NCBI的检索与利用
My NCBI — Using Preferences
and disease.
生物信息学数据库NCBI的检索与利用
生物信息学数据库NCBI的检索与利用
NCBI - Entrez 检索平台
① 词间默认逻辑关系为AND ② 短语检索加引号“”; ③ 使用的逻辑运算符有AND、OR 和 NOT; ④ 支持截词检索, 截词符用*表示
生物信息学数据库NCBI的检索与利用
plantfungalalgal生物信息学数据库生物信息学数据库ncbi的检索与利用的检索与利用蛋白质序列蛋白质序列碱基序列碱基序列序列开始标志序列开始标志序列终止标志序列终止标志生物信息学数据库生物信息学数据库ncbi的检索与利用的检索与利用字段字段含义含义解释解释locusaccessiondefinitionkeywordssourceorganismreferenceauthorstitlejournalcommentsmedlinefeaturesbasecountoriginidentifieraccessionnumberdescriptionkeywordsorganismspeciesorganismclassificationreferencenumberreferenceauthorsreferencetitlereferencelocationdatabasecrossreferencemedlinenumberfeaturetableheaderdata序列名称性质描述序列接受号序列定义关键词来源种属来源分类参文条目参文作者参文题目参文出处交叉索引medline号序列性质表头数据碱基数目序列开始标志序列终止标志terminationlinegenbank的主要字段及其含义的主要字段及其含义生物信息学数据库生物信息学数据库ncbi的检索与利用的检索与利用检索字段限制检索字段限制分子类型选择分子类型选择基因位置限定基因位置限定序列片段限定序列片段限定数据更新数据更新日期限定日期限定检索框检索框功能键功能键信息来源信息来源生物信息学数据库生物信息学数据库ncbi的检索与利用的检索与利用提供用户预览检索结果和索引检索修改检索式的方便生物信息学数据库生物信息学数据库ncbi的检索与利用的检索与利用pubmed生物信息学数据库生物信息学数据库ncbi的检索与利用的检索与利用允许用户根据不同的数据库进行特殊字段的检索生物信息学数据库生物信息学数据库ncbi的检索与利用的检索与利用提供用户预览检索结果和索引检索修改检索式的方便生物信息学数据库生物信息学数据库ncbi的检索与利用的检索与利用点击history可以浏览检索历史并能进行组配检索生物信息学数据库生物信息学数据库ncbi的检索与利用的检索与利用生物信息学数据库生物信息学数据库ncbi的检索与利用的检索与利用生物信息学数据库生物信息学数据库ncbi
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。
生物信息学实验报告
生物信息学实验报告姓名：__**_______学号：___*********____指导老师：___***____南京航空航天大学2011年11月实验一生物信息数据库的检索一．实验目的：1.了解生物信息学的各大门户网站以及其中的主要资源。
2.了解主要数据库的内容及结构，理解各数据库注释的含义。
3.以PubMed为例，学会文献数据库的基本查询检索方法。
二．实验内容：（1）国际与国内的生物信息中心国际NCBI、EBI、ExPASy，EMBL、SIB、TIGR以及国内CBI、BioSino网站的熟悉及内容的了解。
核酸序列数据库：genbank/EMBL-bank/DDBJNCBI网址：/EBI网址：/EMBL网址：/embl蛋白质序列数据库：Swiss Prot 、ExPASy网址：/Uniprot网址：/蛋白质结构数据库：PDB网址：/pdb/（2）检索练习：The spike protein of SARS-Corona Virus在NCBI中的核酸记录序列：LOCUS CS244439 3897 bp DNA linear PAT 17-JUL-2006DEFINITION Sequence 3 from Patent WO2005118813.ACCESSION CS244439VERSION CS244439.1 GI:84659113KEYWORDS .SOURCE SARS coronavirusORGANISM SARS coronavirusViruses; ssRNA positive-strand viruses, no DNA stage; Nidovirales;Coronaviridae; Coronavirinae; Betacoronavirus.REFERENCE 1AUTHORS Altmeyer,R., Nal-Rogier,B., Chan,C., Kien,F., Kam,Y.W., Siu,Y.L.,Tse,K.S., Staropoli,I. and Manuguerra,J.C.TITLE Nucleic acids, polypeptides, methods of expression, and immunogeniccompositions associated with sars corona virus spike proteinJOURNAL Patent: WO 2005118813-A2 3 15-DEC-2005;INSTITUT PASTEUR (FR); Hong Kong Pasteur Research Centre Limited(CN)FEATURES Location/Qualifierssource 1..3897/organism="SARS coronavirus"/mol_type="unassigned DNA"/db_xref="taxon:227859"CDS 44..3847/note="unnamed protein product"/codon_start=1/protein_id="CAJ56183.1"/db_xref="GI:84659114"/translation="MFIFLLFLTLTSGSDLDRCTTFDDVQAPNYTQHTSSMRGVYYPDEIFRSD TLYLTQDLFLPFYSNVTGFHTINHTFGNPVIPFKDGIYFAATEKSNVVRGWVFGSTMN NKSQSVIIINNSTNVVIRACNFELCDNPFFA VSKPMGTQTHTMIFDNAFNCTFEYISDA FSLDVSEKSGNFKHLREFVFKNKDGFL YVYKGYQPIDVVRDLPSGFNTLKPIFKLPLG INITNFRAILTAFSPAQDIWGTSAAAYFVGYLKPTTFMLKYDENGTITDA VDCSQNPLA ELKCSVKSFEIDKGIYQTSNFRVVPSGDVVRFPNITNLCPFGEVFNATKFPSVY AWERK KISNCVADYSVL YNSTFFSTFKCYGVSATKLNDLCFSNVYADSFVVKGDDVRQIAPG QTGVIADYNYKLPDDFMGCVLAWNTRNIDA TSTGNYNYKYRYLRHGKLRPFERDIS NVPFSPDGKPCTPPALNCYWPLNDYGFYTTTGIGYQPYRVVVLSFELLNAPATVCGP KLSTDLIKNQCVNFNFNGLTGTGVLTPSSKRFQPFQQFGRDVSDFTDSVRDPKTSEIL DISPCSFGGVSVITPGTNASSEV A VL YQDVNCTDVSTAIHADQLTPAWRIYSTGNNVFQ TQAGCLIGAEHVDTSYECDIPIGAGICASYHTVSLLRSTSQKSIV AYTMSLGADSSIAY SNNTIAIPTNFSISITTEVMPVSMAKTSVDCNMYICGDSTECANLLLQYGSFCTQLNR ALSGIAAEQDRNTREVFAQVKQMYKTPTLKYFGGFNFSQILPDPLKPTKRSFIEDLLF NKVTLADAGFMKQYGECLGDINARDLICAQKFNGLTVLPPLLTDDMIAAYTAALVSG TA TAGWTFGAGAALQIPFAMQMAYRFNGIGVTQNVL YENQKQIANQFNKAISQIQES LTTTSTALGKLQDVVNQNAQALNTLVKQLSSNFGAISSVLNDILSRLDKVEAEVQIDR LITGRLQSLQTYVTQQLIRAAEIRASANLAATKMSECVLGQSKRVDFCGKGYHLMSF PQAAPHGVVFLHVTYVPSQERNFTTAPAICHEGKAYFPREGVFVFNGTSWFITQRNFF SPQIITTDNTFVSGNCDVVIGIINNTVYDPLQPELDSFKEELDKYFKNHTSPDVDLGDI SGINASVVNIQKEIDRLNEV AKNLNESLIDLQELGKYEQYIKWPWYVWLGFIAGLIAI VMVTILLCCMTSCCSCLKGACSCGSCCKFDEDDSEPVLKGVKLHYTGPGGDYKDDD DK"ORIGIN1 ctatagggcg aattgggtac cgctagcgga tccgcgcgcc accatgttta ttttcctgct61 gtttctgact ctgaccagcg gcagtgacct ggaccggtgc accacttttg atgatgtgca121 ggctcctaat tacactcagc atacttcctc tatgaggggc gtgtactatc ctgatgaaat181 ttttagatcc gacactctgt atctgactca ggatctgttt ctgccattct attctaatgt241 gacaggcttt catactatta atcatacctt tggcaaccct gtgatccctt ttaaggatgg301 catctatttt gctgccacag agaagtccaa tgtggtgcgg ggatgggtgt tcggctctac361 catgaacaac aagtcccagt ccgtgattat tattaacaat tctactaatg tggtgatccg421 agcctgtaac tttgaactgt gtgacaaccc attctttgct gtgtctaagc ccatgggcac481 acagacacat actatgatct 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ccagctttgt tcccttaThe spike protein of SARS-Corona Virus在SWISS-PROT蛋白质序列：The spike protein of SARS-Corona Virus在PDB蛋白质结构序列：（3）文献信息的查找与管理有效地使用NCBI PubMed提供的各种主要功能，查询并下载相关课题或研究方向的论文文摘与文献全文。
生物信息学文献检索
文献检索科目：生物信息学专业：生物工程班级：xxxxxx姓名：xxx学号：xxxxxxxxxxxxxx目录：1. 生物信息学的简介；2. 生物信息学的产生和发展；3.生物信息学的主要研究内容4.生物信息数据库5.生物信息学的现状及展望6. 参考文献摘要：本文阐述了生物信息学的产生和发展，生物学数据库，生物信息学的主要研究内容，以及生物信息学的简单介绍等内容，展望了其未来并提出了若干在我国发展生物信息学的建议。
着重指出，理解大量生物学数据所包括的生物学意义已成为后基因组时代极其重要的课题。
生物信息学的作用将日益重要。
有理由认为，今日生物学数据的巨大积累将导致重大生物学规律的发现。
生物信息学的发展在国内、外基本上都处在起步阶段。
因此，这是我国生物学赶超世界先进水平的一个百年一遇的极好机会关键词：生物信息学，人类基因组计划，数据库，，基因组.生物信息学的简介生物信息学（Bioinformatics）是在生命科学的研究中，以计算机为工具对生物信息进行储存、检索和分析的科学。
具体而言，生物信息学作为一门新的学科领域，它是把基因组DNA序列信息分析作为源头，在获得蛋白质编码区的信息后进行蛋白质空间结构模拟和预测，然后依据特定蛋白质的功能进行必要的药物设计。
基因组信息学，蛋白质空间结构模拟以及药物设计构成了生物信息学的3个重要组成部分。
从生物信息学研究的具体内容上看，生物信息学应包括这3个主要部分：（1）新算法和统计学方法研究；（2）各类数据的分析和解释；（3）研制有效利用和管理数据新工具。
生物信息学是在生物研究领域的许多方面起中心作用的一个广泛的领域，在这些生物研究领域中最重要的就是基因组学，更明确地说就是基因测序、基因图谱的绘制、基因注释和多种基因的比较等；同时，生物信息学对于转录组学也是比较重要的；此外，生物信息学在分析应用生物芯片方法或者样本基因序列的某些形式测量得到的基因表达数据方面起着重要作用；生物信息学在蛋白质组学中的应用也是十分广泛，它可以分析蛋白质序列（比如说测定活性中心），进行蛋白质多样性研究（所使用的典型测量方法是双向凝胶和质谱分析），通过计算和实验的方法来判断蛋白质的结构，生物信息学在分析蛋白质蛋白质相互作用和作用的分子路径以及在基因修正的系统研究中也起了关键作用；它在遗传学研究领域也有其重要的地位，它既可以用来发现新的分子遗传标志（比如单核甘酸的多态性），也可以应用新发现的及现有的遗传标志来研究疾病和其它显型的遗传基础。
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（六）OWL
❖ 1994年由英国里兹（Leeds）大学和 Warrington的Daresbury国家实验室合作创 建并维护的一个复合型数据库。
❖ 数据来源于SWISS-PROT、PIR、GenPept、 SWISS-PROT、PDB、பைடு நூலகம்RL3D等数据库，去 重后整合而成的非冗余蛋白质序列数据库。
第八章 生物信息学资源检索
生物信息学数据库概述
一 生物信息学数据库的类型 二 生物信息数据收集与存贮 三 生物信息学数据库的查找
2
一、生物信息学数据库的类型
按收录信息内容分
突变数据库
图谱数据库
文献数据库
类型
序列数据库
结构数据库
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二、生物信息数据收集与存贮
生物信息数据 收集与存贮
（一）生物信 息数据的收集
International Protein Information Database, JIPID）与 德国的慕尼黑蛋白质序列信息中心（Munich Information Center for Protein Sequences, MIPS）合作成立国际蛋白质 序列信息中心（PIR-International）。 ❖ 第75.03版的PIR数据库按照数据的性质和注释详略分成四个子库： PIR1、PIR2、PIR3和PIR4。 ▪ PIR1中的序列已经验证，注释最为详尽； ▪ PIR2中包含尚未确定的冗余序列； ▪ PIR3中的序列尚未加检验，也未加注释； ▪ PIR4包括其他渠道获得的序列，既未验证，也无注释。 ❖ 网址：
❖
（四）GenPept
❖ 由GenBank中的cDNA序列翻译得到的蛋白质 序列数据库。
❖ 网址：）
（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。
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三、生物信息学数据库的查找
❖通过搜索引擎查找 ❖通过专门的生物信息学数据库目录查询
▪ 从2000年开始，《Nucleic Acids Research 》 设立了一个数据库目录（）。
❖通过生物信息学中心资源导航查询
▪ 一些著名的生物信息学中心不仅自己建立和维 护大量的生物信息数据库，而且一般在网上提 供资源导航。
（二）生物信 息数据的存贮
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（一）生物信息数据的收集
数据库与数据库合作
4．数据交换
数据库与测序中心合作
3．成批发送
数据库与期刊合作
2．直接发送
建库的初期
1．人工收集
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（二）生物信息数据的存贮
存贮格式
1．记录格式 主要有：
EMBL格式、 GenBank格 式
2．序列格式： FASTA格式， 又称Pearson 格式
❖ 到2009年10月，SWISS-PROT（57.11版）收录了 512994条序列，包含180531504个氨基酸。
❖ 网址：
（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。
核酸序列数据库
❖GenBank ：由美国国家生物技术信息中心 (NCBI)管理和维护大型、综合性的公共核 酸序列数据库，包括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和生物 学注释。
❖ 网址：
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国际核酸序列数据库协作体
DDBJ
EMBL
INSDC
GenBank
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GenBank检索
❖ Entrez是NCBI生物信息学数据库集成检索系统， 可以检索以下生物信息学数据库。
❖例如，查找H1N1流感病毒（H1N1 Flu Virus） 的核酸序列。其检索步骤是：
（1）进入Entrez主页（），在提问框输入H1N1 Flu Virus。
（2）点击“GO”，得到各个数据库的检索结果。
（3）点击“Nucleotide: Core subset of nucleotide sequence records”，得到 GenBank核酸序列数据库中的4801条记录简要格式（Summary）。
(4）点击记录的标题，即可获取该记录的详细信息。
蛋白质数据库
一 蛋白质序列数据库 二 蛋白质结构数据库 三 蛋白质功能数据库
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一、蛋白质序列数据库
（四）GenPept
（三）TrEMBL
（五）UniProt （六）OWL
（二）SWISS-PROT （一）PIR
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（一）PIR
❖ 创建于1984年。 ❖ 1988年，美国NBRF、日本国际蛋白质信息数据库（Japan
PIR主页
（二）SWISS-PROT
❖ 创建于1986年 ❖ 由瑞士生物信息学研究所（Swiss Institute of
Bioinformatics，SIB）和欧洲生物信息研究所（EBI） 共同维护和管理。
❖ 1994年，SIB创建蛋白质专家分析系统(Expert Protein Analysis System，ExPASy) ()，除了开 发、维护和管理SWISS-PROT数据库外，还提供蛋白 质序列、结构、功能和蛋白质2D-PAGE图谱等蛋白质信 息资源