收藏级资源肿瘤数据库汇总

收藏级资源|肿瘤数据库汇总

现如今，随着人们生活方式和环境的改变，恶性肿瘤已经成为疾病死亡病因之一。肿瘤在全球呈现发病率增高，以及发病年龄年轻化的趋势。2019年，A Cancer Journal For Clinicians杂志发布了最新的数据。该报告估计，2019年美国将有1,762,450例新的癌症病例和606,888例与癌症相关的死亡。

传统化疗是对抗癌症的常见方法，但它会攻击全身，造成不必要的副作用，如脱发，恶心和疲劳。靶向治疗选择性地杀死癌细胞而不影响健康组织。靶向药物开发将成为治疗癌症的重要手段。

图1 肿瘤靶向治疗

高通量检测技术迅速发展，使得与肿瘤相关的组学数据迅速积累。这些数据对于研究肿瘤的发生发展机制具有重要意义。对数据的挖掘能够确定许多与疾病有关的基因，为治疗和发病机制的研究提供新的思路。如何有效利用和存储这些信息就显得尤为重要。肿瘤的生物信息学数据库的建立提供了有效的解决方案，对肿瘤基础研究的发展、临床治疗水平的提高具有极大的推动作用。

以下是一些肿瘤相关的数据库分类和大致的信息。

1. 综合性肿瘤数据库

2. 肿瘤基因组数据库

3. 肿瘤DNA甲基化数据库

4. 肿瘤转录组数据库

5. 肿瘤蛋白组数据库

6. 肿瘤相关基因的数据库

7. 肿瘤与药物数据库

1. 综合性肿瘤数据库

综合肿瘤数据库汇总如表1所示。

表1综合性肿瘤数据库

以下是对数据库的简要概述

1.1 canEvolve[1]

canEvolve存储的信息包括：基因、microRNA (miRNA)和蛋白质表达谱、多种癌症类型的拷贝数变化(CNAs)以及蛋白质-蛋白质相互作用信息。

1.2 cBioPortal for Cancer Genomics (cBioPortal)[2]

cBioPortal for Cancer Genomics是一个癌症基因组数据探索、可视化及分析平台，可用于多个癌症基因组学数据集的交互式探索。

该数据库可提供CNA、基因突变信息。针对每个基因，它可给出多个信息，主要包括：基因的CAN信息、基因突变在样本中的分布、突变位点和频率、共表达基因以及生存曲线等。对于用户提供的基因列表，还可生成互作网络并提供已知的相互作用的药物。

cBioPortal在发现肿瘤相关突变、分析基因的生物学功能以及药物选择等方面的研究中具有重要推进作用。

图2 cBioPortal数据库的主页

1.3 Cancer Genome Anatomy Project (CGAP)[3]

CGAP网站主要提供了cDNA克隆、文库、基因表达、SNP以及基因组变异等信息。CGAP收集的数据包括正常组织、前癌组织以及癌细胞的基因表达水平。

图3 CGAP的主页

1.4 Cancer Genomics Hub (CGHub)[4]

CGHub是美国国家癌症研究所(NCI)测序项目的在线存储库，其数据来源包括癌症基因组图谱(TCGA)、癌症细胞系百科全书(CCLE)和产生有效治疗(目标)项目的治疗应用研究(TARGET)3个国家癌症协会项目，数据来自25种不同类型的癌症。

1.5 Cancer Genome Work Bench (CGWB)[5]

CGWB提供了一系列工具来挖掘、整合以及可视化TCGA等数据库中的基因组和临床数据，它是第一个将临床肿瘤突变谱与参考人类基因组整合在一起的计算平台。用户可快速地比较患者临床信息与基因组的变异及甲基化等。

1.6 Catalogue of Somatic Mutations in Cancer (COSMIC)[6]

COSMIC是世界上最大最全面的有关肿瘤的体细胞突变以及其影响的资源库。它主要提供多种肿瘤细胞基因组中的CNA、甲基化、基因融合、SNP及基因表达等信息。这些突变信息是从科学文献中手工整理的。

图4 COSMIC的主页

1.7 International Cancer Genome Consortium (ICGC)[7]

ICGC的目标是获取包括胆道癌、膀胱癌、血癌等多达50种肿瘤及其亚型的基因组、转录组和表观遗传的全部信息。这些数据可促进癌症的机理和治疗研究。

图5 ICGC的主页

1.8 The Cancer Genome Atlas (TCGA)[8]

TCGA是由美国国立癌症研究所（NCI）和国家人类基因组研究所资助，关注与癌症的发生和发展相关的分子突变图谱。

该数据库主要对样本进行外显子组和基因组测序分析，所提供的数据包括：基因组拷贝数变化、表观遗传、基因表达谱、miRNA等。

图6 TCGA的主页

1.9 UCSC Cancer Genomics Browser[9]

UCSC Cancer Genomics Browser是一个可以对癌症基因组学和临床数据进行整合、可视化、分析的网络分析工具。它保存癌症基因组及临床数据并收集了样本的多种信息，包括基因表达水平、CNA、通路信息等。在UCSC的癌症基因组浏览器中，可实现不同样本以及癌症类型之间的比较，分析基因组变异与表型之间的相关性。

图7 UCSC癌症基因组浏览器主页

2. 肿瘤基因组数据库

肿瘤细胞的基因组中都存在着大量的变异，主要包括染色体结构的变异、CNA、基因融合以及SNP等。拷贝数改变(CNAs)在很大程度上有助于癌症发病机制和进展。肿瘤基因组数据库汇总如表2所示。

表2肿瘤基因组数据库

2.1 ArrayMap[10]

ArrayMap提供预处理过的肿瘤基因组芯片数据以及CNA图谱。在ArrayMap数据库中，用户可搜索自己感兴趣的样本，并在此基础上分析感兴趣的基因或基因组片段上的CNA；用户还可以比较两个样本之间的CNA的差异。

图8 ArrayMap的主页

2.2 BioMuta[11]

BioMuta数据库存储了癌症细胞中基因的非同义单核苷酸变异，这些突变

会影响基因的正常功能。BioMuta中的数据来源于COSMIC、ClinVar、UniProtKB以及一些文献中。用户可搜索感兴趣的基因，获得该基因在癌细胞中的突变位点及其分布频率。

图9 BioMuta的主页

2.3 Cancer GEnome Mine (CanGEM)[12]

CanGEM是一个公共的数据库，用于存储定量微阵列数据和临床肿瘤样本数据。它主要利用ArrayCGH芯片来发掘基因的拷贝数变异。

图10 CanGEM的主页

2.4 Cancer Genome Project (CGP)[14]

CGP提供了肿瘤中的CNA及基因型信息，该数据库的主要目标是利用人类基因组序列和高通量的突变检测技术识别体细胞突变，进而发现人类肿瘤发生过程中重要的基因。该数据库还提供了一些识别突变、CNA的软件，如BioView、

GRAFT等。

图11 CGP主页

3. 肿瘤DNA甲基化数据库

DNA甲基化修饰是表观遗传学的一种重要形式，它调节基因的转录水平，对维持细胞的正常功能起着重要作用。DNA甲基化模式的改变可能导致癌症。肿瘤DNA甲基化数据库汇总如表3所示。

表3肿瘤DNA甲基化数据库

3.1 DiseaseMeth[15]

DiseaseMeth是一个人类疾病甲基化数据库，其重点是对各种疾病的DNA甲基化数据集进行有效的存储和统计分析。它涉及的疾病包括癌症、神经发育和退行性疾病、自身免疫疾病等。在DiseaseMeth中可以比较疾病与疾病之间、基因与基因之间以及疾病与基因之间的甲基化关系。

图12 DiseaseMeth的主页

3.2 MENT[16]

MENT数据库收集和整合了来自Gene Expression Omnibus(GEO)和TCGA的DNA甲基化、基因表达水平数据，同时将DNA甲基化和基因表达水平关联起来。

图13 MENT的主页

3.3 MethHC

MethHC是一个集成数据库，包含大量DNA甲基化数据和

mRNA/microRNA在人类癌症中的表达谱。这些数据可以帮助研究人员确定表观遗传模式。

图14 MethHC的数据生成流程[17]

3.4 MethyCancer[18]

该数据库拥有来自公共资源的高度整合的DNA甲基化数据、癌症相关基因、突变和癌症信息，以及我们大规模测序得到的CpG Island (CGI)克隆。MethyCancer可用于研究DNA甲基化、基因表达与癌症的相互作用。

图15 MethyCancer的主页

除了上述针对癌症基因组甲基化的数据库外，还有一些数据库搜集和整理更

为广泛的甲基化数据，如MethDB和NGSmethDB。

MethDB是较早的DNA甲基化数据库，主要集中于环境因子对甲基化的影响；

NGSmethDB叫基于高通量测序数据，最近更新中还包含了SNP信息，以便后续分析。

4. 肿瘤转录组数据库

肿瘤细胞具有较强的生长和繁殖能力，生命活动旺盛，因此与正常细胞相比，基因的转录水平和模式也存在较大的差异。

表4肿瘤转录组数据库

4.1 ArrayExpress[19]

ArrayExpress是基于微阵列和高通量测序(HTS)的功能基因组实验的主要知识库之一。ArrayExpress中的所有数据都以MAGE-TAB格式提供。

图16 ArrayExpress的主页

4.2 ChiTaRS[20]

ChiTaRS数据库包含嵌合转录本和RNA-Seq数据。ChiTaRS嵌合转录本和RNA-Seq数据数据库是由GenBank、ChimerDB、dbCRID、TICdb和其他用于人类、小鼠和苍蝇的数据库的表达序列标记(ESTs)和mRNA识别的嵌合转录本集合。

图17 ChiTaRS的主页

4.3 Gene Expression Omnibus (GEO)[21]

GEO是由美国国家生物技术信息中心(NCBI)建立的，其最初的目标是作为一个公共存储库，存储主要由微阵列技术生成的高通量基因表达数据。此外，该数据库还包括比较基因组分析、描述基因组蛋白相互作用的染色质免疫沉淀分析、非编码RNA分析、SNP基因分型和基因组甲基化状态分析。

图18 GEO的主页

4.4 miRCancer[22]

miRCancer基于从文献中提取的结果，提供了较为全面的miRNA集合以及它们在多种肿瘤中的表达情况。所有miRNA的癌变关联都是在自动提取后手动确认的。

图19 miRCancer的主页

4.5 Oncomine[23]

Oncomine主要提供癌症转录组数据。它可提供基因在肿瘤样本和正常样本间、肿瘤样本和肿瘤样本间、正常样本和正常样本间的差异表达、基因表达谱、共表达基因等信息。

图20 Oncomine的主页

4.6 OncomiRDB[24]

OncomiRDB主要收集和注释通过实验验证的对癌症具有促进或抑制作用的miRNA信息。该数据库的所有数据是通过人工收集和整理。

4.7 SomamiR[25]

SomamiR数据库集成了多种类型的数据，用于研究体细胞和种系突变对癌症中miRNA功能的影响。该数据库主要收集miRNA及其靶序列上的突变。另外，数据库还提供了存在miRNA靶序列体细胞突变且肿瘤相关的基因及其参与的通路。

图21 SomamiR的主页

5. 肿瘤蛋白组数据库

蛋白是生命活动的主要承担者，蛋白结构变异、蛋白修饰的改变以及蛋白含量的变化等导致细胞的生长和代谢变化是肿瘤发生的重要因素。

表5肿瘤蛋白组数据库

5.1 Cancer3D[26]

Cancer3D数据库整合了来自TCGA和CCLE的体细胞错义突变信息，在蛋白结构水平上分析其对蛋白功能的影响。该数据库通过e-Driver和e-Drug 两种算法，帮助用户分析突变的分布模式及其与药物活性变化的关系。

5.2 CancerPPD[27]

CancerPPD是一个抗癌肽(ACPs)和抗癌蛋白的储存库，在设计基于肽的抗癌疗法中非常有用。在CancerPPD中，针对每个条目，都有其详细的注释信息，如肽的来源、肽的性质、抗癌活性、N-和C-末端修饰、构象等。除了天然肽，CancerPPD还含有非天然的、经过化学修饰的残基肽和D-氨基酸。CancerPPD 还整合了一些基于web的工具，包括关键字搜索、数据浏览、序列和结构相似性搜索。

地理信息质检数据库建设和应用的技术

地理信息质检数据库建设和应用的技术本文就详细分析地理信息质检数据库建设和应用的技术，旨在为相关人士的工作和研究提供参考。标签：地理信息质检;数据库;质检技术;建设与应用 1 地理信息质检数据库建设和应用的重要意义 1.1 推进地理信息及资源的开发和利用当前，我国大力倡导人与自然和谐共生的绿色发展理念，实施可持续发展的战略。在这样的情形下，地理信息产业获得了飞速的发展，成为可持续发展战略核心的内容之一。在智慧城市理念下，地理信息以及地理资源的开发利用，对于推动现代城市的建设与发展具有重要的作用和意义，而且与政府、社会、企事业单位以及人们日常的生活具有密切的关系，如车载导航、手机定位、智能交通、物流快递以及互联网地理信息服务等方面的产品，通过提升各种地理信息产品的附加值，能充分满足社会和经济发展对相关信息服务的需求以及人们对相关地理信息的个性化需求，全面拓展相关地理信息的消费市场。 1.2 加快相关技术的创新步伐在智慧城市理念下，建设并应用地理信息质检数据库，还能加快相关技术的创新步伐，比如说地理信息测量技术、质量测量技术。通过建设和应用地理信息质检数据库，相关工作人员可以进一步研发具有自主知识产权的相关先进测量技术，这样能提升我国相关地理信息产业的核心竞争力，推动相关信息和资源的开发利用。同时还能促使我国相关行业占据该产业的制高点。为此，相关工作人员必须严格遵循“自主创新、支撑发展、重点跨越、引领未来”的基本方针，不断完善该行业的创新体系，提升该行业的自主创新能力。 2 地理信息质检技术的应用范畴 2.1 建立可靠的质量保证体系在实际的执行中，相关作业单位应对单位的采集人员、核查人员进行地理信息质检技术的培训，提升他们的作业水平，从而从根本上提升整体工作人员的素质。同时，作业单位还必须建立一整套的自检、互检以及单位验收制度，验收最终的成果，从而建立可靠的质量保证体系。 2.2 加强相关产品质量内容的控制除了建立可靠的质量保证体系以外，作业单位还可以根据地理信息质检技术加强相关产品质量内容的控制。比如：检查后数据采集的精度。作业单位通过对

分布式数据库管理系统简介

分布式数据库管理系统简介一、什么是分布式数据库：分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的。是数据库技术与网络技术结合的产物。分布式数据库系统有两种：一种是物理上分布的，但逻辑上却是集中的。这种分布式数据库只适宜用途比较单一的、不大的单位或部门。另一种分布式数据库系统在物理上和逻辑上都是分布的，也就是所谓联邦式分布数据库系统。由于组成联邦的各个子数据库系统是相对“自治”的，这种系统可以容纳多种不同用途的、差异较大的数据库，比较适宜于大范围内数据库的集成。分布式数据库系统（DDBS）包含分布式数据库管理系统（DDBMS和分布式数据库（DDB）。在分布式数据库系统中，一个应用程序可以对数据库进行透明操作，数据库中的数据分别在不同的局部数据库中存储、由不同的DBMS进行管理、在不同的机器上运行、由不同的操作系统支持、被不同的通信网络连接在一起。一个分布式数据库在逻辑上是一个统一的整体：即在用户面前为单个逻辑数据库，在物理上则是分别存储在不同的物理节点上。一个应用程序通过网络的连接可以访问分布在不同地理位置的数据库。它的分布性表现在数据库中的数据不是存储在同一场地。更确切地讲，不存储在同一计算机的存储设备上。这就是与集中式数据库的区别。从用户的角度看，一个分布式数据库系统在逻辑上和集中式数据库系统一样，用户可以在任何一个场地执行全局应用。就好那些数据是存储在同一台计算机上，有单个数据库管理系统（DBMS）管理一样，用户并没有什么感觉不一样。分布式数据库中每一个数据库服务器合作地维护全局数据库的一致性。分布式数据库系统是一个客户/ 服务器体系结构。在系统中的每一台计算机称为结点。如果一结点具有管理数据库软件，该结点称为数据库服务器。如果一个结点为请求服务器的信息的一应用，该结点称为客户。在ORACL客户，执行数据库应用，可存取数据信息和与用户交互。在服务器，执行ORACL软件，处理对ORACLE 数据库并发、共享数据存取。ORACL允许上述两部分在同一台计算机上，但当客户部分和服务器部分是由网连接的不同计算机上时，更有效。分布处理是由多台处理机分担单个任务的处理。在ORACL数据库系统中分布处理的例子如：客户和服务器是位于网络连接的不同计算机上。单台计算机上有多个处理器，不同处理器分别执行客户应用。参与分布式数据库的每一服务器是分别地独立地管理数据库，好像每一数据库不是网络化的数据库。每一个数据库独立地被管理，称为场地自治性。场地自治性有下列好处： ?系统的结点可反映公司的逻辑组织。

城市公共基础数据库建设(地理库)地理库

城市公共基础数据库建设（地理库）地理信息数据是智慧城市的定位基准，是集成城市自然、社会、经济、人文等综合信息的基础，是信息集成的载体，是智慧城市赖以实现的不可或缺的基础支撑。 “智慧南平地理库”建设将结合南平市现有数据情况，补充生产或整合更新南平市域范围内各类基础地理信息数据，按照标准规范对数据进行整合改造形成面向应用的公共地理框架数据，并研发数据库管理系统实现对基础地理信息数据和公共地理框架数据的建库管理和维护更新，为政府部门、企业和公众提供丰富权威的数据资源，推动地理信息的社会化应用，避免资源浪费和重复建设。 (1)基础地理信息数据补充生产：补充生产地名地址数据、三维景观数据等； (2)基础地理信息数据改造更新。将原来离散的、数据格式各异的空间信息改造成为逻辑上一体的、具有统一空间定位框架基础地理信息资源，整合对象主要是现有数字线划图、中小尺度遥感影像、高程模型以及地名数据； (3)公共地理空间框架数据整合生产（含政务版、公众版）：以基础地理数据为基础，根据数字城市地理空间框架的标准规范，面向公共应用需求进行数据的对象化、网格化、信息化加工处理，形成面向公共服务的地理框架数据 (4)数据库管理系统开发：研发数据库管理系统，实现对基础地理信息数据和公共地理框架数据的入库、日常管理及更新维护， (5)数据库建设：通过数据库管理系统，对整合后的基础地理信息数据、政务版地理框架数据和公众版地理框架数据进行入库处理，最终建成包含影像数据、矢量数据、高程模型数据的基础地理信

息数据库、政务地理框架数据库、公众地理框架数据库以及对应的元数据库和数据目录。 “智慧南平地理库”建设将改变南平市因获取掌握基础地理空间信息条块分割、部门所有的管理体制所形成的数据在内容、格式、坐标系统、定位精度等方面存有差别的现状，最大限度地推进地理信息资源的共享和应用，为交通、水利、国土、统计、公安、民政等各类政府部门提供科学、准确、及时的地理空间信息服务，还将通过现代化的网络和通讯技术向全社会提供导航、定位、出行等位置服务，从而推进南平市信息化进程,为创建和谐、有序的城市管理和公共服务新局面提供有力的支撑，推动和谐社会的发展。

分布式数据库系统复习题

一、何为分布式数据库系统？一个分布式数据库系统有哪些特点？答案：分布式数据库系统通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。因此，分布式数据库系统可以看成是计算机网络与数据库系统的有机结合。一个分布式数据库系统具有如下特点：物理分布性，即分布式数据库系统中的数据不是存储在一个站点上，而是分散存储在由计算机网络连接起来的多个站点上，而且这种分散存储对用户来说是感觉不到的。逻辑整体性，分布式数据库系统中的数据物理上是分散在各个站点中，但这些分散的数据逻辑上却构成一个整体，它们被分布式数据库系统的所有用户共享，并由一个分布式数据库管理系统统一管理，它使得“分布”对用户来说是透明的。站点自治性，也称为场地自治性，各站点上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本站点的应用，这是分布式数据库系统与多处理机系统的区别。另外，由以上三个分布式数据库系统的基本特点还可以导出它的其它特点，即：数据分布透明性、集中与自治相结合的控制机制、存在适当的数据冗余度、事务管理的分布性。二、简述分布式数据库的模式结构和各层模式的概念。分布式数据库是多层的，国内分为四层：全局外层：全局外模式，是全局应用的用户视图，所以也称全局试图。它为全局概念模式的子集，表示全局应用所涉及的数据库部分。全局概念层：全局概念模式、分片模式和分配模式全局概念模式描述分布式数据库中全局数据的逻辑结构和数据特性，与集中式数据库中的概念模式是集中式数据库的概念视图一样，全局概念模式是分布式数据库的全局概念视图。分片模式用于说明如何放置数据库的分片部分。分布式数据库可划分为许多逻辑片，定义片段、片段与概念模式之间的映射关系。分配模式是根据选定的数据分布策略，定义各片段的物理存放站点。局部概念层：局部概念模式是全局概念模式的子集。局部内层：局部内模式局部内模式是分布式数据库中关于物理数据库的描述，类同集中式数据库中的内模式，但其描述的内容不仅包含只局部于本站点的数据的存储描述，还包括全局数据在本站点的存储描述。三、简述分布式数据库系统中的分布透明性，举例说明分布式数据库简单查询的各级分布透明性问题。分布式数据库中的分布透明性即分布独立性，指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段的站点位置分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。即全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。

生物信息学名词解释

1.计算生物信息学（Computational Bioinformatics）是生命科学与计算机科学、数理科学、化学等领域相互交叉而形成的一门新兴学科，以生物数据作为研究对象，研究理论模型和计算方法，开发分析工具，进而达到揭示这些数据蕴含的生物学意义的目的。 2.油包水PCR (Emulsion PCR) : 1) DNA片段和捕获磁珠混合; 2) 矿物油和水相的剧烈震荡产生油包水环境; 3) DNA片段在油包水环境中扩增;4) 破油并富集有效扩增磁珠。 3.双碱基编码技术：在测序过程中对每个碱基判读两遍，从而减少原始数据错误，提供内在的校对功能。代表测序方法：solid 测序。 4.焦磷酸测序法：焦磷酸测序技术是由4种酶催化的同一反应体系中的酶级联化学发光反应,适于对已知的短序列的测序分析,其可重复性和精确性能与SangerDNA测序法相媲美,而速度却大大的提高。焦磷酸测序技术不需要凝胶电泳,也不需要对DNA样品进行任何特殊形式的标记和染色,具备同时对大量样品进行测序分析的能力。在单核苷酸多态性、病原微生物快速鉴定、病因学和法医鉴定研究等方面有着越来越广泛的应用。例如：454测序仪：用蛋白质序列查找核苷酸序列。 :STS是序列标记位点（sequence-tagged site）的缩写，是指染色体上位置已定的、核苷酸序列已知的、且在基因组中只有一份拷贝的DNA短片断，一般长200bp －500bp。它可用PCR方法加以验证。将不同的STS依照它们在染色体上的位置依次排列构建的图为STS图。在基因组作图和测序研究时，当各个实验室发表其DNA测序数据或构建成的物理图时，可用STS来加以鉴定和验证，并确定这些测序的DNA片段在染色体上的位置；还有利于汇集分析各实验室发表的数据和资料，保证作图和测序的准确性。 :表达序列标签技术（EST，Expressed Sequence Tags）EST技术直接起源于人类基因组计划。：生物信息学数据库。UniGene试图通过计算机程序对GeneBank中的序列数据进行适当处理，剔除冗余部分，将同一基因的序列，包括EST序列片段搜集到一起，以便研究基因的转录图谱。UniGene除了包括人的基因外，也包括小鼠、大鼠等其它模式生物的基因。 :开放阅读框（ORF，open reading frame )是基因序列的一部分，包含一段可以编码蛋白的碱基序列，不能被终止子打断。编码一个蛋白质的外显子连接成为一个连续的ORF。 10.分子钟检验：只有分子钟的，没听过分子钟检验。一种关于分子进化的假说，认为两个物种的同源基因之间的差异程度与它们的共同祖先的存在时间(即两者的分歧时间)有一定的数量关系

分布式数据库总结(申德荣)

第一章分布式数据库系统概述一、分布式数据库的发展 1、分布式数据库的发展： ①集中式数据库管理系统的局限性：a.通讯瓶颈；b.响应速度。 ②推动分布式数据库发展的动力：a.应用需求；b.硬件环境的发展。二、分布式数据库系统的定义：分布式数据库系统，通俗地说，是物理上分散而逻辑上集中的数据库系统。分布式数据库系统使用计算机网络将地理位置分散而管理和控制又需要不同程度集中的多个逻辑单位（通常是集中是数据库系统）连接起来，共同组成一个统一的数据库系统。三、分布式数据库系统的特点： a.物理分布性：数据不是存放在一个站点上 b.逻辑整体性：是与分散式数据库系统的区别 c.站点自治性：是与多处理机系统的区别 d.数据分布透明性 e.集中与自治相结合的控制机制 f.存在适当的数据冗余度 g.事务管理的分布性四、分布式数据库系统的分类按局部数据库管理系统的数据模型分类：同构性（homogeneous）（分为同构同质型和同构异质型）DDBS和异构性(heterogeneous)DDBS 按分布式数据库系统的全局控制系统类型分类：全局控制集中型DDBS，全局控制分散型DDBS，全局控制可变型DDBS。

五、分布式数据库中数据的独立性和分布透明性所谓数据独立性是指用户或用户程序使用分布式数据库如同使用集中式数据库那样，不必关心全局数据的分布情况，包括全局数据的逻辑分片情况、逻辑片段站点位置的分配情况，以及各站点上数据库的数据模型等。也就是说，全局数据的逻辑分片、片段的物理位置分配，各站点数据库的数据模型等情况对用户和用户程序透明。所以，在分布式数据库中分布独立性也称为分布透明性。六、分布式数据库系统的体系结构、组成成分集中式数据库管理系统结构： a. DB（数据库） b. DBMS(集中式数据库管理系统) c. DBA(数据库管理员) 分布式数据库管理系统（DDBMS）结构： a. LDB（局部数据库） b. GDB（全局数据库） c. LDBMS (局部数据库管理系统) d. GDBMS (全局数据库管理系统) e. LDBA（局部数据库管理员） f. GDBA (全局数据库管理员) 七、分布式数据库系统的特性： 1. 数据透明性：a.分布透明性b. 分片透明性c. 复制透明性 2. 场地自治性：a. 设计自治性b. 通信自治性c. 执行自治性八、分布式数据库系统的优点: 分布式数据库系统是在集中式数据库系统的基础上发展来的，比较分布式数据库系统与集中式数据库系统，可以发现分布是数据库系统具有下列优点： 1.更适合分布式的管理与控制。分布式数据库系统的结构更适合具有地理分布特性的组织或机构使用，允许分布在不同区域、不同级别的各个部门对其自身的数据实行局部控制。例如：实现全局数据在本地录入、查询、维护，这时由于计算机资源靠近用户，可以降低通信代价，提高响应速度，而涉及其他场地数据库中的数据只是少量的，从而可以大大减少网络上的信息传输量；同时，局部数据的安全性也可以做得更好。

地理信息数据库的设计

城市基础地理信息数据库设计与实现学院：测绘科学与工程学院专业：地理信息科学姓名：乔婷婷学号：201301181122

摘要：目前，各种地理信息系统的建设方兴未艾，它们的建设都需要有统一的基础地理信息作为其基础。而基础地理信息数据库把基础地理数据获取、处理、管理、维护等各个环节连成一个有机的整体。本文以平原区某市数字城市建设项目为例进行基础地理信息数据库设计与实现的研究。该数字城市建设项目中的地形数据库建设涉及1:500、1:1000、1:10000、1:50000等多种比例尺；图形信息以点状、线状以及面状地物等形式存在；数据的属性信息以扩展属性和文字描述等方式存在，形成多尺度、多数据格式的数据源。关键词：数字城市基础地理信息数据基础地理信息数据库一、基础地理信息数据库的概念基础地理信息数据库是基础地理信息数据及实现其输入、编辑、浏览、查询、统计、分析、表达、输出、更新等管理、维护与分发功能的软件和支撑环境的总称。二、基础地理信息数据库的组成基础地理信息数据库由基础地理信息数据、管理系统和支撑环境三部分组成，一般包括现势库和历史库。其中，基础地理信息数据是基础地理信息数据库的核心，按类型分为大地测量数据、数字线划图数据、数字高程模型数据、数字栅格地图数据和数字正射影像数据五个分库，分库又根据比例尺和分辨率的变化细化为子库，子库也可根据要素分成若干层；管理系统和支撑环境是数据存储、管理和运行维护的软硬件及网络条件。三、基础地理信息数据库的设计与实现总体流程：总体流程如下：基础地理数据收集、数据检查分析、数据库结构设计、数据库编辑整理、质量检测、数据入库。（一）基础地理数据收集基础地理信息数据是基础地理信息数据库的核心，按类型分为大地测量数据、数字线划图数据、数字高程模型数据、数字栅格地图数据和数字正射影像数据五个分库，分库又根据比例尺和分辨率的变化细化为子库，子库也可根据要素分成若干层；研究数据为2012年野外实测，由南方CASS软件编辑成的数字线划图；图层依据《基础地理信息要素分类与编码》按八大类进行分层；要素编码采用国际码+图形代码组成，地形图数据中点状地物的编码在要素的Z比例属性中；线状地物的编码在要素的厚度属性中；要素的扩展属性为地物的实体名称。地形图数据根据《基础地理信息要素数据字典第1部分：1:500 1:1000 1:2000 基础地理信息要素数据字典》标准，要对需要面状表示的要素进行构面处理，如池塘面、植被面，构面前需进行拓扑关系处理。（二）数据检查分析

生物信息学数据库或软件

一、搜索生物信息学数据库或者软件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，核酸序列是了解生物体结构、功能、发育和进化的出发点。国际上权威的核酸序列数据库有三个，分别是美国生物技术信息中心（NCBI）的GenBank ，欧洲分子生物学实验室的EMBL-Bank（简称EMBL），日本遗传研究所的DDBJ 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。二、搜索生物信息学软件生物信息学软件的主要功能有：分析和处理实验数据和公共数据，加快研究进度，缩短科研时间；提示、指导、替代实验操作，利用对实验数据的分析所得的结论设计下一阶段的实验；寻找、预测新基因及预测其结构、功能；蛋白高级结构预测。如：核酸序列分析软件BioEdit、DNAClub等；序列相似性搜索BLAST；多重系列比对软件Clustalx；系统进化树的构建软件Phylip、MEGA等；PCR 引物设计软件Primer premier6.0、oligo6.0等；蛋白质二级、三级结构预测及三维分子浏览工具等等。 NCBI的网址是：https://www.360docs.net/doc/b913055654.html,。 Entrez的网址是：https://www.360docs.net/doc/b913055654.html,/entrez/。 BankIt的网址是：https://www.360docs.net/doc/b913055654.html,/BankIt。 Sequin的相关网址是：https://www.360docs.net/doc/b913055654.html,/Sequin/。数据库网址是：https://www.360docs.net/doc/b913055654.html,/embl/。

浅议地理信息系统与空间数据库建设

浅议地理信息系统与空间数据库建设发表时间：2019-05-06T16:38:47.200Z 来源：《防护工程》2019年第1期作者：蔡云霞 [导读] 对于城市范畴中的所有空间数据，赶着全方位的管理作用，通过对地图的数据化处理，进而实现对各种信息的系统化储存。内蒙古自治区第七地质矿产勘查开发院内蒙古呼和浩特 010020 摘要：该文阐述了在地理信息系统建设过程中,地图数据库、空间数据库的作用与差别。针对我国现阶段地理信息系统建设的现状,分析了现阶段同时建立与维护空间数据库与地图数据库的必要性。指出了随着空间数据库技术的发展,空间数据库最终将取代地图数据库,同时提供多比例尺地图服务及各种时空尺度的地理信息服务。一、地理信息系统与空间数据库的相关简介地理信息系统又称“地学信息系统”，是一种特定的十分重要的空间信息系统。它是在计算机硬、软件系统支持下，对整个或部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行加工处理的技术系统。而所谓的空间数据库，正是以空间数据为基础，力辅这以计算机硬件力量的支撑和扶持，实现对相关数据的处理活动，以实现提供空间动态层面的多元化，从根本上提升城市服务的质量的一种技术操作手段。空间数据库是地理信息系统中的基础与核心元素，对于城市范畴中的所有空间数据，赶着全方位的管理作用，通过对地图的数据化处理，进而实现对各种信息的系统化储存。二、空间数据库的特点 GIS空间数据库与普通的数据库在模型及功能上有很大的差别,总的来说,空间数据有以下特征。空间特征:每一个空间对象具有空间坐标。除了通用数据库管理系统或文件系统关键字索引和辅关键字索引以外,一般都需要建立空间索引。非结构化特征:空间数据不满足结构化的要求。将一条记录表达一个空间对象时,它的数据项有可能是变长的。例如,一条弧段的坐标,其长度将是不可预料的;此外,一个对象也可能包含另外的一个或多个对象。空间关系的特征:空间数据中记录的拓扑信息表达了多种的空间关系。该种拓扑数据结构一方面既方便了空间数据的查询和空间分析,另一方面也给空间数据的一致性和完整性维护增加了复杂性。海量数据特征:空间数据库是海量数据。由于空间数据量大,需要在二维空间上划分出块或者图幅,垂直方向上分层来组织。由于空间数据的如上几个特征,当前通用的关系数据库系统难以满足要求。而大部分GIS软件将采用混合管理的模式――即用文件系统来管理几何图形数据,用商用的关系数据库管理属性数据。但是存在的问题是,文件管理系统的功能较弱,特别在数据的安全性、以及一致性、完整性、并发控制、数据损坏后的恢复方面都缺乏基本的功能。所以GIS 开发商一直在寻找商用数据库管理系统来同时管理图形和属性数据。三、空间数据库构建中的数据分析空间数据库在实际构建前需对设计的用途以及应用对象进行确认，确保空间数据分析能够为数据库的构建奠定良好的基础。具体数据分析过程中主要体现在三方面，即：首先，做好数据库应用对象的调查工作。通过对应用对象的调查了解信息的需求以及信息处理内容，以此为依据确定空间数据库的构建目标。其次，对数据研究范围进行确定，主要包括区域边界与地理控制点两方面。最后，保证源数据的准确性。为使空间数据库中的数据具有参考价值，需注意综合考虑调查资料与其数学精度，如地物间是否在逻辑上保持一致或图面的相关表示是否准确等。尤其要求在构建前应使各坐标系统进行统一，避免出现数据不统一的情况。四、空间数据库分类空间数据可分为矢量数据和栅格数据两大类。矢量数据用点、线、面等来描述现实世界,表达地表信息,通过坐标值来定义,是数学的表达方式。栅格数据用一定的空间分解力来解析地表的信息,通过灰度、色调来定义。以前矢量数据以其数据结构严密,拓扑关系完善、数学分析方便、图形输出精美、数据记录量小等诸多的优点而为广大GIS用户青睐,但随着计算机硬件的发展,制约栅格数据的硬件问题得到解决。国民经济的快速发展,对制图周期和更新周期提出了更高的要求,矢量数据复杂的内容、漫长的采集期,不便快速更新的缺点反而越来越突出。现在栅格数据和矢量数据相互相成,互相转化,使矢量图的内容相对数字地形而言,内容大为减少,缩短了矢量数据生产和更新的周期。五、我国的空间数据库建设问题与改进策略 5.1我国现行基础空间数据库的建设过程我国在建设地理信息系统的初期，很多人由于对数据库这一概念理解不透彻，导致把地理数据库和空间数据库弄混淆，所以在两个数据库中分别含义对方的数据信息。还有一些空间数据库在设计初期不合理，无法满足地图数据库的要求。为此，在以后的建设过程中采用直接对已有地形图进行数字化，或者在进行地形图生产的同时，利用同一数据源，采用与地形图相同的地理要素建立空间数据库。 5.2现有空间数据库建设存在的问题由于人们对两个数据库理解的不够透彻，所以在空间数据库后期制作方面也出现了诸多问题。常常出现在同一个区域利用逻辑关系把相关的地理信息分隔开来；在数据库中记录信息不全面，设计结构不合理；在数据库中存在大量人工处理过的地理信息。这样不仅给数据空间带来很大的负担，而且还降低了提供地理信息系统的应用能力。 5.3未来空间数据库建设思路在充分了解地图数据库和空间数据库之后，知道它们是两种完全不同的数据库。为此，在以后的建设中要集中到这两个方面：其一，对空间数据库的更新和改造。从不同角度出发，提高提取地理信息的速度，数据的精度和准确度；加强管理，对每一条信息进行有效操作；加强对信息的安全把控，防止数据泄露，并进行有效分类，统一标准。其二，对地图数据库的建立和更新。明确地图的符号化，统一标准，提高对数据的挖掘能力，加强地图制图综合能力。当这些问题都得到解决时，就证明了地理信息系统在技术方面有了很大的提高，在信息储存方面也可以及时的更新，不用在大量积攒无用的信息。六、我国发展地理信息系统与空间数据库建设的基本途径虽然我国在地理信息系统与空间数据库建设的发展历程中，已经存在了20多年的研究历程，但如令人欲改变停滞不前的初级阶段，仍然需要基本途径的转换和更新。第一，要在新兴的空间数据库的工作上，夯实其更新创造的基础。更新空间数据库，主要包括实现对地理信息速度和精确度的增长，自动化程度的增强，同时也要促进数据系统的人为管理。第二，对于传统通用的地图数据库，也要进行适度的改造，对于地图数据库中的系统功能的优化，主要包括三个方面：图形的符号化动作，以便解决地理信息的合理表示问题；地图制图综

分布式数据库系统(DDBS)概述.

分布式数据库系统(DDBS概述一个远程事务为一个事务,包含一人或多个远程语句,它所引用的全部是在同一个远程结点上.一个分布式事务中一个事务,包含一个或多个语句修改分布式数据库的两个或多个不同结点的数据. 在分布式数据库中,事务控制必须在网络上直辖市,保证数据一致性.两阶段提交机制保证参与分布式事务的全部数据库服务器是全部提交或全部回滚事务中的语句. ORACLE分布式数据库系统结构可由ORACLE数据库管理员为终端用户和应用提供位置透明性,利用视图、同义词、过程可提供ORACLE分布式数据库系统中的位置透明性. ORACLE提供两种机制实现分布式数据库中表重复的透明性：表快照提供异步的表重复;触发器实现同步的表的重复。在两种情况下，都实现了对表重复的透明性。在单场地或分布式数据库中，所有事务都是用COMMIT或ROLLBACK语句中止。二、分布式数据库系统的分类： (1 同构同质型DDBS：各个场地都采用同一类型的数据模型(譬如都是关系型，并且是同一型号的DBMS。 (2同构异质型DDBS：各个场地采用同一类型的数据模型，但是DBMS的型号不同，譬如DB2、ORACLE、SYBASE、SQL Server等。 (3异构型DDBS：各个场地的数据模型的型号不同，甚至类型也不同。随着计算机网络技术的发展，异种机联网问题已经得到较好的解决，此时依靠异构型DDBS就能存取全网中各种异构局部库中的数据。三、分布式数据库系统主要特点： DDBS的基本特点： (1物理分布性：数据不是存储在一个场地上，而是存储在计算机网络的多个场地上。逻辑整体性：数据物理分布在各个场地，但逻辑上是一个整体，它们被所有用户(全局用户共享，并由一个DDBMS统一管理。 (2场地自治性：各场地上的数据由本地的DBMS管理，具有自治处理能力，完成本场地的应用(局部应用。 (3场地之间协作性：各场地虽然具有高度的自治性，但是又相互协作构成一个整体。 DDBS的其他特点 (1数据独立性 (2集中与自治相结合的控制机制 (3适当增加数据冗余度

生物信息数据库

生物信息数据库 1生物信息数据库产生背景上个世纪60年代以来，随着核酸序列测定、蛋白质序列测定以及基因克隆和PCR技术的不断发展与完善,全世界各研究机构获得了大量的生物信息原始数据。面对这些以指数方式增长的数据资源,传统的研究方式已经来不及迅速消化,因此有必要采用有效的方法将它们进行适当的储存、管理和维护,以便进一步分析、处理和利用,这就需要建立数据库即生物信息数据库[1]。生物信息数据库是一切生物信息学工作的基础。 2生物信息数据库的特点 2.1数据库种类的多样性。生物信息学各类数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域,如核酸序列数据库,蛋白质序列数据库,蛋白质、核酸、多糖的三维结构数据库,基因组数据库,文献数据库和其他各类达数百种。 2.2数据库的更新和增长快。数据库的更新周期越来越短,有些数据库每天更新。数据的规模以指数形式增长。 2.3数据库的复杂性增加、层次加深。许多数据库具有相关的内容和信息,数据库之间相互引用,如PDB就与文献库、酶学数据库、蛋白质二级数据库、蛋白质结构分类数据库、蛋白折叠库等十几种数据库交叉索引。 2.4数据库使用高度计算机化和网络化。越来越多的生物信息学数据库与因特网联结,从而为分子生物学家利用这些信息资源提供了前所未有的机遇[2]。 2.5面向应用。首先各个数据库除了提供数据之外，还提供许多分析工具，如核酸数据库提供的序列搜索、基因识别程序等。此外，还在原始数据库的基础上开发了许多面向特殊应用的二级数据库，如蛋白质二级结构数据库等[3]。 3生物信息数据库的分类生物信息数据库种类繁多，归纳起来,大体可以分为5个大类:核酸序列数据库、基因组数据库、蛋白质序列数据库、生物大分子(主要是蛋白质)结构数据库以及以这4类数据库和文献资料为基础构建的二次数据库。其中主要类型是序列数据库[4]。来自基因组作图的基因组数据库、来自序列测定的序列数据库以及来自X-衍射和核磁共振结构测定的结构数据库是分子生物信息学的基本数据资源,通常称为基本数据库或初始数据库,也称一次数据库。根据生命科学不同研究领域的实际需要,在一次数据库、实验数据和理论分析的基础上进行整理、归纳和注释,构建具有特殊生物学意义和专门用途的数据库即二次数据库, 也称专门数据库、专业数据库或专用数据库[2, 3, 5]。 3.1核酸序列数据库 EMBL、GenBank和DDBJ是国际上三大主要核酸序列数据库。EMBL是德国海德堡市的欧洲分子生物学实验室(European Molecular Biology Laboratory)1980年创建的,其名称也由此而来。美国国家健康研究院(National Institurte of Health,简称NIH)也于1982年委托洛斯阿拉莫斯(Los Alamos)国家实验室建立GenBank,后移交给美国国立卫生研究院国家生物技术中心(National Center for Bio-technology Information—NCBI)。DDBJ是日本静冈市的日本国立遗传学研究所于1986年创建的日本DNA数据库(DNA Database of Japan—DDBJ)。1988年,EMBL、GenBank与DDBJ共同成立了国际核酸序列联合数据库中心,建立了合作关系。根据协议,这三个数据库分别收集所在区域的有关实验室和测序机构所发布的核酸序列信息,并共享收集到的数据,每天交换各自数据库新建立的序列记录,以保证这三个数据库序列信息

生物信息学在医学领域的应用研究现状

生物信息学在医学领域的应用研究现状摘要生物信息学是研究生物信息处理(采集、管理和分析应用),并从中提取生物学新知识的一门科学,它连接生物数据和医学科学研究。生物信息数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域，截止至2010年，总数已达1230个。生物信息学已不断渗透到医学领域的研究中。生物信息学在医学领域中主要应用于医学基础研究、临床医学、药物研发和建立与医学有关的生物信息学数据库。关键词生物信息学，医学，应用前言据统计,生物学信息正以每14个月翻一倍的速度增长。随着基因组及蛋白质序列数据库的快速增长,以及从这些序列中获取最大信息的需求,生物信息学(bioinformatics)作为一门独立学科应运而生。简言之,生物信息学就是利用计算和分析工具去收集、解释生物学数据的学科。生物信息学是一门综合学科,是计算机科学、数学、物理、生物学的结合。它对于管理现代生物学和医学数据具有重大意义,其研究成果将对人类社会和经济产生巨大推动作用。生物信息学的基础是各种数据库的建立和分析工具的发展。数据库迄今为止,生物学数据库总数已达500个以上。归纳起来可分为4大类:即基因组数据库、核酸和蛋白质一级结构数据库、生物大分子三维空间结构数据库,以及以上述3类数据库和文献资料为基础构建的二级数据库。生物信息学在临床医学上的应用 1.疾病相关基因的发现:很多疾病的发生与基因突变或基因多态性有关。发现新基因是当前国际上基因组研究的热点,使用生物信息学的方法是发现新基因的重要手段。目前发现新基因的主要方法有多种:(1)基因的电脑克隆:所谓基因的“电脑克隆”, 就是以计算机和互联网为手段,发展新算法,对公用、商用或自有数据库中存储的表达序列标签(express sequence tags,EST)进行修正、聚类、拼接和组装, 获得完整的基因序列, 以期发现新基因。(2)通过多序列比对从基因组DNA 序列中预测新基因[1]:从基因组序列预测新基因,本质上是把基因组中编码蛋白质的区域和非编码蛋白质的区域区分开来。(3)发现单核苷酸多态性[2]:现在普遍认为SNPs研究是人类基因组计划走向应用的重要步骤。这主要是因为SNPs将提供一个强有力的工具,用于高危群体的发

生物信息学复习题及答案

生物信息学复习题一、名词解释生物信息学, 二级数据库, FASTA序列格式, genbank序列格式, Entrez，BLAST，查询序列（query），打分矩阵（scoring matrix），空位（gap），空位罚分，E 值, 低复杂度区域，点矩阵（dot matrix），多序列比对，分子钟，系统发育（phylogeny），进化树的二歧分叉结构，直系同源，旁系同源，外类群，有根树，除权配对算法（UPGMA），邻接法构树，最大简约法构树，最大似然法构树，一致树（consensus tree），bootstrap，开放阅读框（ORF），密码子偏性（codon bias），基因预测的从头分析法，结构域（domain），超家族，模体（motif），序列表谱（profile），PAM矩阵，BLOSUM，PSI-BLAST，RefSeq，PDB数据库，GenPept，折叠子，TrEMBL，MMDB，SCOP，PROSITE，Gene Ontology Consortium，表谱（profile）。二、问答题 1）生物信息学与计算生物学有什么区别与联系 2）试述生物信息学研究的基本方法。 3）试述生物学与生物信息学的相互关系。 4）美国国家生物技术信息中心（NCBI）的主要工作是什么请列举3个以上NCBI 维护的数据库。 5）序列的相似性与同源性有什么区别与联系 6）BLAST套件的blastn、blastp、blastx、tblastn和tblastx子工具的用途什么 7）简述BLAST搜索的算法。 8）什么是物种的标记序列 9）什么是多序列比对过程的三个步骤 10）简述构建进化树的步骤。 11）简述除权配对法（UPGMA）的算法思想。 12）简述邻接法（NJ）的算法思想。 13）简述最大简约法（MP）的算法思想。 14）简述最大似然法（ML）的算法思想。 15）UPGMA构树法不精确的原因是什么 16）在MEGA2软件中，提供了多种碱基替换距离模型，试列举其中2种，解释其含义。 17）试述DNA序列分析的流程及代表性分析工具。 18）如何用BLAST发现新基因 19）试述SCOP蛋白质分类方案。 20）试述SWISS-PROT中的数据来源。 21）TrEMBL哪两个部分 22）试述PSI-BLAST 搜索的5个步骤。三、操作与计算题 1）如何获取访问号为U49845的genbank文件解释如下genbank文件的LOCUS行提供的信息： LOCUS SCU49845 5028 bp DNA linear PLN 21-JUN-1999 2）利用Entrez检索系统，对核酸数据搜索，输入如下信息，将获得什

地理信息数据库建设及应用

地理信息数据库建设及应用发表时间：2018-11-16T20:38:16.250Z 来源：《基层建设》2018年第26期作者：崔雪妍[导读] 摘要：随着信息产业的迅猛发展，建立地理信息数据库已成为衡量一个城市信息化程度的重要指标之一。河北大地数字信息技术有限公司河北保定市 071000摘要：随着信息产业的迅猛发展，建立地理信息数据库已成为衡量一个城市信息化程度的重要指标之一。本文阐述了地理信息数据库的建设及应用。关键词：地理信息系统；应用；发展趋势地理信息数据库作为地理信息系统的重要组成部分，它在满足城市信息化工程建设和社会经济持续发展中发挥着越来越重要的作用。另外，地理信息数据库建设是一项复杂的系统工程，要建设和管理好地理信息数据库，就应根据该地区的实际情况，做好数据库的建库方案，这样才能在较短时间内完成地理信息数据库的建设。 1地理信息系统建设的目标随着社会的发展进步，“数字城市”的发展越来越重要，“数字城市”建设是指将有关城市的信息，包括城市的自然资源、社会资源、基础设施、人文、经济等各个方面，以数字的形式进行获取、存储、管理和再现，通过对城市信息系统的综合分析和有效利用，为提高城市管理效率、节约资源、保护环境和城市可持续发展提供决策支持。数字城市系统的开发、应用和服务是以数据的采集与更新、数据的共享与交流、数据的分发与挖掘、数据的商业化和社会化为基础。地理信息系统的建设要达到一定的要求目标，如：系统需要易于使用、管理及维护，能满足用户的应用需求，成为可依托的有力工具；系统建设的结构、功能和界面需操作方便、灵活，适合各层次用户使用且易于更新和管理；系统采用基于COM组件机制和AreGIS En-gine组件包的开发方式，进而使代码实现很大程度地重复应用、保证系统广泛的自适应性和良好的可扩展性；系统的内容、数据分类与编码、数据精度等应采用有关国家标准；系统在设计时以系统功能方便扩充、组可重复应用为指导思想；系统应采用先进的方法、设备、技术等，提高系统的技术水平及质量，目标是围绕省级基础地理数据建库、测绘资料档案管理、数据增值服务、数据分发、地理信息应用服务等核心业务和工作，建立满足内部和外部地理信息分发服务需要的业务系统，提高基础地理信息管理水平，规范工作流程，提高办公效率和应急响应速度，形成信息化的地理信息服务体系；系统应成为综合性地理信息资源的基础和保证。 2数据库建库 2.1库体创建。根据数据库的逻辑设计和物理设计，按照选择的数据库管理系统进行物理空间的分配、参数的设置、数据表的创建等。 2.2入库检查。数据入库前依据数据生产中使用的技术设计书和有关技术规定、数据生产技术总结、数据生产中的数据检查报告和验收报告等，采用程序进行批量检查和人工交互检查两种方式进行质量检查。 2.3数据处理。为保证各种数据库逻辑无缝、关系正确和要素属性一致，要进行矢量数据属性及图形接边、影像色调调整、数字高程模型、高程接边处理及代码转换、数据格式转换、坐标转换和投影转换等入库数据转换处理。 2.4数据入库。数据入库分为分区入库和分要素两种模式。分区入库是以区域或图幅为单位组织数据，并进行数据的存储与管理；分要素入库是以要素层为单位组织数据，并进行数据的存储与管理。对影像数据和DEM数据采用分区入库的模式，对矢量数据采用分要素入库的模式。所有入库都采用程序批量入库的方式进行。 3数据库功能与应用 3.1功能。1）数据库的基本功能。用户管理、日志管理、数据库管理、视图管理、数据导入、信息查询、数据导出、数据转换和输出打印等，实现对多种空间数据的集成和管理、海量数据的查询和提取及投影、格式转换。2）数据库的更新。提供两种更新方案，一是对数据存储单元内的数据进行整体替换的方法，来实现对数据或数据库的更新，即用新的数据来替换旧的数据。二是在数据库系统中直接对某一数据单元内的局部数据进行增、删、改操作。无论哪种更新手段，替换下来的数据都存储在历史库中，以便对现实数据和历史数据进行对比分析。 3.2应用。在应用方面，地理信息系统已从最初的学领域扩展到测绘、国土、环境、水利、农业、林业和矿产等传统资源管理和城市规划、应急、公安、交通，旅游、工商、卫生和统计等国民经济的重要领域，并逐步在通信，电力、石油石化、银行、保险、煤矿、物流、烟草、广告、大型制造业、大型零售企业等工商领域和个人位置服务领域发挥着日益重要的作用。 4发展趋势 4.1GIS数据的共享和开放目前，我国GIS的应用范围主要集中在一些政府部门和科研机构所承担的大型项目中，社会普及率低，对整个社会生产力发展的促进作用还不明显。造成这种现象的原因主要是GIS数据的保密性不够，数据获取困难是GIS技术发展的严重障碍。随着各种测绘技术的不断发展，数据获取成本已极大地降低，提升数据共享和开放，可让GIS更广泛应用于国民经济各领域，提高经济活动效率，减少GIS数据重复建设的成本。 4.2GIS产业化及市场化当前，我国GIS技术得到了长足发展。现阶段，我国已形成一批具有自主知识产权的GIS软件品牌，这些软件品牌已在较多领域中得到了应用。在今后，我国地理信息产业的信息市场、产品市场、技术市场和劳务市场等将初步形成，产业结构会比较合理，地理空间数据将更加丰富，自主产权软件市场占有率将大幅提高，将涌现出一批大型骨干企业，并形成合理的地理信息产业链。 4.3网络GIS的发展网络GIS是将Intemet与GIS相结合，使地理信息能在高速的网络环境中实现漫游和共享，这极大地开拓了GIS的应用领域。利用网络发布空间数据，为用户提供空间数据浏览、查询和分析等功能，形成一个网络化的地理空间平台，将是GIS系统发展的必然趋势。 4.4三维GIS与虚拟现实技术的结合三维GIS和二维GIS相比，能帮助人们更加准确真实地认识我们的客观世界。三维GIS能支持真三维的矢量和栅格数据模型及以此为基础的三维空间数据库，解决三维空间操作和分析问题，可以预见，三维GIS的发展将具有非常广阔的前景。 4.5高分辨率遥感影像与GIS结合