其他基因组数据库
生物学数据库
生物学数据库生物学数据库是存储和管理生物学数据的系统，可以帮助科研人员和学生在生物学领域的研究中获取和分析大量的生物学数据。
随着生物学研究的不断发展和进步，生物学数据库在科学研究中发挥着重要的作用。
本文将介绍生物学数据库的定义、分类、应用以及未来的发展前景。
一、定义生物学数据库是指用于收集、存储、管理和处理生物学数据的电子化系统。
生物学数据可以包括基因组序列、蛋白质结构、代谢途径等各种不同类型的数据。
通过生物学数据库，科研人员可以方便地访问和查询大量的生物学数据，为生物学研究提供了重要的数据支持。
二、分类生物学数据库根据数据类型和应用领域的不同，可以分为不同的分类。
以下是几种常见的生物学数据库分类：1. 基因组数据库：存储和管理各种生物体的基因组序列数据，如NCBI（美国国家生物技术信息中心）的GenBank数据库。
2. 蛋白质数据库：存储和管理蛋白质序列、结构和功能等相关信息的数据库，如PDB（蛋白质数据银行）。
3. 代谢数据库：存储和管理生物体的代谢途径和代谢产物等相关数据的数据库，如KEGG（京都基因与基因组百科全书）数据库。
4. 基因调控数据库：存储和管理基因表达调控相关数据的数据库，如ENCODE（人类基因组的功能元件）数据库。
5. 生物图谱数据库：存储和管理植物和动物生物图谱数据的数据库，如PlantGDB（植物基因数据库）和AnimalTFDB（动物转录因子数据库）。
三、应用生物学数据库在生物学研究中有着广泛的应用。
以下是一些常见的应用领域：1. 基因组学研究：通过基因组数据库，研究人员可以分析不同生物体的基因组序列，并进行基因组比较、基因功能预测等研究。
2. 蛋白质学研究：蛋白质数据库可以帮助研究人员了解蛋白质的序列、结构和功能等信息，以及进行蛋白质互作网络分析等研究。
3. 基因调控研究：基因调控数据库可以帮助研究人员预测和分析基因的转录调控网络，并研究基因的表达调控机制。
4. 代谢途径研究：通过代谢数据库，研究人员可以了解生物体的代谢途径和代谢产物，并分析代谢途径的调控机制等。
第四章生物信息学数据库(一)主要库及其文件格式
（2）人类基因组图谱，
包含细胞遗传学图谱、连接图谱、辐射混合图谱、contig 图谱、集 成图谱，所有这些图谱都可以被直观地显示出来；
（3）人类基因组中的变化，
包括基因突变和基因多态性，加上等位基因频率数据。
• 所有序列数据都经过整理，超过99%的序列已 按蛋白质家族分类，一半以上还按蛋白质超家 族进行了分类。
除了蛋白质序列数据之外，PIR还包含以下 信息：
(1)蛋白质名称、蛋白质的分类、蛋白质的来源； (2)关于原始数据的参考文献； (3)蛋白质功能和蛋白质的一般特征，包括基因 表达、翻译后处理、活化等；
生物分子数据高速增长分子生物学及相关领域研究人员迅速获得最新实验数据建立生物分子数据库生物分子数据库几个明显的特征生物分子数据库几个明显的特征1数据库的更新速度不断加快数据量呈指数增长趋势2数据库使用频率增长更快3数据库的复杂程度不断增加4数据库网络化5面向应用6先进的软硬件配置核酸序列数据的增长趋势核酸序列数据的增长趋势纵轴代表总的核酸序列长度单位百万纵轴代表总的核酸序列长度单位百万bpbp生物分子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
TIGR的真菌基因组数据库：/tdb/fungal 线虫基因组数据库 WormBase（the C. elegans genome database）：
四膜虫基因组数据库 TGD (Tetrahymena Genome Database): 疟原虫基因组数据库 PlasmoDB(Plasmodium Genome Resource)：
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。
ncbi使用方法
ncbi使用方法（原创版4篇）《ncbi使用方法》篇1CBI（National Center for Biotechnology Information）是美国国家生物技术信息中心的缩写，它提供了许多生物学和生命科学相关的数据库和工具。
以下是使用NCBI 的一些基本方法：1. 核酸序列数据库（Nucleotide Sequence Database）：在NCBI 主页上，可以选择核酸序列数据库，输入序列名称或序列号，然后点击“Search”按钮即可查询序列信息。
2. 蛋白质序列数据库（Protein Sequence Database）：在NCBI 主页上，可以选择蛋白质序列数据库，输入蛋白质名称或蛋白质号，然后点击“Search”按钮即可查询蛋白质信息。
3. 基因组数据库（Genome Database）：在NCBI 主页上，可以选择基因组数据库，输入基因组名称或基因组号，然后点击“Search”按钮即可查询基因组信息。
4. 代谢通路数据库（Metabolic Pathway Database）：在NCBI 主页上，可以选择代谢通路数据库，输入代谢通路名称或代谢通路号，然后点击“Search”按钮即可查询代谢通路信息。
5. 生物投影数据库（BioProject Database）：在NCBI 主页上，可以选择生物投影数据库，输入生物投影名称或生物投影号，然后点击“Search”按钮即可查询生物投影信息。
6. 序列比对工具（Sequence Alignment Tool）：NCBI 提供了一款名为“Clustal Omega”的序列比对工具，可以在NCBI 主页上使用该工具进行序列比对。
7. 基因表达数据库（Gene Expression Database）：NCBI 提供了一款名为“GEO”的基因表达数据库，可以在NCBI 主页上查询基因表达数据。
8. 蛋白质结构数据库（Protein Structure Database）：NCBI 提供了一款名为“RCSB PDB”的蛋白质结构数据库，可以在NCBI 主页上查询蛋白质结构信息。
kegg数据库
KEGG数据库KEGG数据库作为生物信息学领域中的重要资源，扮演着至关重要的角色。
K—Kyoto，E—Encyclopedia，GG—of Genes and Genomes，即基因和基因组百科全书，是一个集成了基因组、化学物质以及其他生物学信息的数据库资源，为研究者提供了丰富的数据与工具。
本文将介绍KEGG数据库的内容、特点以及在生物信息学研究中的应用。
KEGG数据库的内容KEGG数据库包含了多个相关数据库，主要包括以下几个方面的内容：1.路径通路数据库（Pathway Database）: 提供了多种生物通路的信息，包括代谢通路、信号传导通路等。
通过KEGG Pathway，我们可以探索不同生物过程中的分子相互作用和信号传递机制。
2.基因数据库（Gene Database）: 提供了多种生物种类的基因信息，包括基因序列、功能注释等。
研究者可以通过KEGG Gene寻找感兴趣的基因，并了解其在生物学过程中的功能和调控机制。
3.化学物质数据库（Compound Database）: 包含了大量的化合物信息，如代谢产物、药物等。
通过KEGG Compound，研究者可以了解不同化合物在生物过程中的作用机制和相互关系。
KEGG数据库的特点KEGG数据库具有如下特点：•综合性: KEGG整合了多种生物学数据，涵盖了基因组学、蛋白质组学、代谢组学等多个领域的信息，为研究者提供了全方位的数据支持。
•易用性: KEGG的界面简洁清晰，用户可以通过直观的方式查找和浏览感兴趣的信息，无需专业的生物信息学背景也能够方便地获取数据。
•更新及时: KEGG团队会定期更新数据库内容，保证数据的准确性和完整性，为研究者提供最新的信息资源。
KEGG数据库在生物信息学研究中的应用KEGG数据库在生物信息学研究中有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面：•生物途径研究: 研究者可以通过KEGG Pathway数据库探索生物代谢途径、信号传导途径等生物过程的详细机制，为理解疾病发生、药物作用等提供参考。
生物信息学中常用的数据类型和数据库类型
生物信息学中常用的数据类型和数据库类型
在生物信息学中，常用的数据类型包括：
1. 基因组序列数据：包括DNA和RNA序列的原始数据，如FASTA格式或FASTQ格式。
2. 转录组数据：包括基因表达谱、剪接变异等，如RNA-seq数据。
3. 蛋白质序列数据：包括蛋白质的氨基酸序列，如UniProt数据库。
4. 基因组结构数据：包括基因位置、外显子、内含子等信息。
5. 遗传变异数据：包括SNP、INDEL、CNV等遗传变异信息。
6. 蛋白质结构数据：包括蛋白质的三维空间结构，如PDB数据库。
在生物信息学中，常用的数据库类型包括：
1. 基因组数据库：如NCBI GenBank、ENSEMBL等，存储基因组序列和注释信息。
2. 转录组数据库：如NCBI SRA、ENA等，存储RNA-seq和其他转录组数据。
3. 蛋白质数据库：如UniProt、Swiss-Prot等，存储蛋白质序列和注释信息。
4. 遗传变异数据库：如dbSNP、ClinVar等，存储遗传变异信息。
5. 蛋白质结构数据库：如PDB、CATH等，存储蛋白质的三维结构信息。
6. 功能注释数据库：如GO数据库、KEGG数据库等，存储基因和蛋白质的功能注释信息。
7. 互作数据库：如STRING数据库、BioGRID数据库等，存储基因和蛋白质之
间的相互作用信息。
生命科学中最常用的5个数据库介绍
生命科学中最常用的5个数据库介绍生命科学是一个庞大而复杂的学科，其中包含了关于生命现象的各种研究。
对于生命科学的研究，特别是在分子水平上进行的研究，需要大量的数据支持。
这些数据包括分子序列、蛋白质结构、代谢途径等等。
为了有效地管理这些数据，生命科学中广泛应用了各种数据库。
本文将介绍生命科学中最常用的5个数据库。
1. GenBankGenBank是全球最大的分子生物学数据库，包含了全球各地实验室提交的DNA和RNA序列。
它由美国国家生物技术信息中心（NCBI）维护。
GenBank包含了数十亿条序列记录，其中包括了不同物种的基因组、蛋白质序列、DNA和RNA序列等。
与DNA和RNA序列相关的信息包括序列长度、基序、带电的特殊域、结构域、转录因子结合位点以及其他数据。
GenBank还包含了元数据，如物种和菌株的信息、文献引用以及序列的提交日期。
2. PubMedPubMed是美国国家医学图书馆（NLM）维护的一个生命科学文献数据库，包括了生命科学、医学和健康相关的数百万篇论文。
PubMed提供了对文献的全文搜索和存储，使科学家在查找特定话题时更加方便。
除了搜索全文的功能，PubMed还提供了很多额外的服务，如翻译摘要、相关文章推荐、绘制图表等。
3. EnsemblEnsembl是一种数据库、搜索引擎和分析平台，专门用于处理各种生命科学的数据。
Ensembl已经成为了全球最大的基因组数据库之一，包含了人类、其他哺乳动物、鸟类、篮球、双子蝎、无脊椎动物等近700个物种的基因组信息。
Ensembl提供的数据包括生物序列、调控区域、基因家族、基因结构、基因组的变异和基因表达信息等。
4. Protein Data Bank (PDB)蛋白质数据银行（PDB）是一个三维蛋白结构数据库，由改华大学、美国罗格斯大学和欧洲生物信息研究所等机构共同维护。
PDB存储了全球各地实验室提交的蛋白质晶体结构和生化分析，包括了大多数已知的蛋白质家族和酶。
TCGA数据库介绍
TCGA数据库介绍TCGA（The Cancer Genome Atlas）是由美国国立癌症研究所（NCI）和美国国立人类基因组研究所（NHGRI）共同发起的一个大型国际性癌症基因组计划。
该计划的目标是通过对人类癌症进行全面的基因组学分析，以帮助科学家更好地理解癌症的发生机制，识别潜在的治疗靶点，并为个性化医疗提供关键信息。
TCGA数据库提供了多种类型的基因组数据，包括基因组测序数据、表达谱数据、DNA甲基化数据、蛋白质表达数据等。
每个样本都经过详细的基因组学分析，使得科学家可以探索癌症的发生机制、转录组表达变化、基因突变和表达、DNA甲基化等方面的信息。
除了数据规模之外，TCGA数据库的另一个显著特点是其数据的多样性。
由于TCGA采集了全球范围内的癌症样本，包括不同类型的癌症和不同种族、性别和年龄的患者，因此其数据库中的数据具有一定的代表性和覆盖性。
这使得科学家在比较不同类型的癌症、寻找特定变异或基因表达的相关性时具有更高的可靠性。
TCGA数据库对于癌症研究以及相关领域的研究有着重要的意义。
首先，它为癌症研究提供了宝贵的资源和参考。
科学家可以利用TCGA数据库中的数据与自己的研究进行验证和比较，进一步加深对癌症的认识。
其次，TCGA数据库还为研究人员提供了一个共享和交流的平台。
任何人都可以访问TCGA数据库并使用其中的数据进行自己的研究，促进了全球范围内的合作和共同进展。
最后，TCGA数据库的开放性和透明度也为临床医生和患者提供了一个参考资源，帮助他们做出更准确的医疗决策和制定个性化的治疗方案。
然而，需要注意的是，TCGA数据库也存在一些限制和挑战。
首先，由于大规模基因组数据的复杂性和多样性，对于非专业研究人员来说，理解和解释TCGA数据可能是一项挑战。
其次，基因组数据的分析和解释需要一定的专业知识和技能，并且需要使用适当的分析工具和软件进行处理。
此外，由于TCGA数据库只包含了限定数量和类型的癌症数据，所得到的研究结果可能并不适用于所有类型的癌症或个体患者。
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（1）Quick Search(快速查询)
（2）Standard Query(标准查询)
（3）Extended Query(扩展查询)
标准查询后的结果
CS116935的详细信息
三、DDBJ
（一）DDBJ 概述
（二）DDBJ 检索
29
（一）DDBJ概述
DDBJ (DNA Data Bank of Japan，日本核酸数据 库，http://www.ddbj.nig.ac.jp/indexe.html)创建于1986，现由日本国家遗传学研究所的生 物信息中心（CIB/DDBJ）管理和维护。 截止至2009年9月，DDBJ（79版）共收录 108,593,519条序列, 106,684,379,504个碱基。 DDBJ 主页除了提供SRS、ARSA、TXSearch 、 BLAST等数据检索功能外，还提供SAKURA、MSS、 Sequin数据提交工具和CLUSTAL W、FASTA、 BLAST等数据分析工具。
SRS查询方法 通过EBI的SRS服务器 （）进入Quick Search界面。 点击“Library Page”，即数据库选择页。 选择好要检索的数据库后，SRS提供三种查询 方式。 （1）Quick Search (快速查询) （2）Standard Query(标准查询) （3）Extended Query(扩展查询)
（二）EMBL-Bank检索 获取EMBL-Bank的核酸序列数据主要是通过 SRS（Sequence Retrieval System）序列 检索系统 由Lion Bioscience公司继续开发，而成为一 个商业软件，科研单位只要与它签订协议即可获 得该软件的免费使用权。 SRS是一个开放式的，可以根据需要安装不同的 数据库。
二、 EMBL-Bank
（一）EMBLBank概述
（二）EMBLBank检索
20
（一）EMBL-Bank概述 EMBLBank(/embl/)是 国际三大核酸序列数据库之一，创建于1982年。 现由欧洲生物信息学研究所(EBI)管理和维护， 主要收集欧洲产生的核酸序列数据。 到2009年8月，EMBL-Bank（101版）的核 酸序列达到163656234条，碱基数达到 283748816763个。 对于每条核酸序列，相关信息包括序列名称、序 列、染色体定位、关键字、来源生物体、参考文 献、注释、序列中具有重要生物学意义的位点等。
第八章 生物信息学资源检索
胡德华
目录
1
2 3
第一节 生物信息学数据库概述
第二节 核酸序列数据库
第三节 蛋白质数据库
4
5
第四节 基因组数据库
第五节 疾病基因数据库
2
第一节 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
3
一、生物信息学数据库的类型
按收录信息内容分
6
（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 又称Pearson 格式
7
三、生物信息学数据库的查找 （一）通过搜索引擎查找 （二）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 （/nar/database/c/）。
国际核酸序列数据库协作体
DDBJ
INSDC EMBL
GenBank
12
（一）GenBank概述
GenBank的数据来源于约260000个物种，每月新增 1700多个物种。大约12%的序列来自于人类，其中 8%是人类的EST序列。 每条GenBank数据记录包含对序列的简要描述、它的科 学命名、物种分类名称、参考文献、序列特征表以及序列 本身。 序列特征表里包含对序列生物学特征注释，如编码区、转 录单元、重复区域、突变位点或修饰位点等。 所有数据记录被划分成若干个子库，如细菌类（BCT）、 病毒类（VRL）、灵长类（PRI）、啮齿类（ROD）以 及EST数据、基因组序列数据（GSS）、高通量基因组 序列数据（HTG）等19类，其中EST数据等又被分成若 干子库。
突变数据库 图谱数据库
文献数据库
类型
结构数据库
序列数据库
4
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
（二）生物信 息数据的存贮
5
（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
（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。
（三）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。
第二节 核酸序列数据库
一
GenBank
二
EMBL-Bank
三
DDBJ
9
一、GenBank
（一） GenBank概述
（二） GenBank检索源自10（一）GenBank概述 是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： /Gen bank/index.html
（二）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（/gquery/）， 在提问框输入H1N1 Flu Virus。