06第六章 常用生物信息学数据库简介
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。
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。
(完整版)生物信息学教学资料：生物信息学常用数据库
• Access to GenBank • GenBank is available for searching at NCBI via several methods. • The GenBank database is designed to provide and encourage access
http://ratmap.gen.gu.se
生物信息学方法与实践
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。
prior to publication so that an accession number may appear in the paper. NCBI has a WWW form, called BankIt, for convenient and quick submission of sequence data. Sequin, NCBI's stand-alone submission software for MAC, PC, and UNIX platforms, is also available by FTP. When using Sequin, the output files for direct submission should be sent to GenBank by electronic mail. • There are specialized, streamlined procedures for batch submissions of sequences, such as EST, STS, and HTG sequences.
生物大数据技术在生物信息学研究中的重要数据库介绍
生物大数据技术在生物信息学研究中的重要数据库介绍生物信息学是利用生物学、计算机科学和统计学等多个学科的知识和技术研究生物信息的一门交叉学科。
近年来，随着高通量测序技术和大规模实验方法的发展，大量的生物信息数据积累起来，对于科学家来说，如何有效地管理和分析这些生物信息数据成为一项重要的任务。
生物大数据技术应运而生，成为解决这一问题的重要工具之一。
在生物大数据技术的支持下，科学家们逐渐构建了许多重要的数据库，为生物信息学研究提供了丰富的资源。
本文将介绍一些在生物信息学研究中起重要作用的数据库。
1. 基因组数据库基因组数据库是存储各种生物的基因组序列和相关信息的数据库。
其中，NCBI GenBank和ENSEMBL是两个非常重要的基因组数据库。
NCBI GenBank是一个庞大的公共数据库，存储了全球各种生物的基因组序列和其他关联信息。
ENSEMBL则是一个整合了多个数据库的资源，提供了全面的基因组序列和功能注释信息。
这些基因组数据库不仅为科学家们提供了基因组资源和注释信息，还为进一步的基因功能研究提供了重要的支持。
2. 蛋白质数据库蛋白质数据库是存储蛋白质序列和相关信息的数据库。
UniProt是最为知名和广泛使用的蛋白质数据库之一，它整合了多个已知蛋白质数据库的信息，包含了对蛋白质的功能、结构和相互作用等方面的注释。
此外，PDB是存储蛋白质三维结构信息的重要数据库，为研究蛋白质结构和功能提供了宝贵的资源。
蛋白质数据库的建立和维护为研究人员提供了更准确和全面的蛋白质信息，促进了蛋白质研究的深入开展。
3. 转录组数据库转录组数据库存储了各种生物体在特定条件下的转录组信息，包括基因的表达水平、调控网络和功能注释信息等。
GEO和EBI ArrayExpress是两个重要的转录组数据库。
GEO是一个公共数据库，包含了从全基因组水平到单基因水平的转录组数据，研究人员可以通过GEO访问到大量已发布的转录组数据。
EBI ArrayExpress是一个整合了全球转录组数据的资源，为用户提供了数据访问、分析和比较的功能。
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。
生物信息学数据库
数据库管理技术发展的比较
人工管理阶段 时间 环境 外存 软件 计算机应用 数据的管理者 数据的针对者 20世纪50年代 汇编语言 科学计算 用户（程序员） 文件系统阶段 20世纪60年代 operating system 进入企业管理 文件系统 数据库系统阶段 20世纪70年代 大容量磁盘 DBMS 企业管理 DBMS 面向现实世界
• 数据库 即存储在磁带、磁盘、光盘或其他外存介质 上、按一定结构组织在一起的相关数据的集合。 • 数据库管理系统（DBMS）它是一组能完成描述、管理 、维护数据库的程序系统。它按照一种公用的和可控 制的方法完成插入新数据、修改和检索原有数据的操 作。 • 人员：
–最终用户 –数据库设计者 –系统分析员和应用程序员 –数据库管理员（DBA）
纸带、卡片、磁盘 磁盘
面向某一应用程序 面向某一应用
数据的共享程度 无共享 数据的独立性 无独立性
共享性差、冗余度高 共享性高、冗余 度低 独立性差， 有设备独立性 记录内有结构 整体结构性差 有高度的物理独 立性，有一定的 逻辑独立性 整体结构化，用 数据模型描述
数据的结构化
无结构
数据库系统组成
•
• •
DEFINITION
– – –
ACCESSION VERSION
•
• • •
GI
– – – –
Organism AUTHORS source
•
Taxon
–
•
• •
CDS
– – –
protein_id gene
• ACCESSION • Records from the RefSeq database of reference sequences have a different accession number format that begins with two letters followed by an underscore bar and six or more digits, for example:
生物信息学数据库
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
检索MMDB
例：查找铁氧化还原蛋白的三维结构 蛋白质代码：1doi 铁氧化还原蛋白：ferredoxin fe
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
进入NCBI STRUCTURE
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
1doi
NCBI 蛋白质数据库 包括所有蛋白质序列，及其翻译产 物序列 /entrez
PIR 蛋白质序列信息资源库（美、德）
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
Swiss-Prot蛋白疏水特性图
复旦大学图书馆文献检索教研室
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
相关数据库及其主要分类
1 核酸序列数据库
2. RNA 序列数据库 3. 蛋白质序列数据库 4.结构数据库 5. 基因组数据库（非脊椎动物） 6. 代谢酶相关产物 7. 人类和其他脊椎动物基因组 8. 人类基因和疾病 9. 其他数据和其他基因表达数据库 10. 蛋白组资源 11. 其他分子生物学数据库 12.细胞器官数据库 13.植物数据库 14.免疫学数据库
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
生物信息学相关分析工具
BLAST 序列相似性对比
PRIMER 引物设计
蛋白质结构预测数据库 （EMBL）根据已知蛋白 质序列，预测同族二级、三维等结构
蛋白质功能预测数据库 （EMBL ）根据已知蛋白 质序列，预测蛋白质功能
2020/3/21
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英国辛克斯顿
ID U00096 standard; circular genomic DNA; CON; 4639221 BP. AC U00096; SV U00096.1 DT 24-JUL-2003 (Rel. 76, Last updated, Version 3) DE Escherichia coli K-12 MG1655 complete genome. KW . OS Escherichia coli K12 OC Bacteria; Proteobacteria; Gammaproteobacteria; Enterobacteriales; OC Enterobacteriaceae; Escherichia; Escherichia coli. RN [1] RP 1-4639221 RX MEDLINE; 97426617. RX PUBMED; 9278503. RA Blattner F.R., Plunkett G. III, Bloch C.A., Perna N.T., Burland V.,… RT "The complete genome sequence of Escherichia coli K-12"; RL Science 277(5331):1453-1474(1997). DR GOA; O32528. DR REMTREMBL; AAC74436; AAC74436. DR SPTREMBL; O32530; O32530. DR SWISS-PROT; O32528; YPDI_ECOLI. …
EMBL数据库简介
EMBL是最早的DNA序列 数据库，于1982年建立。
EMBL的数据来源主要有两条途径: 一是由序列发现者直接提交。几乎所有的国际权 威生物学刊物都要求作者在文章发表之前将所测定的 序列提交给EMBL、GenBank或DDBJ，得到数据库管 理系统所签发的登录注册号。 二是从生物医学期刊上收录已经发表的序列资料。
Bioinformatics
第六章 常用生物信息学 数据库简介Βιβλιοθήκη 主要内容一、引 言
二、生物信息学数据库的简介
三、生物信息学数据库的检索
一、引 言
1. 生物信息学数据库产生
生物分子数据 高速增长 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
2. 生物分子数据库分类 （1）一级数据库
… BASE COUNT
ORIGIN 1 agcttttcat tctgactgca acgggcaata tgtctctgtg tggattaaaa aaagagtgtc 61 tgatagcagc ttctgaactg gttacctgcc gtgagtaaat taaaatttta ttgacttagg 121 tcactaaata ctttaaccaa tataggcata gcgcacagac agataaaaat tacagagtac 181 acaacatcca tgaaacgcat tagcaccacc attaccacca ccatcaccat taccacaggt 241 aacggtgcgg gctgacgcgt acaggaaaca cagaaaaaag cccgcacctg cagtgcggg 301 cttttttttt cgaccaaagg taacgaggta acaaccatgc gagtgttgaa gttcggcggt 361 acatcagtgg caaatgcaga acgttttctg cgtgttgccg atattctgga aagcaatgcc 421 aggcaggggc aggtggccac cgtcctctct gcccccgcca aaatcaccaa ccacctggtg …… 4639021 caacatcaac tgcaagcttt acgcgaacga gccatgacat tgctgacgac tctggcagtg 4639081 gcagatgaca taaaactggt cgactggtta caacaacgcc tggggctttt agagcaacga 4639141 gacacggcaa tgttgcaccg tttgctgcat gatattgaaa aaaatatcac caaataaaaa 4639201 acgccttagt aagtattttt c //
美国马里兰州的贝塞斯达
美国国家生物技术信息中心
NCBI是美国国家医学图书馆
(NLM)的一部分 。
建 立 于 1988 年 。 NCBI 保 管 GenBank 的 基 因 测 序 数 据 和 Medline的生物医学研究论文索引 。所有的这些数据库都可以通过 Entrez搜索引擎在线访问。
核酸序列数据库检索界面：
三个数据库都是综合性的DNA和RNA序列数据库， 每条记录代表一个单独、连续、附有注释的DNA或 RNA片段。 三个数据库中的数据基本一致，仅在数据格式上有 所差别，对于特定的查询，三个数据库的响应结果 一样。
GenBank
DDBJ
EMBL
GenBank数据库简介
GenBank 数 据 库 是 由 美 国 生 物 技 术 信 息 中 心 （National Center for Biotechnology Information, NCBI）维护的一级核酸序列数据库。 GenBank数据库的数据来源有三种： 1、直接来源于测序工作者提交的序列； 2、与其它数据机构协作交换的数据； 3、美国专利局提供的专利数据。
欧洲分子生物学实验室
德国海德堡
EMBL （ European Molecular Biology Laboratory） 创建于1974年，是一所非 营利性的分子生物学研究机构，由 27 个 欧洲会员国及澳大利亚（准会员国）资 助。该实验室在欧洲共有5处分站：位于 德国海德堡的主实验室、设在英国 Hinxton 的欧洲生物信息学研究所（ EBI ）、以及位于法国格勒诺布尔（ Grenoble）、德国汉堡（Hamburg）、以 及意大利蒙特罗顿多（ Monterotondo ） 的分站。 EBI 维护并发布 EMBL 核酸序列数据库 —欧洲的主要核酸序列数据资源。
特征栏提供 辅助检索功能
LOCUS DEFINITION ACCESSION KEYWORDS SOURCE ORGANISM
U00096 4639221 bp DNA circular BCT 18-NOV-1998 Escherichia coli K-12 MG1655 complete genome. U00096 实例： E. coli k-12全基因组序列文件 . Escherichia coli. Escherichia coli Bacteria; Proteobacteria; gamma subdivision; Enterobacteriaceae; Escherichia. REFERENCE 1 (bases 1 to 4639221) AUTHORS Blattner,F.R., Plunkett,G. III, Bloch,C.A., Perna,N.T., Burland,V., … TITLE The complete genome sequence of Escherichia coli K-12 JOURNAL Science 277 (5331), 1453-1474 (1997) MEDLINE 97426617 … COMMENT This sequence was determined by the E. coli Genome Project at the University of Wisconsin-Madison (Frederick R. Blattner, director). Supported by NIH grants HG00301 and HG01428 (from Human Genome Project and NCHGR). The entire sequence was independently determined from E. coli K-12 strain MG1655. Predicted open reading frames were determined using GeneMark software, kindly supplied by …
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 。
（2）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 。
一级数据库
基因组数据库—基因组数据来自基因组作图 核酸或蛋白质序列数据库—测序 结构数据库—X射线衍射和核磁共振 这些数据库是分子生物学的基本数据资源，通常称 为基本数据库、初始数据库，也称一次数据库。
二级数据库的容量则小得多，更新速度也不像一 次数据库那样快，也可以不用大型商业数据库软 件支持，这类针对不同问题开发的二次数据库的 最大特点是使用方便，特别适用于计算机使用经 验不太丰富的生物学家。
3. 生物信息数据库6个明显的特征
（1）数据库的更新速度快，数据量呈指数增长；
（2）数据库使用频率增长快；
（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。
二、生物信息学数据库简介
（一）核酸序列数据库
国际上权威的核酸序列数据库： （1）GenBank /Web/Genbank/index.html （2）EMBL http://www.embl-heidelberg.de （3）DDBJ http://www.ddbj.nig.ac.jp/
FEATURES source
promoter
promoter promoter gene
CDS