医学生物信息基础 第7讲 数据库(简)
合集下载
生物信息学(课堂PPT)
• 总之，信息源的特点是：
– 自治的 (autonomous)
数据集成
– 分布式的 (distributed) – 异构的 (heterogeneous)
Data Integration
2021/3/29
4
一、 生物信息学数据库
生物信息学数据库的种类
❖ 分子生物信息数据库种类繁多。归纳起来， 大体可以分为4个大类：
酵母菌Yeast ——CYGD数据库
http://mips.gsf.de/genre/proj/yeast/index.jsp
线虫 Caenorhabditis elegans ——AceDB数据库
/genome.shtml
的数据（EMBL负责欧洲，GenBank负责美洲，DDBJ负
责亚洲等），然后来自各地的所有信息汇总在一起，3
个数据库的数据共享并向世界开放，故这3个数据库又
被称为公共序列数据库（Public Sequence Database）。
所以从理论上说，这3个数据库所拥有的DNA序列数据
是完全相同的。你可以从中选择一个你喜欢的数据库；
2021/3/29
11
GenBank：由美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information, NCBI)建立。该 中心隶属于美国国家医学图书馆，位于美国国家卫生 研究院(NIH)内。
EMBL：欧洲分子生物学实验室(European Molecular Biology Laboratory, 其下有European Bioinformatics Centre)，主要位于英国剑桥Cambridge和德国汉堡 Hamburg。
KEYWORDS .
医学信息学03数据库1 ppt课件
第三章 数据库概念与数据库管理技术
第一节 概述
例如医院信息系统的运行性能在很大程度上取决 于所选用的数据库管理系统的性能，在应用系统中 是否对数据库结构进行了正确设计，以及是否对数 据库的访问进行了必要的优化。医院信息系统在运 行中造成所存储数据的不合理海量增长，系统容易 不稳定和死锁，以及系统的运行性能越来越慢等问 题的出现，有许多是和数据库选用不当或在数据库 应用设计上考虑不周直接有关的。
第三章 数据库概念与数据库管理技术
第二节 数据库的若干基本概念
5.数据结构、数据模型、数据操作和数据约束 (3)数据操作
数据操作是对系统动态特性的描述，主要包括 检索和更新（插入、删除、修改）。 (4)数据约束
一组描述完整性约束规则的集合。完整性规则 是指给定的数据模型中数据及其联系所应遵循的采集、 存储规则，用以保持数据的正确、有效、一致。
第三章 数据库概念与数据库管理技术
第二节 数据库的若干基本概念
任何数据库都至少采用一种数据模型。 关系型数据库中一个关系模型的逻辑结构是 一些有关联的二维表，每个表由行和列组成。 目前广泛使用的大型数据库ORACLE、SQL Server等数据库是关系型数据库。关系型数据库 的标准操作语言是SQL语言。
第二节数据库的若干基本概念第三章数据库概念与数据库管理技术第二节数据库的若干基本概念第三章数据库概念与数据库管理技术第二节数据库的若干基本概念第三章数据库概念与数据库管理技术第二节数据库的若干基本概念一般用er图来描述现实世界的概念模型有如下四种符号
第三章 数据库概念与数据库管理技术
第一节 概述
1.什么是数据库？ 数据库(database)指的是长时间存储在计算
机中的有组织的并有一定结构的数据集合。
第三章 生物信息数据库-概述及类型(1)
DNA模体 RNA表达 蛋白质表达
底物
RNA序列 蛋白质序列
代谢途径 抑制因子 和药物
蛋白质结构
蛋白质模体
分子生物学数据类型
突变/多形性 种群 物种 基因组图谱
组织和细胞
RNA表达
DNA模体
RNA序列 蛋白质表达 蛋白质序列
DNA序列
R因子 和药物
蛋白质结构
蛋白质模体
分子生物学数据类型
物种
基因组图谱
DNA模体
DNA序列 RNA结构
RNA序列
蛋白质序列 蛋白质结构
蛋白质模体
分子生物学数据类型
物种 基因组图谱
DNA模体 RNA表达 RNA序列
DNA序列
RNA结构
蛋白质序列
蛋白质结构 蛋白质模体
在RNA水平上使用DNA微阵列检测变异
一个芯片上包含酵母 基因组全序列
红色点： RNA 表达水平增加的基因 绿色点： RNA表达水平降低的基因
介绍主要序列数据库，比较它们包含的数据内容和注释质量的区别
数据库接受数据的形式(文本搜索，相似性搜索，浏览和交叉索引) 序列与非序列数据库介绍以及它们的用途 一级序列与结构数据库介绍
分子生物学数据类型
物种 基因组图谱
小鼠X染色体
来源于小鼠基因组计划
/
GenBank - 按物种分类
Entries 碱基 物种 Homo sapiens Mus musculus Caenorhabditis elegans Drosophila melanogaster Arabidopsis thaliana Oryza sativa Rattus norvegicus Saccharomyces cerevisiae Rattus sp. Escherichia coli Fugu rubripes Danio rerio Human immunodeficiency virus type 1 Schizosaccharomyces pombe Plasmodium falciparum Zea mays Bacillus subtilis Magnaporthe grisea Dictyostelium discoideum Lycopersicon esculentum 2217460 1556595261 553872 260818221 77205 177824883 123758 133950582 72565 117022315 87138 47136422 80507 42049391 14403 30390617 61001 26060656 5240 18407242 32227 17046673 33482 14732289 31504 14498639 9882 14270269 5446 11539475 19704 10817282 1101 10008018 13898 9038361 16089 8486371 11429 7007861
医学信息技术基础教程-第4章数据库与数据管理技术基础-统稿_校对
第四章数据库与数据管理技术随着计算机和网络等信息技术在医药学领域深度应用，极大地推动了数据库技术在医药学领域的广泛应用。
尤其国家对公共卫生信息化和医疗改革的大力度建设投入，医院及其他医疗机构已经建立起数目众多的医院电子病历数据库、药品数据库、疾病数据库、新药数据库、生物数据库、医药文献数据库等具有医药特色数据库。
这些数据库支撑着数字化和网络化环境下的医学信息系统运作，是大型的网络数据库。
本章将以SQL Server 2008数据库管理系统为背景，介绍有关数据库的应用知识。
4.1 数据库基础知识人类的日常生活和社会生产每时每刻都产生大量的数据，数据已经成为一种需要被管理和加工的非常重要的资源。
如何科学地收集、整理、存储、加工和传输数据是人们长期以来十分关注的问题。
医药领域存在着大量的数据和数据处理的需求，因而数据库技术也成为了医药学领域专业学生必须了解和掌握的知识。
4.1.1海量数据与数据库系统在信息时代人们的生活和工作与信息密切相关。
数据作为信息社会的产物，大量地充塞人们的生活空间，网络银行、网上购物、电子政务、电子图书馆、医院看病等等，比比皆是数字的海洋，例如：一个医院一天的影像信息数据量为80GB ，一年约为30TB。
全球数字数据量每两年就翻一番，据2011年的统计，数据量达到了里程碑式的1.8万亿个G字节。
面对如此海量的数据，如何高效存储和管理数据是人们面临的挑战。
数据库技术产生于20世纪60年代末70年代初，是一种计算机辅助管理数据的方法，它研究如何科学地组织和存储数据，如何高效地获取和处理数据。
伴随计算机网络技术的发展、人们对数据的认识和使用需求，数据库技术从单机处理发展到联网处理，从集中式发展到分布式或到客户机/服务器处理，直到并行处理。
数据库（DataBase，简称DB）：可以理解为存放数据的仓库。
它是长期储存在计算机外部存储设备上的一组相关数据的集合。
数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小的冗余度、较高的数据独立性和易扩展性，并可为各种用户共享。
生物信息学常用数据库(已分类)
枯草芽胞杆菌(Bacillus subtilis)基因组 PlasmoDB /
疟原虫属(Plasmodium)基因组 酵母基因组数据库(SGD) /Saccharomyces 酿酒酵母基因组 TIGR微生物数据库 /tdb/mdb/mdbcomplete.html
COMPEL http://compel.bionet.nsc.ru/ 复合调控元件（Composite regulatory elements）
CUTG http://www.kazusa.or.jp/codon/ 遗传密码使用表
DBTBS http://dbtbs.hgc.jp/ 枯草杆菌反式作用因子和启动子
ArkDB /sites.html 农业相关和其他动物的基因组数据库
综合的微生物资源(CMR) /tigr-scripts/CMR2/CMRHomePage.spl 已完成测序的微生物基因组
CropNet / 农作物基因组图谱
CyanoBase http://www.kazusa.or.jp/cyano/
Synechocystis sp.基因组
EMGlib http://pbil.univ-lyon1.fr/emglib/emglib.html 已完成基因组测序的细菌、古细菌、酵母
EcoGene /EcoGene/EcoWeb/ 大肠杆菌(E.coli)K-12的序列
帖子
441
积分
20
金币
339
贡献值 3 点
最后登录 10-5-10
名称 地址 说明
AceDB /Software/Acedb/ 线虫(C.elegans),酵母(S.pombe)的序列和基因组信息
AmmtDB r.it/mitochondriome/ 寄生虫(Metazoan)线粒体DNA序列
疟原虫属(Plasmodium)基因组 酵母基因组数据库(SGD) /Saccharomyces 酿酒酵母基因组 TIGR微生物数据库 /tdb/mdb/mdbcomplete.html
COMPEL http://compel.bionet.nsc.ru/ 复合调控元件（Composite regulatory elements）
CUTG http://www.kazusa.or.jp/codon/ 遗传密码使用表
DBTBS http://dbtbs.hgc.jp/ 枯草杆菌反式作用因子和启动子
ArkDB /sites.html 农业相关和其他动物的基因组数据库
综合的微生物资源(CMR) /tigr-scripts/CMR2/CMRHomePage.spl 已完成测序的微生物基因组
CropNet / 农作物基因组图谱
CyanoBase http://www.kazusa.or.jp/cyano/
Synechocystis sp.基因组
EMGlib http://pbil.univ-lyon1.fr/emglib/emglib.html 已完成基因组测序的细菌、古细菌、酵母
EcoGene /EcoGene/EcoWeb/ 大肠杆菌(E.coli)K-12的序列
帖子
441
积分
20
金币
339
贡献值 3 点
最后登录 10-5-10
名称 地址 说明
AceDB /Software/Acedb/ 线虫(C.elegans),酵母(S.pombe)的序列和基因组信息
AmmtDB r.it/mitochondriome/ 寄生虫(Metazoan)线粒体DNA序列
医学生物信息学基础
数据类型：包括序列数据、结构数据、功能数据、病理数据等
应用领域：包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学、药物研发、疾病诊断等
跨学科性：结合医学、生物信息学和计算机科学等领域的知识
应用广泛性：应用于疾病诊断、药物研发、个性化医疗等多个领域
计算密集型：需要使用高性能计算和算法来处理和分析数据
数据密集型：处理大量生物医学数据，如基因、蛋白质、疾病等
研究内容：包括基因组学、蛋白质组学、代谢组学等
研究领域：涉及医学、生物学、计算机科学等多个领域
研究方法：采用生物信息学、统计学、计算机科学等方法
研究目的：提高疾病诊断和治疗水平，促进医学发展
生物信息学基础知识
基因组：生物体全部遗传信息的总和
基因组编辑：利用基因工程技术对基因组进行修改和编辑
基因组比较：比较不同物种的基因组，了解生物进化关系和功能差异
个性化医疗的技术和方法：基因测序、生物信息学分析等
个性化医疗的未来发展趋势和挑战
汇报人：XX
感谢您的观看
精准医学：通过基因测序、生物信息学分析等技术，实现疾病的精准诊断和治疗
流行病学研究的定义和目的
流行病学研究的方法和技术
生物信息学在流行病学研究中的应用
生物信息学在流行病学研究中的挑战和前景
生物信息学技术与方法
数据来源：基因测序、蛋白质结构分析、细胞生物学实验等
数据类型：序列数据、结构数据、功能数据等
数据收集方法：高通量测序、基因芯片、蛋白质组学等
数据存储与管理：数据库、数据仓库、云计算等
数据分析方法：统计分析、机器学习、深度学习等
数据来源：基因、蛋白质、代谢物等
数据类型：序列、结构、功能、网络等
数据挖掘技术：关联规则、聚类分析、分类预测等
生物信息学教学资料：生物信息学常用数据库
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。
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
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
生物信息学生物信息数据库及其信息检索讲课文档
第八页，共60页。
核酸序列数据库
GenBank（ ） EMBL（ ） DDBJ （ ） 三个数据库每天互相交换数据 GenBank可通过NCBI的检索系统Entrez获取， Entrez集成来自主要DNA和蛋白序列数据
库的数据，包括物种、基因组、定位、蛋白结构和结构域等信息
其他各种专业核酸数据库
（SNP ） 收录已经识别的SNPs的数据库
HapMap Project()
收录了三大人群(非洲人,高加索人和亚洲人群)主要的变异模式,所选择的SNPs具有相对 代表性 CGED(http://lifesciencedb.jp/cged/) 收录多种癌症的临床和基因表达数据，更新到2007年
第二十四页，共60页。
第三十页，共60页。
复杂检索
1、限制字段类别 常用的有: Author: Bao YM[au]
Title: stress[ti]
Tilte/Abstract： stress[title/abstract]
Genome Assembly
GenBank
第十二页，共60页。
UniGene
Algorithms
GenBank中测序最多的20个物种
第十三页，共60页。
模式生物与基因测序
Ureaplasma urealyticum
Bacillus subtilis
Drosophila melanogaster
比，增加一些附加信息：经程序验证的显性化学图像信息、一致的二级结构衍生定义、与
MEDLINE相匹配的引用、基于源自生物实体的蛋白质或核酸链进行分类的分子匹 配。
第十八页，共60页。
三、功能数据库
收录生物分子的功能数据，由ID号与序列和结构数据链接 组织表达谱和亚细胞定位 根据不同组织中的EST、SAGE或芯片杂交信号，绘制出不同组织中表达基因的图谱： BodyMap（） Unigene（ ） SAGEmap（） GEO（） Stanford Microarray Database（）
核酸序列数据库
GenBank（ ） EMBL（ ） DDBJ （ ） 三个数据库每天互相交换数据 GenBank可通过NCBI的检索系统Entrez获取， Entrez集成来自主要DNA和蛋白序列数据
库的数据，包括物种、基因组、定位、蛋白结构和结构域等信息
其他各种专业核酸数据库
（SNP ） 收录已经识别的SNPs的数据库
HapMap Project()
收录了三大人群(非洲人,高加索人和亚洲人群)主要的变异模式,所选择的SNPs具有相对 代表性 CGED(http://lifesciencedb.jp/cged/) 收录多种癌症的临床和基因表达数据，更新到2007年
第二十四页，共60页。
第三十页，共60页。
复杂检索
1、限制字段类别 常用的有: Author: Bao YM[au]
Title: stress[ti]
Tilte/Abstract： stress[title/abstract]
Genome Assembly
GenBank
第十二页，共60页。
UniGene
Algorithms
GenBank中测序最多的20个物种
第十三页，共60页。
模式生物与基因测序
Ureaplasma urealyticum
Bacillus subtilis
Drosophila melanogaster
比，增加一些附加信息：经程序验证的显性化学图像信息、一致的二级结构衍生定义、与
MEDLINE相匹配的引用、基于源自生物实体的蛋白质或核酸链进行分类的分子匹 配。
第十八页，共60页。
三、功能数据库
收录生物分子的功能数据，由ID号与序列和结构数据链接 组织表达谱和亚细胞定位 根据不同组织中的EST、SAGE或芯片杂交信号，绘制出不同组织中表达基因的图谱： BodyMap（） Unigene（ ） SAGEmap（） GEO（） Stanford Microarray Database（）
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• 对于第二部密码，目前则只能用统计学的方 法进行分析
• 无论是第一部遗传密码，还是第二部遗传密 码，都隐藏在大量的生物分子数据之中。
二、广为应用，迫切需要
生物分子数据是宝藏，生物信息数据库是金矿， 等待我们去挖掘和利用。
随着生物信息学 (Bioinformatics)发展， 通过检索数据库进行核酸序列同源性检索，电 子基因定位、电子延伸、电子克隆和电子表达 以及蛋白质功能分析、基因鉴定等方面起到了 重要作用，已成为人们认识生物个体生长发育、 繁殖分化、遗传变异、疾病发生、衰老死亡等 生命过程的有力工具。
❖（1）时间性 ❖（2）注释 ❖（3）支撑数据 ❖（4）数据质量 ❖（5）集成性
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
《Nucleic Acids Research》 每年第一期为数据库专辑 《Database issue》
《Nucleic Acids Research》杂志
四、生物信息学主要数据库分类
Bioinformatics database
2008年 生物信息学数据库总数已超过1 000个。 每年增加100多个。
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 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
生物分子数据的收集与管理
核酸 序列 数据库
蛋白质 序列 数据库
EMBL GenBank
DDBJ SWISS-PROT
PIR
蛋白质 结构 数据库
PDB
（一） 核酸序列数据库
• 美国生物技术信息中心 GenBank
/Genbank/
• 欧洲分子生物学实验室 EMBL
主要数据库
• 基因图谱数据库 • 核酸序列数据库 • 蛋白质序列数据库 • 大分子结构数据库等 • 国际著名的生物信息中心
– NCBI National Center for Biotechnology Information (US) – EBI European Bioinformatics Institute (EU) – HGMP Human Genome Mapping Project Resource Centre (UK ) – ExPASy Expert of Protein Analysis System (Switzerland ) – CMBI Centre of Molecular and Biomolecule (The Netherlands) – ANGIS National Genome Information Service (Australia) – NIG National Institute of Genetics (Japan) – BIC National Bioinformatics Centre (Singapore)
FSSP网址：/dall/fssp
建立分子生物信息数据库的流程图
染色体
基因组图谱
基因组 数据库
生
基因组作图
核酸
DNA序列
物
信
核酸序列
息
数据库
学
二 级 数 据
序列测定
数
库
据
蛋白质序列
蛋白质序列 库
数据库
复
工
合
蛋白质 结构测定
具
数
据
蛋白质结构
库
蛋白质结构
http://www.embl-heidelberg.de
• 日本国立遗传研究所的 DDBJ
http://www.ddbj.nig.ac.jp/searches-e.htm
核酸序列数据库
软件和数据库
全球数据已实现同步化
Global data synchronization
• Genbank
Public free Available via Internet
人类基因组计划获得了大量的基因组序列数 据，然而由于对这些数据进行生物学功能的注释 远远落后自动测序仪每天所产生的大量序列数据， 所以当进行序列同源性分析得到与这类缺乏注释 的数据相关的信息时，其信息的可用性则受到一 定的影响。
• 使用数据库时还必须注意到不同的数据 库在原始数据和序列注释方面的侧重点不 同，而序列注释方面的更新是个大问题， 因为信息更新很快，有的注释信息还存在 一些错误。
1. 核酸序列数据库
在各种生物信息数据中，最为重要的还是 DNA序列数据。
目前主要有三大核酸序列数据库： * 欧洲生物信息学研究所(EBI)EMBL数据库， * 美国国家生物技术信息中心NCBI的
GenBank数据库 * 日本国立遗传学研究所的 DDBJ 数据库。
NIH
Entrez
•Submissions •Updates
三、数据库的产生
生物分子信息处理流程
实验 数据 信息 知识
收集
表示 分析 刻画特征 比较
建模 推理
应用 基因工程 蛋白质设
计 疾病诊断 疾病治疗 开发新药
生物信息学对知识和信息进行总结与提炼。 在此过程中，形成了知识数据库、数据分 析算法以及各种各样的计算机软件。
❖生物分子数据库应满足5个方面的需求
❖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 。
二级数据库简介
二级数据库的形式：大多以web界面为基础， 具有文字信息、表格、图形、图表等方式显 示数据库内容； 一级数据库与二级数据库之间并无明确的界限。
数据库的动态更新： 1. 不断增加 2. 不断修正
不同的分析方法产生不同应用范围的二级数据 库，这类数据库在实践中往往更受重视。但是，如 果要采用新的算法进行数据分析，那就必须从基本 数据库出发进行考虑。
二级数据库也被用来进一步分析以形成新的数据 库。
一个典型数据库记录通常包括两部分：原始(序列) 数据和对这些数据进行的生物学意义的注释。这些 注释和原始(序列)数据具有同等重要性。
ubmissions •Updates
CIB
NIG
getentry
DDBJ
•Submissions •Updates
EBI
SRS
EMBL
这三大数据库虽然具有各不同的数据记 录格式，但是对于核酸序列均采用了相同的 记录标准，同时每天收集都交换数据以达到 数据的更新和一致。从地域角度而占， EMBL 主要负责收集欧洲的数据，
数据库格式简介
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 内容（序列，……)
五、生物信息学基本数据库
分子生物学三种重要的核心数据库 • 核酸序列数据库， GenBank为代表
• 蛋白质序列数据库，SWISS-PROT为代 表
• 生物大分子结构数据库，PDB为代表
医学生物信息基础 第7讲 数据库（简）
第一节 引言
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
一、生物信息学数据库产生 背景
大量产生 • 人类基因组计划(破译人类的遗传密码） • 大规模基因测序：
每年2亿多个DNA序列碱基测定，>100亿. • 大型计算机的数据处理能力：数万亿次/秒 • 因特网的发展
生物信息学数据库的分类
（一）按生物分子种类、结构和功能分类 • 核酸序列数据库 • 蛋白质序列数据库 • 蛋白质结构数据库 • 基因组数据库
（二）按生物信息是否经过加工提炼分类
• 一级数据库
• 二级数据库 • 专家库 • 整合数据库
•生物分子数据类型——
按生物分子种类、结构和功能分类
DNA序列数据
B) 蛋白质序列二级数据库 Prosite (蛋白质序列功能位点数据库) 90年代由瑞典生物信息学研究所SIB负责维护。 基于对蛋白质家族中同源序列多重序列比对得到 的保守区域，这些区域通常与生物学功能相关。数 据库包括两个数据库文件：数据文件Prosite；说明 文件PrositeDoc。
Prosite网址：/prosite
生物信息学数据库 网络化资源共享化
生物分子数据及其关系
第一部 遗传密码
第二部 遗传密码？
DNA 核酸序列
蛋白质 氨基酸序列
蛋白质 结构
蛋白质 功能
最基本的 生物信息
生命体系千姿 百态的变化
生物信息重要
维持生命活 动的机器
• 第一部遗传密码已被破译，但对密码的转录 过程还不清楚，对大多数DNA非编码区域 的功能还知之甚少
数据库
一个数据库记录(entry)一般由两部分组成： 1. 原始序列数据(sequence data) 2. 描述这些数据生物学信息的注释(annotation)
注释中信息与相应序列数据同样重要和有应用价值
数据的完整性和注释工作量： 1. 序列数据广，序列注释不够完整 2. 库数据面窄，序列注释全面
ColiBri网址：/Colibri
TransFac (真核生物基因转录调控因子数据库) 德国生物工程研究所开发维护，始建于1988年。 包括顺式调控位点、基因、转录因子、细胞来源、
• 无论是第一部遗传密码，还是第二部遗传密 码，都隐藏在大量的生物分子数据之中。
二、广为应用，迫切需要
生物分子数据是宝藏，生物信息数据库是金矿， 等待我们去挖掘和利用。
随着生物信息学 (Bioinformatics)发展， 通过检索数据库进行核酸序列同源性检索，电 子基因定位、电子延伸、电子克隆和电子表达 以及蛋白质功能分析、基因鉴定等方面起到了 重要作用，已成为人们认识生物个体生长发育、 繁殖分化、遗传变异、疾病发生、衰老死亡等 生命过程的有力工具。
❖（1）时间性 ❖（2）注释 ❖（3）支撑数据 ❖（4）数据质量 ❖（5）集成性
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
《Nucleic Acids Research》 每年第一期为数据库专辑 《Database issue》
《Nucleic Acids Research》杂志
四、生物信息学主要数据库分类
Bioinformatics database
2008年 生物信息学数据库总数已超过1 000个。 每年增加100多个。
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 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
生物分子数据的收集与管理
核酸 序列 数据库
蛋白质 序列 数据库
EMBL GenBank
DDBJ SWISS-PROT
PIR
蛋白质 结构 数据库
PDB
（一） 核酸序列数据库
• 美国生物技术信息中心 GenBank
/Genbank/
• 欧洲分子生物学实验室 EMBL
主要数据库
• 基因图谱数据库 • 核酸序列数据库 • 蛋白质序列数据库 • 大分子结构数据库等 • 国际著名的生物信息中心
– NCBI National Center for Biotechnology Information (US) – EBI European Bioinformatics Institute (EU) – HGMP Human Genome Mapping Project Resource Centre (UK ) – ExPASy Expert of Protein Analysis System (Switzerland ) – CMBI Centre of Molecular and Biomolecule (The Netherlands) – ANGIS National Genome Information Service (Australia) – NIG National Institute of Genetics (Japan) – BIC National Bioinformatics Centre (Singapore)
FSSP网址：/dall/fssp
建立分子生物信息数据库的流程图
染色体
基因组图谱
基因组 数据库
生
基因组作图
核酸
DNA序列
物
信
核酸序列
息
数据库
学
二 级 数 据
序列测定
数
库
据
蛋白质序列
蛋白质序列 库
数据库
复
工
合
蛋白质 结构测定
具
数
据
蛋白质结构
库
蛋白质结构
http://www.embl-heidelberg.de
• 日本国立遗传研究所的 DDBJ
http://www.ddbj.nig.ac.jp/searches-e.htm
核酸序列数据库
软件和数据库
全球数据已实现同步化
Global data synchronization
• Genbank
Public free Available via Internet
人类基因组计划获得了大量的基因组序列数 据，然而由于对这些数据进行生物学功能的注释 远远落后自动测序仪每天所产生的大量序列数据， 所以当进行序列同源性分析得到与这类缺乏注释 的数据相关的信息时，其信息的可用性则受到一 定的影响。
• 使用数据库时还必须注意到不同的数据 库在原始数据和序列注释方面的侧重点不 同，而序列注释方面的更新是个大问题， 因为信息更新很快，有的注释信息还存在 一些错误。
1. 核酸序列数据库
在各种生物信息数据中，最为重要的还是 DNA序列数据。
目前主要有三大核酸序列数据库： * 欧洲生物信息学研究所(EBI)EMBL数据库， * 美国国家生物技术信息中心NCBI的
GenBank数据库 * 日本国立遗传学研究所的 DDBJ 数据库。
NIH
Entrez
•Submissions •Updates
三、数据库的产生
生物分子信息处理流程
实验 数据 信息 知识
收集
表示 分析 刻画特征 比较
建模 推理
应用 基因工程 蛋白质设
计 疾病诊断 疾病治疗 开发新药
生物信息学对知识和信息进行总结与提炼。 在此过程中，形成了知识数据库、数据分 析算法以及各种各样的计算机软件。
❖生物分子数据库应满足5个方面的需求
❖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 。
二级数据库简介
二级数据库的形式：大多以web界面为基础， 具有文字信息、表格、图形、图表等方式显 示数据库内容； 一级数据库与二级数据库之间并无明确的界限。
数据库的动态更新： 1. 不断增加 2. 不断修正
不同的分析方法产生不同应用范围的二级数据 库，这类数据库在实践中往往更受重视。但是，如 果要采用新的算法进行数据分析，那就必须从基本 数据库出发进行考虑。
二级数据库也被用来进一步分析以形成新的数据 库。
一个典型数据库记录通常包括两部分：原始(序列) 数据和对这些数据进行的生物学意义的注释。这些 注释和原始(序列)数据具有同等重要性。
ubmissions •Updates
CIB
NIG
getentry
DDBJ
•Submissions •Updates
EBI
SRS
EMBL
这三大数据库虽然具有各不同的数据记 录格式，但是对于核酸序列均采用了相同的 记录标准，同时每天收集都交换数据以达到 数据的更新和一致。从地域角度而占， EMBL 主要负责收集欧洲的数据，
数据库格式简介
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 内容（序列，……)
五、生物信息学基本数据库
分子生物学三种重要的核心数据库 • 核酸序列数据库， GenBank为代表
• 蛋白质序列数据库，SWISS-PROT为代 表
• 生物大分子结构数据库，PDB为代表
医学生物信息基础 第7讲 数据库（简）
第一节 引言
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
一、生物信息学数据库产生 背景
大量产生 • 人类基因组计划(破译人类的遗传密码） • 大规模基因测序：
每年2亿多个DNA序列碱基测定，>100亿. • 大型计算机的数据处理能力：数万亿次/秒 • 因特网的发展
生物信息学数据库的分类
（一）按生物分子种类、结构和功能分类 • 核酸序列数据库 • 蛋白质序列数据库 • 蛋白质结构数据库 • 基因组数据库
（二）按生物信息是否经过加工提炼分类
• 一级数据库
• 二级数据库 • 专家库 • 整合数据库
•生物分子数据类型——
按生物分子种类、结构和功能分类
DNA序列数据
B) 蛋白质序列二级数据库 Prosite (蛋白质序列功能位点数据库) 90年代由瑞典生物信息学研究所SIB负责维护。 基于对蛋白质家族中同源序列多重序列比对得到 的保守区域，这些区域通常与生物学功能相关。数 据库包括两个数据库文件：数据文件Prosite；说明 文件PrositeDoc。
Prosite网址：/prosite
生物信息学数据库 网络化资源共享化
生物分子数据及其关系
第一部 遗传密码
第二部 遗传密码？
DNA 核酸序列
蛋白质 氨基酸序列
蛋白质 结构
蛋白质 功能
最基本的 生物信息
生命体系千姿 百态的变化
生物信息重要
维持生命活 动的机器
• 第一部遗传密码已被破译，但对密码的转录 过程还不清楚，对大多数DNA非编码区域 的功能还知之甚少
数据库
一个数据库记录(entry)一般由两部分组成： 1. 原始序列数据(sequence data) 2. 描述这些数据生物学信息的注释(annotation)
注释中信息与相应序列数据同样重要和有应用价值
数据的完整性和注释工作量： 1. 序列数据广，序列注释不够完整 2. 库数据面窄，序列注释全面
ColiBri网址：/Colibri
TransFac (真核生物基因转录调控因子数据库) 德国生物工程研究所开发维护，始建于1988年。 包括顺式调控位点、基因、转录因子、细胞来源、