生物信息学常用核酸蛋白数据库
各大类主要数据库介绍
各⼤类主要数据库介绍 各⼤类主要数据库介绍处理 SSI ⽂件时出错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, DDB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。
下⾯循序简介⼀些著名和有特⾊的⽣物信息数据库。
简表：基因和基因组数据库1. 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(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。
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。
流行病学研究中的生物信息学数据库与资源应用
流行病学研究中的生物信息学数据库与资源应用随着科技的不断发展和进步，生物信息学在流行病学研究中的应用变得越来越重要。
生物信息学数据库和资源成为流行病学研究人员的重要工具，可以提供宝贵的数据和信息，帮助研究人员深入了解疾病的发生和传播机制。
本文将详细介绍流行病学研究中常用的生物信息学数据库和资源，以及它们的应用。
一、SNP数据库SNP（single nucleotide polymorphism）数据库是研究流行病学中最常用的数据库之一。
SNP是指基因组中的单个核苷酸变异，可用来研究人与人之间的遗传差异以及遗传变异与疾病之间的关系。
常见的SNP数据库包括dbSNP、HapMap和1000 Genome等。
这些数据库存储了大量的SNP信息，研究人员可通过检索和分析这些数据库中的数据，揭示SNP与疾病的相关性，为流行病学研究提供重要的依据。
二、基因表达数据库基因表达数据库存储了不同组织和细胞中的基因表达水平信息，对于分析疾病的遗传机制和发生发展过程起着重要作用。
常见的基因表达数据库包括Gene Expression Omnibus（GEO）和The Cancer Genome Atlas（TCGA）等。
研究人员可通过这些数据库获取基因在特定组织或疾病状态下的表达水平信息，进一步研究基因与疾病的关联性。
三、蛋白质数据库蛋白质数据库存储了大量的蛋白质序列和结构信息，对于研究疾病的发生机制和蛋白质功能起着重要作用。
常见的蛋白质数据库包括UniProt、Protein Data Bank（PDB）和STRING等。
研究人员可通过这些数据库获取蛋白质的序列、结构和功能信息，揭示蛋白质与疾病之间的关系，为流行病学研究提供有力支持。
四、基因组数据库基因组数据库存储了各种物种的基因组序列信息，为研究物种的遗传特性和基因功能提供了重要数据。
常见的基因组数据库包括GenBank、Ensembl和UCSC Genome Browser等。
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
生物信息学 第4章 蛋白质序列数据库
ftp:///sequin/
EMBL数据库
EMBL建立于1980年，EMBL核苷序列数据库（http:// /embl/）是欧洲主要的核苷序列收集单位，欧洲生物 信息中心EBI（即EMBL在德国海德堡的站点）维护这个数据库
EMBL: European Molecular Biology Laboratory EBI: European Bioinformatics Institute
核苷数据来自基因组测序中心、世界各地的科学家、欧洲专利局、以 及与合作伙伴DDBJ (Japan)和GenBank (USA)交换的数据。
EMBL数据库
DDBJ数据库
日本DNA数据库（DDBJ： www.ddbj.nig.ac.jp ）是在亚洲唯一 的核酸序列数据库，是搜集研究者公认的测定核酸序列的数据 库，并且发放给数据提交者国际认证的核酸序列编号。 由于DDBJ每天将搜集的数据与EMBL-Bank/EBI和 GenBank/NCBI进行交换，使得三个核酸数据库几乎在任何时 候都享有相同数据。
/nuccore/221078348?report=fasta
Genbank格式
Genbank格式
Genbank格式
Genbank格式
电子提交序列到Genbank
两种主要的电子提交途径
1、互联网交互方式的提交 2、软件提交，Sequin
DDBJ主要收集来自日本研究者获得的序列数据，但也收集数据 和发放编号给任何其他国家的研究者。
DDBJ数据库
INSDC
1998年，GenBank、EMBL和DDBJ共同成立了国际 核酸序列数据库协会 （International Nucleotide Sequence Database Collaboration,INSDC） 三大核酸数据库之间每天将新测定或更新的数据进 行交换共享，保证数据信息的完整与同步，每两个 月更新一次版本。 /
生物信息学教学资料：生物信息学常用数据库
Bioinformatics Method and Practice
1
生物信息学常用数据库
• 一级数据库
–数据库中的数据直接来源于实验获得的原始数 据，只经过简单的归类整理和注释。
• 二级数据库
–对原始生物分子数据进行整理、分类的结果， 是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础 上针对特定的应用目标而建立的。
human
Arabidopsis
Thermotoga maritima
Thermoplasma acidophilum
mouse
Caenorhabitis elegans
rat
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia burgorferi
Aquifex aeolicus
– FlyBase (Drosophila genome database) – BDGP (Berkeley Drosphila genome project)
Danio rerio (Zebrafish)
– ZFIN (Zebrafish Information Network at University of Oregon, USA) – WashU-Zebrafish Genome Resources (Zebrafish EST database at Washington University, USA)
ftpncbinlmnihgovbloacidsequencednasequencetblastxblastxblastntblastnblastpnucleotidedatabaseproteindatabasenucleotidedatabasenucleotidedatabaseproteindatabasetranslatedtranslatedtransstpproteinprotein比较氨基酸序列与蛋白质数据库使用取代矩阵寻找较远的关系进行seg过滤blastnnucleotidenucleotide比较核酸序列与核酸数寻找较高分值的匹配对较远的关系不太适blastxnucleotideprotein比较核酸序列理论上的六个读码框的所有转换结果和蛋白质数据库用于新的dna序列和ests的分析可转译搜索序列tblastnproteinnucleotide比较蛋白质序列和核酸序列数据库动态转换为六个读码框的结果用于寻找数据库中没有标注的编码区可转译数据库序列tblastxnucleotidenucleotide比较核酸序列和核酸序列数据库经过两次动态转换为六个读码框的结果转译搜索序列与数据库序列32wwwniuwkcom牛牛文档分以blastx为例6
分子生物学中常用数据库
分子生物学中常用数据库综合数据库：来源：/news/science/article/90048.html生物信息学网址链接：http://www.bioinformatics.ca/links_directory/Nucleic Acid Research Database Issue：/content/vol32/suppl_2/一、蛋白相关数据库蛋白质结构域预测工具Esignal：/esignal/信号传导系统蛋白的结构域预测工具，凡是涉及到信号传导系统的蛋白用这个预测效果最佳SignalP：http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/信号肽预测工具，适合定位于非胞质位置的蛋白质Emotif：/emotif-search/结构域预测工具，由于其用motif电子学习的方法产生结构域模型，故预测效果比Prosite好Ematrix：/ematrix/是用Matrix的方法创建的结构域数据库，可与emotif互相印证。
其速度快，可快速搜索整个基因组InterPro：/InterProScan/EBI提供的服务，用图形的形式表示出搜索的结构域结果TRRD：http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/trrd/转录因子结构域预测的最好数据库。
但不会用Protscale：/cgi-bin/protscale.pl可分析该序列的各种性状如活动度、亲水性（Kyte&Doolittle）、抗原性（Hopp&Woods）等通过寻找MOTIF和Domain来分析蛋白质的功能A. MOTIF是蛋白中较小的保守序列片断，其概念比Domain小PROSITE：/tools/scanprosite/是专门搜索蛋白质Motif的数据库，其中signature seqs是最重要的motif信息B. Domain：若干motif可形成一个Domain，每个Domain形成一个球形结构，Domain与Domain之间通常像串珠一样相连Pfam：可以搜索某段序列中的Domain，并以图形化表示出来。
核酸数据库有哪些？
核酸数据库有哪些？核酸序列数据库在生物科学和生物信息学领域中扮演着重要的角色。
无论是基因组注释、生物多样性研究、功能预测和基因表达分析还是药物研发和疾病研究，核酸序列数据库为生物科学和生物信息学研究提供了宝贵的资源，帮助研究人员理解生物的遗传信息、功能和进化关系，推动生物医学研究和药物研发的进展。
但需要注意的是，核酸数据库有很多种类，除了常用的BioXFinder、GenBank、EMBL(European Molecular Biology Laboratory）、DDBJ（DNA Data Bank of Japan）等核酸数据库，研究人员通常会使用多个数据库来获取更全面和准确的数据。
此外，还有其他一些重要的核酸序列数据库，如RefSeq、UniProt等，它们在特定领域或特定类型的序列数据上具有特殊的优势。
为此笔者通过网站数据调研，找出了核酸数据库应用最为广泛的TOP60数据库，并对前面几个应用做了深层次优缺点对比，供大家作为选用依据（不分排名先后）。
1.BioXFinderBioXFinder是国内第一个也是目前唯一国内中英双版的生物数据库，是一款针对生物科研工作者的综合性生物数据检索及分析平台，汇集了核酸、蛋白、蛋白结构、代谢通路和信号通路信息，同时集成了BLAST、生存分析、基因ID转换等生信分析工具。
用户可高效的搜寻到自己想要的信息，并且在无代码的情况下完成生信分析。
2.GenBankGenBank是最早建立的核酸序列数据库之一，拥有丰富的序列数据资源，涵盖了广泛的物种和基因组。
提供了详细的注释信息，包括基因的位置、结构、功能以及相关的文献引用。
支持多种查询和下载方式，方便用户获取所需的数据。
缺点是由于数据量庞大，有时查询和下载速度可能较慢。
注释信息的质量和一致性可能存在一定的变化，因为数据的提交来自不同的实验室和研究机构。
3.EMBLEMBL是一个国际性的核酸序列数据库，与GenBank和DDBJ合作共享数据。
生物信息学填空题
填空题：1、蛋白质结构数据来源：①实验测定方法： X-ray 、 NMR 、Cryo-EM ②理论预测：同源建模、折叠识别、从头计算2、一级数据库：①一级核酸数据库：Genbank（美国）、EMBL （欧洲）、DDBJ（日本） NCBI②一级蛋白质序列数据库：SWISS-PORT 、PIR 、 NCBI③一级蛋白质结构数据库：PDB、 pfam 、 prosite大分子序列格式：fasta数据库基本文件格式：genbank蛋白质分类数据库：SCOP、CATH 、 FSSP二次数据库： GDB 、 Prosite、 TRANSFAC3、本地软件： Clustal-x 、 BioEdit 、 Mega、 sequencher、 spdbv、 Discovery-studio4、本课程主要理论依据：相似性、同源性、序列比对（3D结构比对）、数学方法、分子动力、分子力学5、基因鉴定三步骤：①找到序列中的非编码区（低复杂度区）②找基因③鉴定找到的基因6、主要的生物大分子数据：①DNA：基因组序列、基因序列、cDNA、EST、碱基修饰DNA 功能模块 /位点（如启动子、剪接体、表达调控位点等）②蛋白质：氨基酸组成、氨基酸序列、理化性质、原子坐标；二级结构、核体、结构域、功能域 /位点； 3D 结构常见的生物信息数据记录格式：FASTA 、GenBank、EMBL、 PDBFASTA 格式：序列文件的第一行由大于符号>大头的任意文字说明，主要为标记序列用。
从第二行开始是序列本身，标准核苷酸符号或氨基酸单字母符号，通过核苷酸符号大小写均可，而氨基酸一般用大写字母。
文件中和每一行都不要超过80 个字符（通常60 个字符）GenBank格式：序列名称、长度。
日期；序列说明、编号、版本号；物种来源、学名、分类60学位置；相关文献作者、题目、刊物、日期；序列特征表；碱基组成；序列本身（每行个）二 .填空题1.常用的三种序列格式： NBRF/PIR,FASTA 和 GDE2.初级序列数据库： GenBank， EMBL 和 DDBJ3.蛋白质序列数据库： SWISS-PROT 和 TrEMBLPIR （蛋白4. 提供蛋白质功能注释信息的数据库：KEGG （京都基因和基因组百科全书）和质信息资源） 5. 目前由 NCBI 维护的大型文献资源是PubMed6.数据库常用的数据检索工具： Entrez， SRS， DBGET7.常用的序列搜索方法： FASTA 和 BLAST8.高分值局部联配的 BLAST 参数是 HSPs（高分值片段对）， E（期望值） 9. 多序列联配的常用软件： Clustal10.蛋白质结构域家族的数据库有：Pfam， SMART11. 系统发育学的研究方法有：表现型分类法，遗传分类法和进化分类法12. 系统发育树的构建方法：距离矩阵法，最大简约法和最大似然法13. 常用系统发育分析软件：PHYLIP 14.检测系统发育树可靠性的技术： bootstrapping 和 Jack-knifing 15. 原核生物和真核生物基因组中的注释所涉及的问题是不同的16. 检测原核生物ORF 的程序： NCBI ORF finder17. 测试基因预测程序正确预测基因的能力的项目是GASP（基因预测评估项目）18.二级结构的三种状态：α螺旋，β折叠和β转角19.用于蛋白质二级结构预测的基本神经网络模型为三层的前馈网络，包括输入层，隐含层和输出层20.通过比较建模预测蛋白质结构的软件有SWISS-PDBVIEWER （ SWISS — MODEL 网站） 21. 蛋白质质谱数据搜索工具：SEQUEST 22. 分子途径最广泛数据库：KEGG23. 聚类分析方法，分为有监督学习方法，无监督学习方法24. 质谱的两个数据库搜索工具：1、 SEQEST 和 Lutkefi 三大数据库：核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、结构数据库世界三大核酸序列数据库：GenBank、 EMBL-Bank 、 DDBJ蛋白质序列数据库：Swiss-Prot、 TrEMBL 、UniProt蛋白质结构数据库：PDB 、SCOP、CATH2、 GenBank 文献、提供了提供的服务：提供了EntrezBLAST 序列类似性检索。
生物信息学蛋白质数据库
蛋白质
The Central Dogma
生物信息学 （Bioinformatics）
是由生物学和信息科学交 叉融合形成的。包含生物 信息的获取、处理、存储、 发布、分析和解释等各个 方面，它综合运用数学、 生物学、计算机、信息科 学等诸多学科的理论方法 及国际互联网，阐明和解 释大量数据所包含的生物 学意义。
生物信息学的重要组成：
1. 数据库 （DataBase）
《Nucleic Acids Research》杂 志每年的第一期中详细介绍最新 版本的各种数据库。到2013年共 有1512个数据库。
1. 检索工具 (Retrieve Tool)
1. 分析软件 (Analysis Software)
利用在线工具和离线工具分析功 能和结构
5.美国国家生物医学基金会
（National Biomedical Research Foundation, NBRF） 数据库：PIR
6.布鲁克黑文国家实验室
(Brookhaven national laboratory) 数据库：PDB
7. 桑格研究所
（Wellcome Trust Sanger Institute） 数据库：PFAM
SRS FASTA
3.日本国立遗传学研究所
National Institute of Genetics，NIG
DNA Data Bank of Japan（DDBJ）,日本DNA数据库 是日本遗传学各方面研究的中心研究机构及生命科学所有
领域的研究基地。（亚洲） 工具：
DBGET SEARCH KEGG
• TREMBL – Translation of mRNAs (RefSeq), UniGene, open reading frames (ORFs) and predicted genes from genomes – Automatic annotations
常用生物信息学数据库(第一讲)
常用生物信息学数据库生物信息学基础入门第一讲常用生物信息学数据库（1学时）•生物信息学的简介、发展和应用•常用生物信息学数据库的概况•NCBI、UCSC数据库的介绍和使用第二讲癌症相关数据库（1学时）•癌症相关数据库的概况•TCGA数据库的介绍和使用•TCGA数据的下载和解读•TCGA数据的在线分析工具第三讲基因功能富集分析（1学时）•基因本体数据库GO及注释•生物学通路KEGG及注释•基因功能富集分析第四讲基因调节网络分析（1学时）•蛋白互作、转录因子调节关系数据库的介绍和使用•非编码RNA调节网络数据库的介绍和使用•基因网络图的展示、Cytoscape软件的介绍和使用第五讲基于公共数据库进行课题研究的案例分析（1.5学时）•实例讲解GEO数据的下载、处理和分析•实例讲解TCGA数据的下载、处理和分析这节课的主要内容•生物信息学的概念•生物信息学发展的背景•生物信息学的发展阶段•生物信息学的研究领域•常用生物医学数据库•NCBI: Gene、GEO•UCSC: Genome Browser、Table Browser生物信息学的概念生物信息学（bioinformatics），是在生命科学的研究中，利用计算机科学、信息技术、应用数学以及统计学方法对生物信息进行采集、处理、存储、传播、分析和解释的学科。
生物信息学发展的背景•人类基因组计划（ human genome project, HGP）是由美国科学家Robert Sinsheimer 于1985年5月率先提出（但是当时美国NIH不感兴趣）。
•经过多位科学家的努力，终于将HGP提上美国政府预算，并于1990年正式启动。
•预计2005年（15年的时间），将人类基因组的DNA序列全部测定，把人体内约2.5万个基因的密码全部解开，同时绘制出人类基因的图谱。
•美国、英国、法国、德国、日本和我国科学家共同参与了这一预算达30亿美元的人类基因组计划。
•我国于1999年7月加入人类基因组计划，得到完成人类3号染色体短臂上一个约30Mb区域（约3000万个碱基对）的测序任务，该区域约占人类整个基因组的1％，称之为“1%计划”。
生物信息学
GenBank格式
GBFF(GenBank flatfile,)格式：可分成3个部分： 1）描述符：头部包含关于整个序列的信息（描述字符），从 LOCUS
行到ORIGIN行； 2）特性表：注释这一序列的特性（Feature Table ），为注释的核心
部分； 3）序列本身(Sequence)：
BASE COUNT
1201 a 689 c 782 g 1136 t
ORIGIN
1 tcgacatctg tggtcgcttt ttttagtaat aaaaaattgt attatgacgt cctatctgtt
3781 aagatacagt aactagggaa aaaaaaaa //
2021/5/12
一、核酸序列数据库
（1）GenBank： （2）参考序列RefSeq库 ： （3）EMBL、DDBJ （4）其它核酸数据库： dbEST：GenBank的一个子数据库，包含来源于不同物种的表达 序列数据和表达序列标签序列的其他信息 UniGene ：
二、 数据库格式
历史原因：没有完全统一的数据库格式 了解所用数据库格式的重要性 一般由两部分组成： 文字注释和序列两部分。
9505 Ocean Shore Blvd., St. Augustine, FL 32086, USA
REMARK Sequence update by submitter
COMMENT
On Mar 2, 2000 this sequence version replaced gi:3132700.
2021/5/12
核酸序列
氨基酸序列
2021/5/12
注意
• 氨基酸或核苷酸的符号的大小写同义，单个“连字 符”表示一个空位
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。
生物信息学：第一讲数据库介绍
�
生物信息学实验
第一讲 数一级数据库(primary databases): ): Genbank数据库,EMBL核酸库和 数据库, 核酸库和DDBJ数据库; 数据库; 数据库 核酸库和 数据库 SWISS-PROT数据库,PIR数据库,PDB数据库 数据库, 数据库, 数据库 数据库 数据库 等等. 等等. 二级数据库( 二级数据库(secondary databases): ): 人类基因组图谱库GDB,真核生物基因表达调 , 人类基因组图谱库 控因子数据库TRANSFAC,蛋白质结构家族分 控因子数据库 , 类库SCOP 等等. 等等. 类库
(五)蛋白质结构与分类数据库
PDB(蛋白质结构数据库 : 蛋白质结构数据库): 蛋白质结构数据库 /pdb/ PROSITE(Motif数据库 : 数据库): 数据库 /prosite/ SCOP(蛋白质结构分类数据库 : 蛋白质结构分类数据库): 蛋白质结构分类数据库 /scop CATH(蛋白质结构与功能关系分类数据库 : 蛋白质结构与功能关系分类数据库): 蛋白质结构与功能关系分类数据库 /bsm/cath/
(三)基因组数据库
GDB(人类基因组数据库 : 人类基因组数据库): 人类基因组数据库
euGenes(真核生物基因综合知识库 : 真核生物基因综合知识库): 真核生物基因综合知识库 /
(四)蛋白质序列数据库
SWISS-PROT(无冗余蛋白序列数据库 : 无冗余蛋白序列数据库): 无冗余蛋白序列数据库 /sprot/ PIR(蛋白质信息资源库 : 蛋白质信息资源库): 蛋白质信息资源库 /pirwww OWL(复合蛋白序列数据库 : 复合蛋白序列数据库): 复合蛋白序列数据库 /dbbrowser/OWL/
生物信息学常用核酸蛋白数据库
（8）dbSNP (Database of Single Nucleotide Polymorphisms)
单核苷酸多态性数据库
/sites/entrez?db=snp
/Taxonomy/taxonomyhome.html
文献Agricola
/
http://www.epd.isb-sib.ch/
2、蛋白质数据库
/swissprot
（2）TrEMBL (Translation of EMBL)
/swissprot/
（3）PIR (Protein Information Resource)
（6）Prosite
/prosite
3、结构数据库
（1）PDB (Protein Data Bank)
（2）NDB（Nucleic Acid Database）
/
（3）DNA-Binding Protein Database
（5）dbGSS (Database of Genome Survey Sequences)
/dbGSS/index.html
（6）HTG (High-Throughput Genomic Sequences)
/HTGS/
（9）EMBL (European Molecular Biology Laboratory)
/embl
（10）DDBJ (DNA Data Bank of Japan)
http://www.ddbj.nig.ac.jp/Welcome-e.html
启动子（11）EPD (Eukaryotic Promoter Database)
/
（4）SWISS-3D IMAGE
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。
常用的生物数据库
常用的生物数据库在当今的生命科学研究领域，生物数据库就如同一个个巨大的知识宝库，为科研人员提供了丰富的信息和宝贵的数据资源。
这些数据库涵盖了从基因序列到蛋白质结构，从疾病信息到生物进化等各个方面，对于推动生物科学的发展发挥着至关重要的作用。
接下来，让我们一起了解一些常用的生物数据库。
首先要提到的是 GenBank 数据库。
它是由美国国家生物技术信息中心（NCBI）建立和维护的，是全球最全面的核酸序列数据库之一。
GenBank 收录了来自各种生物的 DNA 和 RNA 序列，包括细菌、病毒、真菌、植物和动物等。
科研人员可以通过该数据库查询特定基因的序列信息，了解其结构和功能，为基因研究和基因工程提供了重要的基础。
另一个重要的数据库是 UniProt 。
它是整合了蛋白质序列、功能、分类和相互作用等信息的综合性蛋白质数据库。
UniProt 包含了大量经过人工注释和审核的数据，具有很高的准确性和可靠性。
对于研究蛋白质的结构与功能关系、蛋白质组学以及药物研发等领域来说，UniProt 是不可或缺的工具。
在疾病研究方面，OMIM（Online Mendelian Inheritance in Man）数据库是一个非常有价值的资源。
它主要聚焦于人类遗传疾病，提供了有关疾病的临床表现、遗传方式、基因定位和分子机制等详细信息。
对于医学研究人员和临床医生来说，OMIM 有助于诊断和治疗遗传疾病，以及深入了解疾病的发病机制。
PDB（Protein Data Bank）则是专门用于存储蛋白质和核酸等生物大分子三维结构的数据库。
通过 PDB ，科研人员可以直观地观察到生物大分子的空间结构，从而更好地理解其功能和作用机制。
这对于药物设计和开发具有重要的指导意义，因为药物的作用往往与靶点蛋白的结构密切相关。
KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）是一个综合性的生物通路数据库。
3、生物信息学数据库2
Q2WCN3
Search for: Q2WCN3
PROSITE
(Motif/Pattern Recognition)
一部宏大的motif字典
PROSITE is a database of protein families and domains.
收集了生物学上有显著意义的蛋白质功能位点和序列模式，据此可快 速可靠地鉴别一个未知功能的蛋白质序列所属蛋白质家族。
核酸、蛋白质在线数据库资源
Biological Databases
一．核酸序列数据库 二．蛋白质序列数据库 三．结构数据库 四．基因组数据库
二. 蛋白质序列数据库
SWISS-PROT蛋白质序列数据库
http://www.expasy.ch/sprot/sprot-top.html
PIR蛋白质序列信息资源库
• 访问PDB网站，下载3RKD结构的晶体文件（.pdb）；在Google上 搜索cn3D，访问NCBI下cn3D的官方网站，下载这个软件，用它打 开3RKD文件，尝试调整蛋白质的表示方式，保存蛋白质结构为一 张图像文件。
• 访问Web of Knowledge网站，统计厦大去年发表了多少SCI的文章
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PROSITE蛋白特征序列字典
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Uniprot
European Bioinformatics Institute (EBI)
Swiss Institute of Bioinformatics (SIB) Protein Information Resource (PIR)
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