生物信息学中的数据库建设
生物信息学 第三章 生物信息数据库及其信息检索 ppt课件
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 A.非冗余参考序列数据库RefSeq B.密码子使用数据库Codon Usage Database CUTG C.基因可变剪接数据库ASDB D.转录因子数据库TRANSFAC
生物信息学数 据库类型
序列数据库 结构数据库 功能数据库 其ws、Linux或 Mac等操作系统
肤浅的百姓工具
一、序列数据库
主要收录核酸和蛋白质序列的数据库，包括由基因组计划产生的基因组及其表达 序列，由基因组序列所推测的编码和非编码核酸和蛋白质序列，以及个别生物 学实验中测序获得的核酸和蛋白质序列。
生物信息学 第三章 生物信息数据库 及其信息检索
第三章 生物信息数据库及其信息检索
本章主要内容
▪ 生物信息学数据库类型 ▪ 序列数据库 ▪ 结构数据库 ▪ 功能数据库 ▪ 其它专业数据库
▪ 生物信息学数据库的检索 ▪ 检索方法概述 ▪ 检索实践和案例
生物信息学数据库的地位和作用
经典生物医学实验
elegans
Borrelia burgorferi
Plasmodium falciparum
Borrelia burgorferi
Aquifex aeolicus
Neisseria meningitidis Z2491
Mycobacteriu m tuberculosis
Genome sizes in nucleotide pairs (base-pairs)
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。
介绍计算机和人工智能技术在信息生物学中的应用
介绍计算机和人工智能技术在信息生物学中的应用信息生物学是一门综合性学科，主要研究基因组、蛋白质组和代谢组等高通量实验数据的获取、存储、处理和分析等信息学问题以及与相关生物学的应用。
近年来，计算机和人工智能技术在信息生物学中得到广泛应用，成为推动该领域发展的重要力量。
一、计算机技术在信息生物学中的应用1.高通量实验数据处理高通量技术得到广泛应用，例如基因芯片测序、RNA测序、质谱成像等。
这些技术产生的数据量庞大，对计算机处理能力提出了极高的要求。
计算机科学家和生物学家合作，开发了许多高效的数据处理方法和算法，如基因表达分析、蛋白质互作网络分析、代谢组数据挖掘等。
2.生物数据库建设与维护生物数据库是存储各种生物学数据的仓库，是生命科学研究的重要基础。
计算机技术在生物数据库建设与维护方面发挥了巨大作用，例如NCBI、EMBL、DDBJ等国际生物数据中心，建立了各类生物数据的公共数据库，这些数据库覆盖了许多生物领域，便于生物学家获取和共享信息资源。
3.模拟实验设计与分析对于生物学实验，计算机能够进行模拟和仿真，快速推导出结果，缩短实验周期。
例如，计算机可以对生物系统进行建模，进行药物筛选、生物过程仿真等研究，预测实验结果，降低生物实验的投入和风险。
二、人工智能技术在信息生物学中的应用1.生物信息的自动化分析人工智能技术能够自动处理生信数据，比如通过深度学习等技术分析DNA序列、蛋白质结构或代谢产物数据，从中寻找有意义的关系，构建生物信息学模型，预测生物学上的研究成果。
2.医学诊断和药物研发计算机程序通过对病人数据、代谢物水平、基因表达和生理状态的监测和统计，可以预测和提高医学和药物的精度和效率。
例如，细胞医学中的“单细胞序列技术”，利用深度学习算法预测病人治愈率和药物治疗效果等。
3.生物科学研究总体思路优化人工智能技术在信息生物学领域中的一个重要应用就是优化实验总体研究思路。
人工智能可以大量地洞悉相关知识，下一步面临什么问题，到底利用何种数据工具与算法应对，使得生物学民益更快地进行科学实验研究。
流行病学研究中的生物信息学数据库与资源应用
流行病学研究中的生物信息学数据库与资源应用随着科技的不断发展和进步，生物信息学在流行病学研究中的应用变得越来越重要。
生物信息学数据库和资源成为流行病学研究人员的重要工具，可以提供宝贵的数据和信息，帮助研究人员深入了解疾病的发生和传播机制。
本文将详细介绍流行病学研究中常用的生物信息学数据库和资源，以及它们的应用。
一、SNP数据库SNP（single nucleotide polymorphism）数据库是研究流行病学中最常用的数据库之一。
SNP是指基因组中的单个核苷酸变异，可用来研究人与人之间的遗传差异以及遗传变异与疾病之间的关系。
常见的SNP数据库包括dbSNP、HapMap和1000 Genome等。
这些数据库存储了大量的SNP信息，研究人员可通过检索和分析这些数据库中的数据，揭示SNP与疾病的相关性，为流行病学研究提供重要的依据。
二、基因表达数据库基因表达数据库存储了不同组织和细胞中的基因表达水平信息，对于分析疾病的遗传机制和发生发展过程起着重要作用。
常见的基因表达数据库包括Gene Expression Omnibus（GEO）和The Cancer Genome Atlas（TCGA）等。
研究人员可通过这些数据库获取基因在特定组织或疾病状态下的表达水平信息，进一步研究基因与疾病的关联性。
三、蛋白质数据库蛋白质数据库存储了大量的蛋白质序列和结构信息，对于研究疾病的发生机制和蛋白质功能起着重要作用。
常见的蛋白质数据库包括UniProt、Protein Data Bank（PDB）和STRING等。
研究人员可通过这些数据库获取蛋白质的序列、结构和功能信息，揭示蛋白质与疾病之间的关系，为流行病学研究提供有力支持。
四、基因组数据库基因组数据库存储了各种物种的基因组序列信息，为研究物种的遗传特性和基因功能提供了重要数据。
常见的基因组数据库包括GenBank、Ensembl和UCSC Genome Browser等。
生物信息学
EMBnet
EMBnet (European Molecular Biology Network)建立于1988年，由多个 位于欧洲及欧洲以外的成员国节点及专业节点组成。除了上面提到的欧 洲生物信息学研究所EMBL-EBI，瑞士生物信息研究所SIB、澳大利亚国 家基因组学信息服务（AGRIS）以及中国北京大学的生物信息中心PKUCBI都是EMBnet的成员。它们不仅为本国用户提供生物信息资源及生物 计算服务，同时提供用户支持、培训以及进行相关的生物信息研究与开 发。比如专业蛋白质分析系统ExPASy就是由SIB开发及维护，而通用蛋 白质资源UniProt则由EMBL-EBI及SIB、PIR共同进行维护的。由于 EMBnet的成员国节点及专业节点各自包含了大量的公共数据信息及自 行开发的数据库及分析工具，因此可作为生物学数据资源的补充来源。 相关信息可以从/en/members/National 和 /en/members/Specialist中查到。
EBI
EBI（），全称是European Bioinformatics Institute，是隶属于欧洲分子生物学研究室 （EMBL）的一个非盈利性的学术机构，专门从事生物信息 学方面的研究与服务。EBI的主要任务包括为科研团体免费 提供数据及生物信息学服务；从生物信息学的角度上为推动 特定科研项目的发展做出努力，为各阶层的科研人员提供高 级生物信息学培训以及帮助向工业界发布最新技术等。EBI 的网站在数据规模与承担的任务方面都与NCBI相当，其资 源也分为数据库、工具、EBI研究小组、培训、帮助等几个 部分，而全部资源及工具则显示在其Site Index页面 （/Information/sitemap.html）中。
第四章 生物信息学数据库(二)-生技用
相似性和同源性关系
序列的相似性和序列的同源性有一定的关系，一 般来说序列间的相似性越高的话，它们是同源序 列的可能性就更高，所以经常可以通过序列的相 似性来推测序列是否同源。 正因为存在这样的关系，很多时候对序列的 相似性和同源性就没有做很明显的区分，造成经 常等价混用两个名词。所以有出现A序列和B序 列的同源性为80％一说。
核酸序列 蛋白质序列 生物大分子结构 基因组数据 生物分类数据库 孟德尔人类遗传学数据（OMIM） Pubmed
Entrez集成系统结构如图4.8所示。
图4.8、Entrez数据库系统结构图
各个参数选项
帮助信息 填入搜索序列
FastA的最新版本是FastA3软件包，下表2列出FastA3 家族所有成员：
程 序
FastA FASTX FASTY TFastA TFASTX TFASTY FASTS TFASTS FASTF TFASTF
查询序列类型
DNA 蛋白质 DNA 蛋白质 蛋白质
序列相似性比较和序列同源性分析
序列相似性比较： 就是将待研究序列与DNA或蛋白质序列库进行比较， 用于确定该序列的生物属性，也就是找出与此序列相似 的已知序列是什么。完成这一工作只需要使用两两序列 比较算法。常用的程序包有BLAST、FASTA等； 序列同源性分析： 是将待研究序列加入到一组与之同源，但来自不同物种 的序列中进行多序列同时比较，以确定该序列与其它序 列间的同源性大小。这是理论分析方法中最关键的一步。 完成这一工作必须使用多序列比较算法。常用的程序包 有CLUSTAL等；
PDB MMDB NDB
（Protein Data Bank）
(Molecular Modeling Database) 实际上是PDB的一个编辑版本
生物信息学数据库
我国生物信息相关网站
中国生物信息网
国家南方基因研究中心
/ch/ 北京大学生物信息中心
中国生物技术信息网
/ 中国科学院（上海文献中心）
基因定义
类似性积分
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
E值为匹配期 望值。说明可 以找到与搜索 序列相匹配的 其它序列的几 率。E值越接 近零，越不可 能找到其它的 匹配序列，其 背后的含义就 是E值越少， 匹配度越好
点击可得待检序列 与库存序列对排
基因表达库链接 单基因库
基因信息库
2020/3/21
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
复旦大学图书馆文献检索教研室
DDBJ日本核酸数据库 http://www.ddbj.nig.ac.jp
整合平台：Entrez 综合数据库
序列通过正式递交进入数据库 未正式发表文献以前，数据库予以保密
2020/3/21
复旦大学图书馆文献检索教研室
蛋白质序列数据库
SWISS-PROT （瑞士日内瓦大学）蛋白质序列数据库 http://www.Expasy.ch 内容包括序列及功能信息、蛋白识别、蛋白质结构预测 及其他功能
SRS系统(Sequence Retrieval System)欧洲分子生物学实验室开发 /
可开放式安装100多个数据库，北京大学安装了78个数据库
人类DNA数据库的建立和应用
人类DNA数据库的建立和应用DNA是生物体内最基本的物质，所有的遗传信息都存储在其中。
随着科学和技术的发展，人类已经成功地解读和分析了DNA序列，并建立了全球最大的人类DNA数据库。
人类DNA数据库不仅是生物学领域的重要工具，还是其他领域如医学、犯罪侦破、人类起源研究等的必备资料。
本文将从以下几个方面探讨人类DNA数据库的建立和应用。
一、人类DNA数据库的建立人类DNA数据库的建立是一项具有重大意义的工程。
人类DNA数据库是指存储全球各地不同族群个体DNA样本和其相应的基因组序列信息的特定数据库。
自1990年代初期，全球范围内开启了迄今为止最大规模的人类基因组计划（Human Genome Project，HGP），目的是确定人类基因组的DNA序列，建立了人类基因组数据库（GenBank）。
人类基因组计划的成功，直接推动了人类DNA数据库在全球范围内的建设。
根据不同的分类方式，人类DNA数据库可以划分为三种类型：1. 民族基因组数据库民族基因组数据库指的是存储来自特定民族或地理区域的DNA样本信息的数据库。
例如，中国的基因谱库就收集了不同地区、不同族群、不同历史和文化背景的DNA样本信息。
2. 全球性DNA数据库全球性DNA数据库指覆盖全球不同民族、不同地域的DNA样本信息的数据库。
例如，国际基因组项目（International HapMap Project）就是在全球范围内搜集不同民族的DNA样本信息，以揭示人类基因的多样性和共性。
3. 法医学DNA数据库法医学DNA数据库是指存储犯罪嫌疑人、受害者以及未经认领被找到的遗体坐的DNA样本信息的数据库。
该数据库不仅为犯罪侦破提供了极大的帮助，同时也为确认身份、寻找失踪人口、探索人类遗传学共性等提供了重要数据支持。
二、人类DNA数据库的应用1. 医学研究人类DNA数据库在医学领域的应用已逐渐深入人心。
在基因组学和生物信息学的支持下，已经发现贡献于人类疾病发生和发展的各种基因序列，并初步阐明了其中的作用机理。
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生物信息学中的数据库建设生物信息学是指应用计算机和生命科学技术来解决生物学问题的学科。
在生物信息学中，数据库建设是一个非常重要的领域。
在这篇文章中，我将介绍生物信息学中数据库建设的一些基本概念、技术和方法。
一、生物信息学中的数据库
生物信息学中的数据库是指存储生物学相关数据的计算机软件系统。
这些数据包括基因组序列、蛋白质序列、基因表达数据、代谢通路信息等等。
这些数据通常由不同的实验室和组织产生，需要以结构化和标准化的形式进行存储，以便进行分析和共享。
当前最重要的生物信息学数据库包括GenBank、UniProt、KEGG等等。
GenBank是一个全球共享的大规模DNA和RNA序列数据库，UniProt是一个蛋白质序列和功能数据库，KEGG是一个代谢通路数据库。
这些数据库的数据量巨大，同时也不断在更新和扩展中。
二、数据库建设的步骤
生物信息学中的数据库建设通常包括以下几个步骤：
1. 数据采集：这是建设数据库的第一步。
数据可以从不同的来
源采集，例如公共数据库、生物实验室、文献等等。
在采集数据时，需要进行质量控制和清洗，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据处理：在采集到数据后，需要进行处理和管理。
这包括
数据格式化、标准化、去重、存储和索引等等。
其中，数据标准
化是非常重要的，因为它使得不同来源的数据可以进行集成和比较。
3. 数据分析：数据库建设的另一个重点是对数据进行分析和挖掘。
这可以帮助我们了解生物基础知识，发现新的生物功能，预
测药物作用机制等等。
当前最流行的生物信息学分析技术包括序
列比对、基因表达分析、代谢通路分析等等。
4. 数据共享：最后，数据库需要进行共享，以便更广泛的使用。
数据共享可以通过发布数据库、提供API接口、建立合作关系等
多种方式来实现。
同时，共享过程也需要考虑数据隐私和知识产
权等问题。
三、常见的数据库技术
在生物信息学数据库建设中，常用的技术包括：
1. 数据仓库：数据仓库是一种面向主题的数据集合，其中包含
多个来源的数据，可以进行快速和高效的查询和分析。
数据仓库
可以帮助我们将不同来源的数据进行集成和比较，以发现新的生
物功能和知识。
2. 数据挖掘：数据挖掘是对大量数据进行分析和提取，以发现
新的生物功能和知识。
数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联
规则挖掘等等。
3. 云计算：云计算是通过互联网提供IT资源服务的一种技术。
云计算可以帮助我们快速搭建生物信息学数据库，同时可以提高
数据库的可靠性和可扩展性。
四、生物信息学数据库建设面临的挑战
生物信息学数据库建设面临着许多挑战，包括：
1. 数据管理：生物信息学中的数据是非常复杂的，需要进行标准化、结构化和分类。
同时，数据量也非常巨大，需要进行有效的存储和管理。
2. 数据一致性：由于数据来源的不同，生物信息学数据库中的数据会存在一定的不一致性。
这往往会影响分析和挖掘的结果，需要通过数据清洗和标准化来解决。
3. 数据共享：在数据库建设过程中，数据共享是非常重要的。
但是，数据共享涉及到数据隐私和知识产权等问题，需要进行合适的管理和保护。
综上所述，数据库建设是生物信息学中非常重要的一部分。
在建设生物信息学数据库时，需要进行数据采集、处理、分析和共享，同时需要运用多种技术和方法来解决面临的挑战。
生物信息学数据库的建设和发展将极大地促进生物学的研究和发展。