第二章 生物信息学数据库资源
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。
生物信息学概论第二章数据库搜索与两两比对
C
-2
T
-3
C
-4
G
-5
1-1=0，表示在横向序列中插入 ， 一个空位， 一个空位，然后与纵向序列中 比较， 的C比较，空位罚分 。 比较 空位罚分-1。 -1+0=-1，表示横向 ， 序列的A与纵向序 序列的 与纵向序 列的C进行比较 进行比较， 列的 进行比较， 失配得分0。 失配得分 。 -2-1=-3，表示在纵 ， 向序列中插入一个 空位， 空位，然后与横向 序列中的A比较 比较， 序列中的 比较， 空位罚分-1。 空位罚分 。 A
除以m 利用每个氨基酸出现的频度对起进行标准化，得到PAM-1矩 矩 以Aij除以 a 利用每个氨基酸出现的频度对起进行标准化，得到 阵中的元素R 阵中的元素 ij
式①中Mab为任意氨基酸b替代a的概率 式②中pa为氨基酸a未被替换的概率
100个残基发生一次替换的PAM-1矩阵
针对不同的进化距离采用PAM 矩阵 针对不同的进化距离采用
打分矩阵（ 打分矩阵（Scoring Matrix） ）
核酸打分矩阵设DNA序列所用的字母表为 Α = { A，C，G，T }
a. 单位矩阵 b. BLAST矩阵 c. 转换-颠换矩阵（transition，transversion） （嘌呤：腺嘌呤A，鸟嘌呤G；嘧啶：胞嘧啶C，胸腺嘧啶T）
单位矩阵 A A T C G 1 0 0 0 T 0 1 0 0 C 0 0 1 0 G 0 0 0 1 A T C G BLAST矩阵 矩阵 A 5 T -4 C -4 -4 5 -4 G -4 -4 -4 5 A T C G 转换-颠换矩阵 转换 颠换矩阵 A 1 -5 -5 -1 T 1 C G -5 -5 -1 -1 -5 -5 -1 1
第二章 生物学数据库及其检索
二级数据库（ Secondary database ）：在 一级数据库的信息基础上进行计算机加工 处理并增加了许多的人为注释而构成的 （例如：NCBI的RefSeq数据库等）。
Primary vs. Secondary Databases
Curators
Sequencing Centers
Labs
➢ DDBJ的英文版网址： http://www.ddbj.nig.ac.jp/index-e.html/
国际上最权威的核酸序列数据库
日本国立遗传研究所的DDBJ http://www.ddbj.nig.ac.jp/searches-e.html
（二）基因组数据库GDB
• 基因组数据库(GDB)创建于1990年，是一个专门 汇集人类基因组数据的数据库，为人类基因组计 划(HGP)保存和处理基因组图谱数据。
计算机文档，是统一管理的相关数 据的集合，其储存形式有利于数据 信息的检索与调用。
二、生物学数据库
在生物信息学者们的努力下， 人类基因组序列数据连同其它多种 模式生物的序列数据及各自相应的 基因结构与功能信息皆可供众多生 物学家们免费接入与使用。
模式生物
Ureaplasma urealyticum
Chapter 2
第二节 常用数据库
常用数据库
类 序列
型 一次数据库
核 酸
基因组 序列
一次数据库
一次数据库
蛋
白
质
复合数据库
二次数据库
名称 Genebank EMBL DDBJ GDB SWISS-PROT PIR TrEMBL UniProt MIPS
GenPept NRL-3D
NRDB OWL SWISS-PROT＋ TrEMBL PROSITE PRINTS BLOCKS Pfam IDENTIFY COGs ProDom
生物信息学相关数据库资源介绍
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
华侨大学课件系列：《生物信息学_数据库及查询》02
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] 如: Bao YM[au] AND SNARE[ti] AND rice[organism] 如果没有限定，就是任意字段。
复杂检索
2. 布尔逻辑运算： AND、OR、NOT必须大写。
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]]
在PubMed页面上选择Advanced :
全球
86
89
92
95
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01
04
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19
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19
20
20
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07中国Google vs 查中文生物文献29
Google scholar(学术搜索）
查英文生物文献
关键词的选择
不是特殊情况，尽量使用名词原形，不 使用复数、所有格等 尽量使用专业用语，不使用 the, of, and, research等常用词作为关键词 为了减少遗漏，使用尽可能少而精的关 键词
23
EMBL和GenBank数据格式的对比文献查找Google 中国期刊网 PubMed
学术介绍
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
EMBnet
EMBnet (European Molecular Biology Network)建立于1988年，由多个 位于欧洲及欧洲以外的成员国节点及专业节点组成。除了上面提到的欧 洲生物信息学研究所EMBL-EBI，瑞士生物信息研究所SIB、澳大利亚国 家基因组学信息服务（AGRIS）以及中国北京大学的生物信息中心PKUCBI都是EMBnet的成员。它们不仅为本国用户提供生物信息资源及生物 计算服务，同时提供用户支持、培训以及进行相关的生物信息研究与开 发。比如专业蛋白质分析系统ExPASy就是由SIB开发及维护，而通用蛋 白质资源UniProt则由EMBL-EBI及SIB、PIR共同进行维护的。由于 EMBnet的成员国节点及专业节点各自包含了大量的公共数据信息及自 行开发的数据库及分析工具，因此可作为生物学数据资源的补充来源。 相关信息可以从/en/members/National 和 /en/members/Specialist中查到。
EBI
EBI（），全称是European Bioinformatics Institute，是隶属于欧洲分子生物学研究室 （EMBL）的一个非盈利性的学术机构，专门从事生物信息 学方面的研究与服务。EBI的主要任务包括为科研团体免费 提供数据及生物信息学服务；从生物信息学的角度上为推动 特定科研项目的发展做出努力，为各阶层的科研人员提供高 级生物信息学培训以及帮助向工业界发布最新技术等。EBI 的网站在数据规模与承担的任务方面都与NCBI相当，其资 源也分为数据库、工具、EBI研究小组、培训、帮助等几个 部分，而全部资源及工具则显示在其Site Index页面 （/Information/sitemap.html）中。
生物信息学中的数据库资源及其应用
生物信息学中的数据库资源及其应用摘要：伴随着生物信息学的发展，生物信息数据库日趋完善。
现对生物信息学、数据库的建设及其应用情况进行了综述，并展望生物信息学的发展前景。
关键词：生物信息学；数据库的建设及其应用生物信息学(Bioinformatics)是80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新的交叉学科，最初常被称为基因组信息学。
广义地说，生物信息学是一门采用计算机技术和信息论方法对蛋白质及其核酸序列等多种生物信息采集、加工、储存、传递、检索、分析和解读的科学，是现代生命科学与信息科学、计算机科学、数学、统计学、物理学和化学等学科相互渗透而形成的交叉学科。
美国人类基因组计划中[1]，对基因组信息学有这样的定义：它是一个学科领域，包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面。
这一定义包含着两方面的内容，一方面是发展有效的信息分析工具，构建适合于基因组研究的数据库，用于搜集，管理，使用人类基因组和模式生物基因组的巨量信息。
另一方面是配合实验研究，确定约30亿个碱基对的人类基因组完整核苷酸顺序，找出全部约10万个人类基因在染色体上的位置以及包括基因在内的各种DNA片段的功能，也就是“读懂”人类基因组[2]。
正如基因组信息学的定义所确定的，它的研究内容主要包含两个部分，一是基因组相关数据的收集与管理，另一个是基因组数据内涵的分析与解释，也就是遗传密码的破译。
生物信息学自产生以来大致经历了前基因组时代、基因组时代和后基因组时代三个发展阶段。
前基因组时代的标志性工作包括生物数据库的建立、检索工具的开发以及DNA和蛋白质序列分析等；基因组时代的标志性工作包括基因识别与发现、网络数据库系统的建立和交互界面工具的开发等；后基因组时代的标志则是大规模基因组分析、蛋白质组分析以及各种数据的比较与整合。
三个阶段虽无明显的界限，却真实地反映了整个研究重心的转移变化历程[3]。
1 生物信息学数据库简介近年来随着大量生物学实验数据的积累，众多的生物学数据库也相继出现，它们各自按照一定的标准收集和处理生物学实验数据，并提供相关的数据查询、处理等服务。
生物信息学概论 2 序列数据资源 v7
2 序列数据资源 (1)2.1 分子生物学数据库 (1)2.2 序列数据存放格式 (5)2.3 核酸序列数据库 (9)2.3.1 GenBank数据库 (10)2.3.2 RefSeq数据库 (16)2.3.4 EPD数据库 (17)2.4 蛋白质序列数据库 (19)2.4.1 UniProt简介 (19)2.4.2 UniProtKB数据库 (19)2.5 基因组数据资源 (24)2.5.1 基础知识 (24)2.5.2 不同物种的基因组数据库 (27)2.5.3 人类基因组数据库 (32)2.6 数据的检索与获取 (46)2.6.1 检索工具 (47)2.6.2 获取序列数据的例子 (50)参考书目 (54)2 序列数据资源随着测序技术的不断发展，公共数据库中积累了大量的核苷酸和蛋白质序列数据。
熟悉并了解这些数据将有助于更好地开展生物信息学相关的研究与应用。
本章介绍了几个常用的核苷酸和蛋白质序列数据库，以及从这些数据库中获取需要的信息的方法。
2.1 分子生物学数据库目前已有数以千计的分子生物学数据库（Molecular biology database）。
它们具有如下特点。
（1）数据库数量众多国际著名杂志《核酸研究》（Nucleic Acids Research，NAR）每年都会出版一期生物信息数据库专刊，用于发表新增的分子生物学数据库的文章外，还会发表一篇称为“分子生物学数据库集合”（The Molecular Biology Database Collection）的文章，介绍目前国际上得到公认的各类分子生物学数据库的统计信息。
从1999到2008年，NAR 报道的数据库数量的增长情况如图2.1所示。
截至2009年，其报道的国际共享数据库资源已达到1170个。
（2）数据库种类繁杂目前的分子生物学数据内容非常丰富，研究人员可以针对不同的目的和需求来收集和整理相关的数据，例如，存储大量核酸和蛋白质序列数据的数据库、提供人类基因组和其他基因组注释的数据库、蛋白质家族数据库、特定物种的基因组数据库、存储和人类疾病相关基因突变的序列信息的数据库、基因表达谱数据库、存储转运RNA 分子的数据库、存储基因调控区域的数据库，以及结构数据库等等。
生物信息学知识点总结分章
生物信息学知识点总结分章第一章：生物信息学概述生物信息学是一门综合性学科，结合计算机科学、数学、统计学和生物学的知识，主要研究生物系统的结构、功能和演化等方面的问题。
生物信息学的发展可以追溯到20世纪70年代，随着基因组学、蛋白质组学和生物技术的发展，生物信息学逐渐成为生物学研究的重要工具。
生物信息学的主要研究内容包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学、系统生物学等。
生物信息学方法主要包括序列分析、结构分析、功能预测和系统分析等。
第二章：生物数据库生物数据库是生物信息学研究的重要基础，主要用于存储、管理和共享生物学数据。
生物数据库包括基因组数据库、蛋白质数据库、代谢数据库、生物通路数据库等。
常用的生物数据库有GenBank、EMBL、DDBJ等基因组数据库，Swiss-Prot、TrEMBL、PDB等蛋白质数据库，KEGG、MetaCyc等代谢数据库，Reactome、KeggPathway等生物通路数据库等。
生物数据库的建设和维护需要大量的人力和物力，目前国际上已建立了众多生物数据库，为生物信息学研究提供了丰富的数据资源。
第三章：序列分析序列分析是生物信息学研究的重要内容，主要应用于DNA、RNA、蛋白质序列的比对、搜索和分析。
常用的序列分析工具包括BLAST、FASTA、ClustalW等，这些工具可以帮助研究人员快速比对和分析生物序列数据，从而挖掘出序列的相似性、保守性和功能等信息。
序列分析在基因组学、蛋白质组学和系统生物学等领域发挥着重要作用，是生物信息学研究的基础工具之一。
第四章：结构分析结构分析是生物信息学研究的另一个重要内容，主要应用于蛋白质、核酸等生物分子的三维结构预测、模拟和分析。
常用的结构分析工具包括Swiss-Model、Modeller、Phyre2等，这些工具可以帮助研究人员预测蛋白质或核酸的三维结构，分析结构的稳定性、功能和相互作用等特性。
结构分析在蛋白质结构与功能研究、蛋白质药物设计等方面发挥着重要作用，为生物信息学研究提供了重要的技术支持。
基因编辑研究中的生物信息学分析与数据库资源利用
基因编辑研究中的生物信息学分析与数据库资源利用随着技术的发展，基因编辑成为一种革命性的工具，可以用于修改生物体的基因组。
生物信息学分析和数据库资源的利用在基因编辑研究中起着非常重要的作用。
这些工具和资源可以帮助研究人员理解基因组的组成、功能以及基因编辑技术的潜在效果和风险。
本文将探讨基因编辑研究中生物信息学分析和数据库资源的使用。
首先，生物信息学分析在基因编辑研究中发挥着关键的作用。
它可以帮助研究人员分析基因组的序列，并提供有关基因和基因组功能的信息。
一种常用的生物信息学分析是基因预测，即通过计算方法识别和注释基因组中的基因。
这种分析利用计算机算法和数据库中的已知序列信息，可以帮助确定基因的位置、结构和编码蛋白质的能力。
此外，生物信息学分析还可以用于预测基因的功能，识别调控元件，推断基因组中的突变等。
通过这些分析，研究人员可以更好地了解基因组的组成和功能，从而指导基因编辑实验的设计和解读结果。
其次，数据资源在基因编辑研究中起着至关重要的作用。
大量的生物学数据和数据库可以提供给研究人员使用。
例如，基因组测序项目产生了大量的基因组数据，这些数据可以用于寻找潜在的基因编辑目标、确定引导RNA序列等。
此外，还有许多数据库专门用于存储和共享基因编辑实验数据。
这些数据库可以帮助研究人员了解已有的基因编辑实验结果，了解各种工具和技术的可行性和效果，加速研究进展。
除了实验数据，还有许多数据库用于存储基因组的注释信息和功能预测结果。
这些信息可以为基因编辑研究提供宝贵的参考。
此外，生物信息学分析和数据库资源支持研究人员进行高效的基因编辑实验设计和结果解读。
通过生物信息学分析，研究人员可以确定基因组中的潜在编辑位点，并设计特定的编辑试剂或方法。
例如，可以通过生物信息学分析预测和筛选潜在的CRISPR/Cas9靶点序列，以便更准确地编辑目标基因组。
此外，研究人员还可以利用生物信息学分析来评估编辑效率和特异性，以及预测潜在的副作用和风险。
生物信息学课件
线虫 Caenorhabditis elegans ——AceDB数据库
/genome.shtml
2019/12/12
GenBank：由美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information, NCBI)建立。该 中心隶属于美国国家医学图书馆，位于美国国家卫生 研究院(NIH)内。
EMBL：欧洲分子生物学实验室(European Molecular Biology Laboratory, 其下有European Bioinformatics Centre)，主要位于英国剑桥Cambridge和德国汉堡 Hamburg。
AUTHORS Battelle,B.-A., Andrews,A.W., Calman,B.G., Sellers,J.R.,
Greenberg,R.M. and Smith,W.C.
TITLE
Direct Submission
JOURNAL Submitted (02-MAR-2000) Whitney Laboratory, University of Florida,
• 总之，信息源的特点是：
– 自治的 (autonomous)
数据集成
– 分布式的 (distributed) – 异构的 (heterogeneous)
Data Integration
2019/12/12
一、 生物信息学数据库
生物信息学数据库的种类 分子生物信息数据库种类繁多。归纳起来，大体
(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
第二章生物信息学-数据库结构和注解精品PPT课件
一、国外几个主要的生物信息学数据库 二、国内生物医学文献数据库介绍 三、NCBI数据库介绍
四、NCBI数据库应用举例—— 应用PubMed数据库查找文献方法介绍
核酸和蛋白质数据库数据的类型
DNA序列包括编码区coding sequence (CDS)和非 编码区以及基因组和染色体全长序列
RNA序列以cDNA序列的形式存在 核苷酸序列直接来源于实验数据 大量氨基酸序列主要是非实验来源数据
一、国外主要的数据库资源
➢ 目前主要的核酸和蛋白质序列在数据库有 GenBank(NCBI), EMBL, DDBJ。
➢ 专门针对蛋白质的数据库有SWISS-PROT, PDB, CCSD等。
现代医学研究认为疾病的发生与基因变异密切相关。 作为第三代基因多态性标志物，SNP研究对于阐明疾病 的发病机制，筛选对外界致病因素易感的易感人群等都 具有重要意。
点击
Taxonomy browser
点击
Nucleotide
sequence database (GenBank)
包含了所有已知的核酸序列和根据DNA翻译 的蛋白序列，以及与它们相关的文献著作和生 物学注释。
点击
OMIM
Online Mendelian Inheritance in Man
OMIM 是一网络目录，包含数万的登录的基因和 遗传疾病，为人类基因组计划提供表型说明。 OMIM 的细胞遗传性疾病图谱，指出已发表的基 因在细胞遗传的位置。 OMIM也提供所有疾病的说明（以字母排序）。
常用数据库资源
BLAST
Basic Local Alignment Search Tool
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。
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已经成为实验室和基因工程的重要工具。
8
模式生物(Model Organism)
Saccharomyces cerevisiae
酿酒酵母
真菌界的单细胞真核生物，它的全基因组 已在1996年测定。
9
模式生物(Model Organism)
秀丽线虫Caenorhabditis elegans
一种透明的、生活在海滩泥沙中的小虫。
完成，70余种正在进行。目前总量已达60亿碱基对！
5
Genome sizes in nucleotide pairs (base-pairs)
plasmids viruses bacteria fungi plants alga inesects
mollusks bony fis h amphibians
• 日本的DNA数据库（DDBJ），在几年后加入了数据 收集的合作。
23
基因组数据库的发展历史
• 1988年一次三方会议之后（现在称之为“国际DNA 序列数据库合作计划”）达成协议，对数据库的 记录采用共同的格式
• 现在三个中心都收集直接提交的数据，并在三者 之间发布。
24
三大基因数据库
• Genbank Genbank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(The National Center for Biotechnology Information, NCBI)建立和维护的。 NCBI的网址是：。
细胞数目一定：成虫细胞数目只有959个，其中包括302个神经10 元； 有6条染色体，全基因组于1998年测定，长9.7Mb
模式生物(Model Organism)
Drosophila melanogaster
果蝇
繁殖很快、容易诱发变异的小昆虫。
总长达1.8亿核苷酸。
11
模式生物(Model Organism)
reptiles
birds
mammals
6
104 105 106 107 108 109 1010 1011
模式生物(Model Organism) 病毒（Virus）
不具有细胞形态结构，仅由核酸和蛋白质构成； 如：人艾滋病毒HIV、SARS冠状病毒
体积小，10～300nm；
严格的专性细胞内寄生； 对抗生素不敏感。
Arabidopsis thaliana
拟南芥
个体生活周期只有6周的十字花科
12
小草，是一种理想的模式植物。
模式生物(Model Organism)
Oryza sativa
水稻
单子叶植物模式植物，390-430MB
13
模式生物(Model Organism)
非洲瓜蟾（Xenopus lavias）
20
3大核酸数据库
• 基因组数据库的相关背景 • 主要的基因组数据库资源 • 重点介绍GenBank
21
Primary vs. Derivative Databases
Curators
Sequencing Centers
Labs
TATAGTACTCAGGCTACTGAGCTACTGAGCCG
RefSeq
电子显微镜下的SARS冠状病毒
7
100nm
模式生物(Model Organism)
Escherichia coli
大肠杆菌
Escherichia col
Escherichia coli O157:H7
大肠杆i K菌1是2 研究得最为详尽的一个模式生物。这种
只有1.6微米长的、可以迅速繁殖的单细胞原核生物，
16
17
18
提纲:
模式生物测序 3大核酸数据库 蛋白质数据库
19
主要的数据库资源
• 核酸序列数据库主要有GenBank, EMBL, DDBJ等. • 蛋白质序列数据库主要有SWISS-PROT, PIR, TrEM
BL等， • 蛋白结构数据库有PDB, MMDB等， • 与基因组有关的数据库还有dbEST, OMIM等，
TATAGCCG AGCTCCGATA CCGATGACAA
Genome Assembly
GenBank
UniGene
Algorithms
22
基因组数据库的发展历史
• DNA序列数据库最早于1982年在欧洲分子生物学实 验室诞生，随即就开始了一个数据库爆炸的时代 。
• 此后不久因一项美国国家健康研究中心与洛斯阿 拉莫斯国家实验室的合同而诞生了GenBank。
1个受精卵在24小时内分裂到各种器官初具雏形的程度；
14
模式生物(Model Organism)
斑马鱼（Danio rerio）
身体透明的小鱼，生活周期约3个月，是研究脊椎动物发育 过程的良好对象。
15
模式生物(Model Organism) 小鼠（Mus musculus）
基因组大小与人类相近，约30亿个核苷酸对；
wazekii
ylori
Buchnerasp. A Escherichia col
PS
i
human
Arabidopsis
Thermotoga ma ritima
Thermoplasma acidophilum
mouse
Caenorhabitis
rat
elegans
Borrelia burgo rferi
• EMBL(The European Molecular Biology Laboratory )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，查询 检索可以通过通过因特网上的序列提取系统(SRS)服务完成。 数据库网址是：/embl/。
第二章 生物信息学数据库资源
1
提纲:
模式生物测序 3大核酸数据库 蛋白质数据库
2
提纲:模式ຫໍສະໝຸດ 物测序 3大核酸数据库 蛋白质数据库
3
一、模式生物
Ureaplasma ur Bacillus subtil Drosophila me
ealyticum
is
lanogaster
Rickettsia pro Helicobacter p
Plasmodium fa lciparum
Borrelia burgo Aquifex aeolic
rferi
us
4 Neisseria meni ngitidis Z2491 Mycobacteriu
m tuberculosis
模式生物基因组计划
模式生物基因组计划 酵母、线虫、果蝇、细菌、拟南芥等共约50多种已