引用ensemble数据库
如何查药物在USA、JP、EU的上市及临床情况
如何查药物在USA、JP、EU的上市及临床情况一般情况下 如果对一个国外的新药感兴趣 我会先用Pharmaprojects和Ensemble、Martindale、The Merck Index_13th等数据库进行一下前期搜索 不一定全用 视具体情况而定 几个常用数据库的简介见后附――这好像就是从园子里得来的资源 借用一下 也省得偶罗哩罗嗦说不明白园子里的原帖还附有用法 因为贴图较多文件较大 就没有粘过来 有兴趣的战友可以自己找来看 这些都是非常有价值的数据库 但总体说来 我还是比较喜欢Pharmaprojects CA on CD在立项阶段的用途不是很大 列在这里是因为它实在是太权威的东西 对这个药物的基本信息进行大略了解 再结合这些数据库里提供的信息查一查专利方面的限制 专利查询好像大家也都讨论过多次 不再赘述 做一个简单的总结 如果没有什么大问题就开始详细的查询 这就又分几种不同情况了。
1 该药物是美国上市的品种这是比较乐观的情况。
因为众所周知 能通过FDA重重关卡上市的药物一般各方面的信息都已经比较完善了 端看咱们怎么把这些资料挖出来。
个人经验就是先到FDA的网站上搜索 DRUG@FDA上面总能有许多有用的资源 且不说各个药物Label Information是基本收获 夸张点说 很多时候FDA的说明书就是一个小型的药物信息总结了 甚而很多时候能在Approval History and Related Documents里发现一个名叫“Review”的东东 这可是份颇为有用的宝贝 里面包罗的东西足够研究一阵了――Approval Letter、Printed Labeling、Medical Review、Chemistry Review、Pharmacology Review、Statistical Review、Clinical Pharmacology Biopharmaceutics Review……虽不能细看 但粗粗浏览而过也会收获不小 收藏起来 真的立了项之后也是很有用的资料。
引用ensemble数据库
引用ensemble数据库集成数据库的引用在数据科学领域，集成多个数据库以利用其协同效应变得越来越普遍。
Ensemble数据库（集成数据库）通过整合来自不同来源的数据，为分析和决策提供更全面、更准确的见解。
引用集成数据库时，需要遵循特定的最佳实践，以确保准确性和可重复性。
明确数据来源引用集成数据库的最重要步骤之一是明确说明数据来源。
这意味着指出每个数据子集的来源，包括原始数据库、数据收集方法和数据处理步骤。
通过提供对数据来源的准确描述，读者可以评估数据的可靠性和适用性。
描述数据集成过程集成数据库涉及将数据子集组合成一个连贯的数据集。
引用时，描述用于集成数据的过程非常重要。
这包括说明用于匹配、合并和处理数据的技术和算法。
通过记录集成过程，读者可以理解集成数据集的完整性和有效性。
指定数据质量指标数据质量对于确保集成数据库的准确性和可靠性至关重要。
引用时，提供有关数据质量指标的信息非常有帮助。
这些指标可能包括数据完整性、一致性、准确性和及时性。
通过指定这些指标，读者可以评估数据集的质量并确定其在特定应用程序中的适用性。
引用文献引用集成数据库的最佳实践包括引用原始数据库和用于集成数据的任何文献。
这有助于建立信息来源的可信度和可靠性。
正确的引文格式将根据采用的引用风格而有所不同，例如 APA、MLA 或Chicago。
考虑伦理影响当引用集成数据库时，考虑伦理影响至关重要。
数据可能包含敏感信息，因此在使用前必须遵守隐私和道德准则。
引用时，应指出已采取必要措施保护参与者的隐私和保密性。
示例引用以下是一些集成了不同数据来源的数据库引用的示例：数据集名称：城市人口数据库数据来源：美国人口普查局国家地理空间情报局数据集成过程：使用地理匹配算法将人口数据与空间数据合并数据集名称：健康和医疗保健数据库数据来源：电子健康记录系统患者调查数据集成过程：通过匿名唯一标识符连接医疗记录和调查数据使用自然语言处理技术提取相关信息通过遵循这些最佳实践，引用集成数据库可以提供准确、可靠和可重复的分析和决策。
new drug R&D 数据库简介
PharmaProjects 数据库简介Pharmaprojects是世界药物研制开发处于领先地位的智能型数据库。
它监控着国际上处于开发阶段的每一个重要新药，跟踪着国际上处于研发活跃阶段的候选药物，提供给客户产品开发的全面资料。
Pharmaprojects数据库包括自1980年以来超过30000个处于开发阶段的药物，并且每月都有1000多个药物的更新信息。
Pharmaprojects中的每个药物都包含以下信息：1、主要信息：包括药物名称、开发阶段、各国上市情况。
2、该药物开发公司的情况：包括原始开发公司、国家、开发状况、上市国家。
3、药理依据：包括药效分类及代号、药物用于该适应证的开发状况、药理作用描述、适应证描述、给药途径等。
4、化学依据：包括化合物代号、CA 注册号、分子量、分子式、化学名、结构式。
5、专利情况：包括专利国家、专利号码、专利优先号、优先日期等。
6、各国上市情况：包括上市国家、上市情况、上市时间、批准情况等。
7、主要事件：记录了该药物开发过程中的重大事件。
8、开发进度：记录了药物开发的进度、市场评测。
9、细节信息：详细记录了该药物的市场和临床前以及临床情况。
10、除了药物信息之外，Pharmaprojects 还提供了世界上1300余家主要制药和生物技术企业的相关文件，通过组合查询，可以轻松地获得所需的开发信息。
总之，Pharmaprojects 是跟踪国际上的新药开发动态、寻找新药报批机会及市场合作开发伙伴和分析市场收益的最佳工具！Ensemble 数据库简介Ensemble 数据库可为药物研发提供超过167,000 种生物活性化合物包括化学结构在内的必要信息。
本数据库利用用户容易掌握的界面将数据、文本和图象资料有机地结合起来，便于查询。
Ensemble 可从药品专利开始，再通过其临床前和临床研究资料，直至注册信息、市场概况及其他方面的相关资料来跟踪药物。
数据库每月更新一次，每年增加约10,000 种新化合物。
ensemble method
ensemble methodEnsembleMethod（集成方法）是一种比独立模型更强大的机器学习方法，它可以提高模型的准确性和性能。
这种方法有很多不同的变体，比如bagging（bootstrap aggregating），boosting，stacking 等。
这篇文章将讨论ensemble method的概念和原理，并介绍它的一些常用变体。
首先，让我们来看看ensemble method是什么。
它是一种将多个较弱的模型集合在一起的方法，以便构建一个更强大的模型。
一般来说，模型的强度依赖于对训练数据进行拟合的能力，但是，当训练数据受到噪声影响时，模型可能会出现过拟合现象。
而ensemble method 可以解决这一问题，它可以增强模型的准确性，并减少过拟合的可能性。
Ensemble method的基本原理是使用多个模型来预测同一类事件。
然后，根据分类算法，将这些预测结果组合在一起，得出最终的结论。
模型的结果可以通过加权平均，投票机制等技术整合起来。
Ensemble method有很多常用的变体，以下是其中几种：1. Bagging（Bootstrap Aggregation）：Bagging即bootstrap aggregation，它是通过使用有放回的重采样（bootstrap sampling）的方法，从训练集中取出不同的样本，从而构建多个较弱的模型，再将模型结果进行综合，以提高预测精度。
2. Boosting：Boosting是一种迭代算法，它与bagging不同，它通过调整每个模型对训练集的重点，来提高模型的准确性。
在boosting算法中，每个新提出的模型的权重取决于其前一个模型的准确性，这样系统就可以持续改进模型，从而产生一个更强大的模型。
3. Stacking：Stacking是一种将多个模型结果进行堆叠的技术。
它首先使用多个较弱的模型对训练数据进行建模，然后使用第二层模型使用上一层模型的结果来构建预测结果。
THOMSON REUTERS EndNote 说明书
生物信息学实验指导 实验二 Ensemble 使用
实验二Ensemble 使用1.1在Ensemble页面All genomes的下拉菜单中选择human，查看这个物种的具体信息，人的染色体和基因数量如图所示，基因数量主要看Alternative sequence 的图示。
genetic variation有Short Variants （329,179,721）和Structural variants （5,955,877）。
1.2 在Ensemble 首页进行human for MAPK4搜索，在结果页面追加Restrict category to 为gene，筛选到117条序列，打开登录号为ENSG00000141639的目标序列，查看Gene-based displays。
1.2.1这个基因有6个可变剪接，他们之间序列长度不同，其中4个可以编码蛋白，所编码蛋白的氨基酸数量也不同。
1.2.2 在Comparative Genomics项Genomic alignments中，选择multiple，然后选择27种amniota vertebrates Pecan进行比对，在configure this page中勾选Showconservation regions，在Alignments (text)部分，可以看到蓝色高亮显示的保守区域了。
1.2.3 MAPK4基因位于Chromosome 18: 50,560,078-50,731,824。
有10个外显子，9内含子。
从sequence项可以看到core exons的数量，从基因结构图示也可以看到内含子和外显子的数量。
1.2.4 MAPK4 属于PTHR24055_SF25(2 genes)蛋白家族。
家族其他成员还有MAPK4-001，MAPK4-002，MAPK4-003，MAPK4-005。
1.2.5从GO注释中，我们了解到MAPK4基因可编码蛋白的四个转录本，分别在分子功能、生物学进程和细胞组分方面的信息。
nosql数据库的base原则
nosql数据库的base原则NoSQL数据库的BASE原则NoSQL数据库是一种非关系型数据库，其设计和数据处理原则与传统的关系型数据库有所不同。
在NoSQL数据库中，BASE原则被广泛应用，以保证系统的可用性和性能。
本文将介绍NoSQL数据库的BASE原则以及其对数据库设计和数据处理的影响。
BASE是指基本可用（Basically Available）、软状态（Soft state）和最终一致性（Eventual consistency）。
相对于传统的ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）原则，BASE原则在可用性和性能方面提供了更大的灵活性。
基本可用性是指系统在出现故障或异常情况下仍然能够提供基本的服务。
在NoSQL数据库中，为了实现基本可用性，通常会采用分布式架构和数据冗余的方式。
分布式架构将数据分布在不同的节点上，当某个节点出现故障时，系统可以自动切换到其他可用的节点，保证服务的连续性。
数据冗余则是通过将数据复制到多个节点上，以提高系统的可靠性和容错性。
软状态是指系统中的数据在不同的时间点可能处于不同的状态。
与ACID原则中的一致性要求相比，软状态允许数据在一段时间内处于不一致的状态。
在NoSQL数据库中，为了实现软状态，通常采用异步复制和延迟更新的方式。
异步复制将数据的复制操作延迟到后台进行，不会阻塞用户的读写操作，从而提高系统的性能。
延迟更新则是指系统会在适当的时间点将数据进行同步，以保证数据的一致性。
最终一致性是指系统中的数据最终会达到一致的状态，但在某个时间段内可能存在不一致的情况。
与ACID原则中的强一致性要求相比，最终一致性放宽了数据的一致性要求，从而提高了系统的性能和可扩展性。
在NoSQL数据库中，最终一致性通常通过版本控制、向量时钟等技术来实现。
版本控制可以记录数据的变更历史，从而保证数据的一致性。
向量时钟则可以解决分布式系统中数据的并发访问问题，保证数据的一致性。
光盘阅览室数据库简介
地址：上海市北京西路 1320 号(200040)
电话：021-62897078 联系人：郭文
上海医药工业研究院信息中心
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上海数图健康医药科技有限公司
技术数据包括：沸点、堆密度、可压性、吸湿性、流动性、熔点、含水量、粒度分布、 流变学特性表面积和溶解度等 大多数辅料均列出供应商网址
Medline(美国医学文摘) 美国国家医学图书馆出版 1965 年创立 收录了世界上 70 个国家出版的 3800 余种专业杂志和专著中的 800 余万条信息，全部档 案 75%为英文文献 信息内容包括：重大发现、研究开发、临床实践、行政管理、政策颁布等
Inpharma Database(药物数据库) 由 Adis International Ltd 出版 综合性药品信息全文数据库 信息来源于 2000 多种重要的国际性医学和生物医学杂志，重要的国际会议和公司社团 的报告 内容包括药物处方及用药趋势、新药开发、临床重要不良反应报道、医疗保健政策、药 品经济学、药品法规、处方问题等 其相应的出版物为《Inpharma Weekly》 每年增补 5000 条信息，每季度增补更新一次
上海数图健康医药科技有限公司
Pharmaprojects(药物研发数据库) 由英国 PJB 公司出版 记录全球 26000 个开发中的药物，3000 家企业信息，每月 1000 余条药物更新 218 个疾病治疗领域 有 41 个可检信息项和视窗功能，如从药品、公司、结构、治疗类别等 用于跟踪国际上新药开发动态，寻找市场合作开发伙伴、分析市场收益
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Merck Index(默克索引) 由 Chapman and Hall 出版 收集了 1000 余种化合物，其中包括药物化合物、常见有机化合物、试剂、天然产物、 元素、无机化合物、农用化合物等 对每种化合物都有其命名、分子式、分子量、化学文摘、登记号、结构、性质等
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引用ensemble数据库
Ensemble数据库概述
Ensemble数据库是一个综合性数据库，包含人类基因组和变异
的详细注解。
它整合了来自不同来源的广泛数据，包括基因组序列、转录组数据、表观遗传信息和蛋白-蛋白相互作用。
访问Ensemble数据库
Ensemble数据库可以通过其官方网站或使用编程接口（API）
进行访问。
网站提供了一个用户友好的界面，用户可以搜索基因、
变异或其他基因组特征。
API允许用户自动从数据库中提取和分析
数据。
Ensemble数据库的主要特征
Ensemble数据库的主要特征包括：
全面的基因组信息：包含全面的基因组序列、转录组数据和表
观遗传信息。
深入的变异注解：提供了对人类基因组中所有已知变异的广泛注解，包括功能后果预测和临床意义。
进化保守性分析：评估基因和调控区域在不同物种中的进化保守性，提供对基因功能的见解。
蛋白质相互作用数据：包含来自不同来源的大量蛋白-蛋白相互作用数据，揭示了蛋白质网络和途径。
用户友好的界面：提供了一个直观的界面，允许用户轻松浏览和检索数据。
Ensemble数据库的应用
Ensemble数据库已广泛应用于基因组研究和生物医学领域，包括：
基因组变异分析：识别和表征疾病相关的变异，预测其功能后果。
基因功能研究：研究基因的表达模式、调控机制和与其他基因
的相互作用。
药物发现：确定疾病的潜在靶点和开发治疗性干预措施。
进化研究：了解基因组进化、物种分化和适应性。
教育和培训：作为基因组学和生物信息学部门学生的宝贵资源。
Ensemble数据库的更新和改进
Ensemble数据库是一个不断更新和发展的资源。
定期发布新版
本以纳入来自新实验和研究的新数据和见解。
最近的改进包括：
更全面的基因组序列：纳入了新组装的人类基因组序列，提供
了基因组结构的更准确表示。
增强的变异注解：改进了变异的预测和临床意义注解，提供了
更全面的功能影响。
更多蛋白质相互作用数据：整合了来自更大范围来源的蛋白质
相互作用数据，改进了对蛋白质网络和途径的理解。
改进的用户界面：增强了网站的功能和易用性，使用户能够更轻松地浏览和检索数据。
结论
Ensemble数据库是一个强大的资源，为基因组研究和生物医学研究提供了丰富的基因组信息和见解。
其全面的数据、先进的注解和用户友好的界面使其成为基因组学家、生物信息学家和其他生物医学研究人员必不可少的工具。
随着数据库的不断更新和改进，它将继续为这一充满活力的领域做出宝贵的贡献。