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。
生物信息学期末复习资料（小字） 名词解释或辨析。 1.生物信息学：生物信息学是包含生物信息的获取、处理、贮存、分发、分析和解释的所有方面的一门学科，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具进行研究，目的在于了解大量的生物学意义。 2.基因芯片：固定有寡核苷酸、基因组DNA或互补DNA 等的生物芯片。利用这类芯片与标记的生物样品进行杂交，可对样品的基因表达谱生物信息进行快速定性和定量分析。 3.人类基因组计划：HGP，是一项规模宏大，跨国跨学科的科学探索工程。其宗旨在于测定组成人类染色体（指单倍体)中所包含的30亿个碱基对组成的核苷酸序列，从而描绘人类基因组图谱，并且辨识其载有的基因及其序列，达到破译人类遗传信息的最终目的。 4.中心法则：分子生物学的基本法则，是1958年由克里克（Crick）提出的遗传信息传递的规律，包括由DNA到DNA的复制，由DNA到RNA的转录和由RNA 到蛋白质的翻译等过程。20世纪70年代逆转录酶的发现，表明还有由RNA逆转录形成DNA的机制，是对中心法则的补充和丰富。 5.相似性和同源性：相似性（similarity）和同源性（homology）是两个完全不同的概念。同源序列是指从某一共同祖先经过趋异进化而形成的不同序列。相似性是指序列比对过程中检测序列和目标序列之间 相同碱基或氨基酸残基序列所占比例的大小。当两条序列同源时，他们的氨基酸或核苷酸序列通常有显著的一致性（identity）。如果两条系列有一个共同进化的祖先，那么他们是同源的。这里不存在同源性的程度问题，两条序列要么是同源的要么是不同源的。 1.生物信息学：综合计算机科学、信息技术和数学的理论和方法来研究生物信息的交叉学科。包括生物学数据的研究、存档、显示、处理和模拟，基因组遗传和物理图谱的处理，核苷酸和氨基酸序列分析，新基因的发现和蛋白质结构的预测等。
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。根据生命科学不同研究领域的实际需要,在一次数据库、实验数据和理论分析的基础上进行整理、归纳和注释,构建具有特殊生物学意义和专门用途的数据库即二次数据库, 也称专门数据库、专业数据库或专用数据库[2, 3, 5]。 3.1核酸序列数据库 EMBL、GenBank和DDBJ是国际上三大主要核酸序列数据库。EMBL是德国海德堡市的欧洲分子生物学实验室(European Molecular Biology Laboratory)1980年创建的,其名称也由此而来。美国国家健康研究院(National Institurte of Health,简称NIH)也于1982年委托洛斯阿拉莫斯(Los Alamos)国家实验室建立GenBank,后移交给美国国立卫生研究院国家生物技术中心(National Center for Bio-technology Information—NCBI)。DDBJ是日本静冈市的日本国立遗传学研究所于1986年创建的日本DNA数据库(DNA Database of Japan—DDBJ)。1988年,EMBL、GenBank与DDBJ共同成立了国际核酸序列联合数据库中心,建立了合作关系。根据协议,这三个数据库分别收集所在区域的有关实验室和测序机构所发布的核酸序列信息,并共享收集到的数据,每天交换各自数据库新建立的序列记录,以保证这三个数据库序列信息
生物信息学中的数据库资源及其应用 摘要：伴随着生物信息学的发展，生物信息数据库日趋完善。现对生物信息学、数据库的建设及其应用情况进行了综述，并展望生物信息学的发展前景。关键词：生物信息学；数据库的建设及其应用 生物信息学(Bioinformatics)是80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新的交叉学科，最初常被称为基因组信息学。广义地说，生物信息学是一门采用计算机技术和信息论方法对蛋白质及其核酸序列等多种生物信息采集、加工、储存、传递、检索、分析和解读的科学，是现代生命科学与信息科学、计算机科学、数学、统计学、物理学和化学等学科相互渗透而形成的交叉学科。美国人类基因组计划中[1]，对基因组信息学有这样的定义：它是一个学科领域，包含着基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释的所有方面。这一定义包含着两方面的内容，一方面是发展有效的信息分析工具，构建适合于基因组研究的数据库，用于搜集，管理，使用人类基因组和模式生物基因组的巨量信息。另一方面是配合实验研究，确定约30亿个碱基对的人类基因组完整核苷酸顺序，找出全部约10万个人类基因在染色体上的位置以及包括基因在内的各种DNA片段的功能，也就是“读懂”人类基因组[2]。正如基因组信息学的定义所确定的，它的研究内容主要包含两个部分，一是基因组相关数据的收集与管理，另一个是基因组数据内涵的分析与解释，也就是遗传密码的破译。 生物信息学自产生以来大致经历了前基因组时代、基因组时代和后基因组时代三个发展阶段。前基因组时代的标志性工作包括生物数据库的建立、检索工具的开发以及DNA和蛋白质序列分析等；基因组时代的标志性工作包括基因识别与发现、网络数据库系统的建立和交互界面工具的开发等；后基因组时代的标志则是大规模基因组分析、蛋白质组分析以及各种数据的比较与整合。三个阶段虽无明显的界限，却真实地反映了整个研究重心的转移变化历程[3]。 1 生物信息学数据库简介 近年来随着大量生物学实验数据的积累，众多的生物学数据库也相继出现，它们各自按照一定的标准收集和处理生物学实验数据，并提供相关的数据查询、处理等服务。而数据库的类型则几乎覆盖了生命科学的各个领域[4]。国
生物信息学 生物信息学的概念 生物信息学是综合运用计算机科学、数学和生物学的各种工具，对生物信息进行获取、处理、存储、分发、分析和解释等处理的科学。其研究内容包括了序列和结构比对、蛋白质结构预测、基因识别、分子进化分析、比较基因组学、序列重叠群、药物设计、基因表达谱等方方面面。可以把现阶段生物信息学的基本特征概括为“分子生物学与信息技术的有机结合体”。生物信息学特最大特点就是信息搜索和处理的自动化、网络化，任何一台可以与互联网对接的计算机都可以作为生物信息获取和处理的用户终端工具。 重要的生物信息学数据库 生物信息学数据库的结构 广义的生物信息学数据库主要分为两大类：基本数据库和二级数据库。基本数据库主要包括原始数据，例如DNA序列、蛋白质序列和蛋白质结构等信息。二级数据库则主要是对基本数据库进行分析、提炼加工后而形成，旨在使得基本数据库更便于全世界研究人员（用户）使用，例如，真核生物启动子数据库（eukaryoticPromoter database，EPD）和蛋白质序列中的共同结构和功能基序数据库（PROSIT databas）等。 一个典型的数据库记录通常包括两部分内容：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。如何开发新的软件对现有的人基因组数据和模式生物基因组数据进行准确高效地注释已成为生物信息学研究的重点之一。 数据库的基本序列格式 由于EMBL和GenBank是最主要的核酸序列数据库，所以EMBL数据格式GenBank数据格式被广为采用。欧洲国家的许多数据库如SWISS-PROT、ENZYME、TRANSFAC都采用与EMBL一致的格式，便于使用EBI所采用的序列检索系统（SRS）。 众所周知，生物信息数据库的建立和应用软件的设计是为了处理各种序列数据，这就要求有一套标准的格式来输入核酸和蛋白质序列信息（数据）。EMBL和GenBank数据格式比较复杂，常用的序列格式有NBRF/PIR、FASTA和GDE 3种格式，尤其是FASTA格式的使用最广泛。 基本的DNA数据库 一、GenBank 数据库 GenBank是由美国国立卫生研究院（NIH）的NCBI维护的DNA和RNA序列数据库（https://www.doczj.com/doc/3a19241337.html,/Genbank/），是当今世界上最权威最广泛的核酸序列数据库之一。GenBank数据库每天更新。其中所收录的序列包括基因组DNA序列、cDNA序列、EST序列、STS序列、载体序列、人工合成序列及HTG序列等。通过它不仅可以查询所需要的序列，而且还可找到与之同源的基因组DNA序列、cDNA序列、EST序列、STS序列以及专利序列等。
生物信息学数据库综述 摘要本文对生物信息学常见的数据库进行了汇总。常见数据库分为三类：核酸序列数据库、蛋白质序列数据库、三维分子结构数据库。并分别对其中常见数据库进行了介绍。对于生物信息学数据库的现存问题也进行了论述。 关键词数据库；核酸序列数据库；蛋白质序列数据库；三维分子结构数据库； 随着生物信息的发展，生物信息学数据库的数量在不断的递增，内部结构也不断的复杂化，功能也越来越细化。根据数据的类型可以将数据库分为核酸序列数据库、蛋白质序列数据库三维分子结构数据库。本文将比较常见的数据进行了汇总。 1 核酸序列数据库 常用的核酸序列数据库有GenBank核酸序列数据库、EMBL核酸数据库、DDBJ数据库、GDBD等。 1.1GenBank Genbank库包含了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著作和生物学注释。它是由美国国立生物技术信息中心(N CBI)建立和维护的。Genbank每天都会与欧洲分子生物学实验室(EM BL)的数据库，和日本的DNA 数据库(DDBJ)交换数据，使这三个数据库的数据同步。Genbank的数据可以从N CBI的FrP服务器上免费下载完整的库，或下载积累的新数据。N CBI还提供广泛的数据查询、序列相似性搜索以及其它分析服务，用户可以从N CBI的主页上找到这些服务。Gel~ bank 库里的所有数据记录被划分在若干个文件里，如细菌类、病毒类、灵长类、啮齿类，以及EST数据、基因组测序数据、大规模基因组序列数据等16类，其中EST数据等又被各自分成若干个文件 1.2 EM BL核酸序列数据库 EM BL 核酸序列数据库由欧洲生物信息学研究所(EBI)维护的核酸序列数据构成，由于与Genbank和DDBJ的数据合作交换，它也是一个全面的核酸序列数据库。该数据库由Oracal数据库系统管理维护，查询检索可以通过因特网上的序列提取系统(SRS)N务完成l 6J。向E M BL核酸序列数据库提交序列可以通过基于W eb的WEBI N工具,也可以用Sequi n 软件来完成。 1.3 DD BJ 数据库 D D BJ数据库创建于1984 年，由日本国立遗传学研究所遗传信息中心维护。它首先反映日本所产生的DNA数据，同时与Genbank、EMBL合作互通有无，同步更新，每年四版。日本DNA数据仓库(DDBJ)也是一个全面的核酸序列数据库。可以使用其主页上提供的SAS工具进行数据检索和分析。可以用Sequin 软件向该数据库提交序列。 1 ．4 G D B 人类基因组数据库(GD B)是人类基因图谱和疾病的数据库。GDB的目标是构建关于人类基因组图谱和测序。目前GDB中有：人类基因组区域(包括基因、克隆、amplimersPCR标记、断点breakpoint细胞遗传标记cytogenetic markers、
数据库是生物信息学的主要内容，各种数据库几乎覆盖了生命科学的各个领域。核酸序列数据库有GenBank, EMBL, DDBJ等，蛋白质序列数据库有SWISS-PROT, PIR, OWL, NRL3D, TrEMBL等，蛋白质片段数据库有PROSITE, BLOCKS, PRINTS等，三维结构数据库有PDB, NDB, BioMagResBank, CCSD等，与蛋白质结构有关的数据库还有SCOP, CATH, FSSP, 3D-ALI, DSSP等，与基因组有关的数据库还有ESTdb, OMIM, GDB, GSDB等，文献数据库有Medline, Uncover等。另外一些公司还开发了商业数据库,如MDL等。生物信息学数据库覆盖面广，分布分散且格式不统一, 因此一些生物计算中心将多个数据库整合在一起提供综合服务，如EBI的SRS(Sequence Retrieval System)包含了核酸序列库、蛋白质序列库，三维结构库等30多个数据库及CLUSTALW、PROSITESEARCH等强有力的搜索工具，用户可以进行多个数据库的多种查询。 基因和基因组数据库 1. Genbank Genbank库包含了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著作和生物学注释。它是由美国国立生物技术信息中心(NCBI)建立和维护的。它的数据直接来源于测序工作者提交的序列；由测序中心提交的大量EST序列和其它测序数据；以及与其它数据机
构协作交换数据而来。Genbank每天都会与欧洲分子生物学实验室(EMBL)的数据库，和日本的DNA数据库(DDBJ)交换数据，使这三个数据库的数据同步。Genbank的数据可以从NCBI的FTP服务器上免费下载完整的库，或下载积累的新数据。NCBI还提供广泛的数据查询、序列相似性搜索以及其它分析服务，用户可
《生物信息学》先锋版中译本第二版科学出版社 打分政策:60% 期末考试（70%掌握内容、25% 熟悉内容、5% 理解内容）（请注意红体与黑体字） A: 生物信息学概述 1. 生物信息学：生物信息学是生物学和信息技术的结合，是现代科学的又一个分支学科，它利用计算机对大量生物数据进行分析处理。生物信息学把用于存储和搜索数据的数据库开发，与用于分析和确定大分子序列、结构、表达模式和生化途径等生物数据集之间的关系的统计工具和算法的开发结合在一起。 数据库 生物信息学主要由三大部分组成算法与统计工具 分析与解释 测序策略：逐个克隆法、全基因组鸟枪法 计算机在生物信息学中的作用：生物信息学需要计算机快速、可靠地执行重复任务的能力以及处理问题的能力。然而，生物信息学中涉及的许多问题仍需要专家的人工处理，同时原始数据的完整性和质量也很关键。 生物信息学课程范围：使初学者理解生物信息学的基本原理，并获得相应的应用能力。具体包括生物信息学的一些关键领域：数据库使用、序列和结构分析工具、注释工具、表达分析以及生化和分子途径分析。 2. 生物信息学实例： ——数据库界面Genbank/EMBL/DDBJ, Medline, SwissProt, PDB, … ——序列搜索与比对BLAST, FASTA, Clustal, MultAlin, DiAlign ——基因搜索Genscan, GenomeScan, GeneMark, GRAIL ——蛋白结构域分析与鉴定pfam, BLOCKS, ProDom, ——基因调控元件的计算机模式识别Gibbs Sampler, AlignACE, MEME ——蛋白折叠预测PredictProtein, SwissModeler 生物信息学网站：包括生物信息学资源、各种数据库和生物信息学分析工具的网站 3. 五个必须知道的生物信息学网站：（详细参考书本p9） NCBI (The National Center for Biotechnology Information)https://www.doczj.com/doc/3a19241337.html,/ EBI (The European Bioinformatics Institute)https://www.doczj.com/doc/3a19241337.html,/ The Canadian Bioinformatics Resource http://www.cbr.nrc.ca/ SwissProt/ExPASy (Swiss Bioinformatics Resource)http://expasy.cbr.nrc.ca/sprot/ PDB (The Protein Databank)https://www.doczj.com/doc/3a19241337.html,/PDB/ B: 数据采集 一、DNA, RNA和蛋白质测序 1. DNA测序原理： DNA测序是采用全自动的链终止反应完成的，这一技术通过加入限量的双脱氧核苷酸来 产生有特定终止碱基的嵌套DNA片段。共有4种反应，每种代表DNA 4个碱基中的一个，每个碱基分别带有不同的荧光标记。DNA片段通过聚丙烯酰胺凝胶电泳(PAGE)分离，当每个片段移动到凝胶的末端时可以通过扫描仪读取序列。 2. DNA序列类型： DNA序列来源主要有3种方式。基因组DNA直接来自基因组，包括基因和基因外核酸序列，真核生物的基因组DNA包含内含子；cDNA由mRNA反转录而来，并且只对应于基因组中能表达的部分，它不包含内含子；最后，重组DNA来自实验室，包含克隆载体等人工
生物信息学 一、定义 生物信息学(bioinformatics) 是美国学者林华安博士（H.A.Lim）在1987年首创。 广义的生物信息学：两层含义：1、海量数据的收集、整理与服务即管理好这些数据。 2、从这些数据中发现新规律。 狭义的生物信息学：最初分析基因组DNA序列信息数据，以期获得丰富的生物学知识，从而更深层次认识未知的生物世界。发展分析微整列、基因本体(gene ontology ,GO)注释、分子图谱、结构数据等数据，阐明细胞、器官和个体的发生、发育、病变、衰亡的基本规律的方法。从而更深层次认识未知的生物世界。 生物分子信息特征 ①生物分子信息数据量大 ②生物分子信息复杂 ③生物分子信息之间存在着密切的联系 研究内容 ①生物信息的收集、存储、管理与提供（基础内容） ②基因组序列信息的提取和分析 ③功能基因组分析 ④生物分析设计 ⑤药物设计 ⑥生物信息分析的技术与方法研究 ⑦应用与发展研究 ⑧系统生物学研究 一二级数据库 一级核酸数据库：核酸数据库:GenBank、EMBL和DDBJ等。蛋白质序列数据库：Swiss-Prot。结构数据库：X射线衍射和核磁共振结构测定。PIR(Protein Information Resouce, PIR)、PDR(Protein Data Bank)等 二级核酸数据库是在一级数据库、实验数据和理论分析的基础上针对特定目标衍生而来的。 生物信息学研究意义（了解） 生物信息学研究意义 生物信息学将是21世纪生物学的核心 认识生物本质 了解生物分子信息的组织和结构，破译基组信息，阐明生物信息之间的关系 改变生物学的研究方式 改变传统研究方式，引进现代信息学方法，在医学上的重要意义
生物信息期末总结 1.生物信息学（Bioinformatics）定义：（第一章）★ 生物信息学是一门交叉科学，它包含了生物信息的获取、加工、存储、分配、分析、解释等在内的所有方面，它综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。 （或：） 生物信息学是运用计算机技术和信息技术开发新的算法和统计方法，对生物实验数据进行分析，确定数据所含的生物学意义，并开发新的数据分析工具以实现对各种信息的获取和管理的学科。（NSFC） 2. 科研机构及网络资源中心： NCBI：美国国立卫生研究院NIH下属国立生物技术信息中心； EMBnet：欧洲分子生物学网络； EMBL-EBI：欧洲分子生物学实验室下属欧洲生物信息学研究所； ExPASy:瑞士生物信息研究所SIB下属的蛋白质分析专家系统；(Expert Protein Analysis System) Bioinformatics Links Directory； PDB (Protein Data Bank)； UniProt 数据库 3. 生物信息学的主要应用: 1．生物信息学数据库；2．序列分析；3．比较基因组学；4．表达分析；5．蛋白质结构预测；6．系统生物学；7．计算进化生物学与生物多样性。 4.什么是数据库：★1、定义：数据库是存储与管理数据的计算机文档、结构化记录形式的数据集合。（记录record、字段field、值value） 2、生物信息数据库应满足5个方面的主要需求： （1）时间性；（2）注释；（3）支撑数据；（4）数据质量；（5）集成性。 3、生物学数据库的类型：一级数据库和二级数据库。 （国际著名的一级核酸数据库有Genbank数据库、EMBL核酸库和DDBJ库等；
生物信息学常用数据资源介绍 生物信息学是一门跨学科的学科，它将计算机科学与生物学有机地结合起来，为生命科学研究提供了新的方法和手段。在生物信息学中，数据资源是非常重要的，因为数据资源直接关系到生物信息学研究的深度和广度。本文将介绍生物信息学中常用的数据资源，包括基因组数据库、蛋白质数据库、序列数据库、文献数据库等。 1. 基因组数据库 基因组数据库是基因组信息的集大成者。基因组数据库收集了各种生物的基因组序列、基因注释、基因组结构等信息。常用的基因组数据库有：GenBank、EMBL、DDBJ、NCBI、Ensembl、UCSC Genome Browser 等。 2. 蛋白质数据库 蛋白质数据库是收集了各种生物的蛋白质序列、蛋白质结构、蛋白质功能等信息的数据库。常用的蛋白质数据库有：UniProt、PDB、Swiss-Prot、TrEMBL等。 3. 序列数据库 序列数据库主要收集了各种生物的核酸序列和蛋白质序列。常用的序列数据库有：NCBI GenBank、EMBL、DDBJ、RefSeq、UniProtKB 等。 4. 文献数据库 文献数据库主要收集了各种与生物学相关的学术文献，包括期刊论文、会议论文、书籍等。常用的文献数据库有：PubMed、Web of
Science、Google Scholar等。 总结 生物信息学中的数据资源非常丰富，为生物信息学研究提供了非常重要的数据支持。除了以上介绍的常用数据资源，还有很多其他的数据资源，例如代谢组数据库、蛋白质互作数据库等等。研究者可以根据自己的需要选择合适的数据资源，以便更好地开展生物信息学研究。
生物信息学中的数据库构建和应用 生物信息学是一门众多学科交叉的学科，与生命科学、计算机科学和信息科学 等领域都有着密切的联系。在生物信息学中，构建和应用数据库是非常重要的内容之一。本文将就生物信息学中的数据库构建和应用进行详细的介绍和探讨。 一、数据库的概念 数据库是指按照一定规则组织起来的、可被计算机访问的、有组织的数据集合。在生物信息学中，数据库是用来存储和管理生物信息的一种技术手段。在生物信息学的研究中，生物学家和计算机科学家共同合作，通过建立数据库来存储和处理生物信息，进而为生物学研究提供数据支持。 二、数据库的种类 在生物信息学中，常见的数据库种类包括以下几种： 1. 基因组数据库：这类数据库主要用于存储和管理生物个体的基因组信息，如 人类基因组数据库（NCBI Genome Database）等。 2. 蛋白质数据库：这类数据库主要用于存储和管理蛋白质序列、结构、功能等 信息，如蛋白质数据银行（PDB）等。 3. 转录组数据库：这类数据库主要用于存储和管理生物的转录组信息，如基因 表达数据库（GEO）等。 4. 代谢组数据库：这类数据库主要用于存储和管理代谢组信息，如人类代谢组 数据库（HMDB）等。 5. 疾病基因组数据库：这类数据库主要用于存储和管理与疾病相关的基因组信息，如人类疾病基因组数据库（OMIM）等。 三、数据库的构建
实际上，我们需要对生物信息进行收集、整合、清洗、存储、查询与分析等一系列处理，才能获得有价值的生物信息。数据库的构建就是这样一个过程。具体而言，它包括以下步骤： 1. 数据采集：这个过程包括从生物实验中获取数据，并对数据的来源、实验设计、实验条件等信息进行详细记录。 2. 数据整合：对不同来源、不同形式的数据进行整合，将它们根据一定规则进行组织和管理，使之能够被计算机系统所识别和处理。 3. 数据预处理：对数据进行质量控制、数据清洗、归一化等处理，确保数据的合法性、准确性和一致性。 4. 数据存储：将预处理后的数据存储到数据库中，通常使用关系型数据库和非关系型数据库两种存储方式。 5. 数据查询：通过数据查询来检索数据库中的数据，根据特定的查询条件找到需要的数据。 6. 数据分析：对查询到的数据进行统计分析、机器学习、数据挖掘等方法，提取有用的生物信息。 四、数据库的应用 数据库在生物信息学中的应用主要包括以下几个方面： 1. 基因组学：基因组数据库可以用来存储整个生命体系的基因组信息，包括基因序列、基因位置、基因功能等信息。生物学家可以利用这些数据库来研究基因的进化、功能等问题。 2. 蛋白质学：蛋白质数据库可以用来存储蛋白质序列、结构、功能等信息。研究人员可以利用这些数据库来研究蛋白质的结构、功能、相互作用等问题。
生物信息学研究中的数据库建设与维护 生物信息学是一门结合生命科学和计算机科学的交叉学科，它的发展使我们能 够更深入地探究生物体内的分子机制。深入理解生物体内的分子机制对于药物研发、疾病治疗等方面有着重要的意义。而要进行生物信息学方面的研究，一个重要的工作就是数据的建设与维护。在这篇文章中，我们将探讨生物信息学领域中的数据库建设与维护。 1、数据库分类 在生物信息学领域中，数据类型非常多样化。根据数据的分类，我们可以将生 物信息学数据库分为基因组数据库、蛋白质数据库、代谢物数据库、表观遗传学数据库等等。这些数据库在数据类型、数据源、数据内容和数据特点等方面都是不相同的。 1.1 基因组数据库 基因组数据库主要用于存储各种生物体的基因组序列信息，该类数据库包括NCBI、Ensembl和UCSC等。这些数据库存储着各种不同物种的核酸序列，辅以 一些分析工具，可以帮助研究者进行全基因组的研究和分析。 1.2 蛋白质数据库 蛋白质数据库主要用于存储蛋白质的序列信息和相应的注释信息。蛋白质数据 库可以帮助研究者标注蛋白质序列的结构、功能和调控信息等。常用的蛋白质数据库包括Swiss-Prot、TrEMBL和PDB等。 1.3 代谢物数据库 代谢物数据库主要用于收集各个生物体内代谢物的信息。被广泛应用于代谢组 学的研究。不同类型的代谢物数据库包括 HMDB、Bovine Metabolome Database (BOMBL)、Rat Metabolome Database (RMDB) 等等。
1.4 表观遗传学数据库 表观遗传学主要研究基因表达中转录后修饰和蛋白质修饰对表达水平及功能的 影响, 这方面的数据库包括ENCOR、PhenoGen、GEO等等。表观遗传学数据库逐 渐成为生物医学研究中的火热领域。 2、数据库的建设和维护 2.1 数据的收集和整理 数据的收集是整个生物信息学领域中最耗费人力和物力的工作之一。主要工作 内容包括：搜索主要的数据库，下载与收集数据，去除冗余数据，对数据进行清洗和整理。在这个过程中，需要严谨的数据统计，确保数据的质量。 2.2 数据的存储 在收集和整理完数据后，接下来的重要工作就是将数据存储到相应的数据库中。数据的存储需要有完整的数据模型，数据库的设计和优化也是至关重要的。在存储数据时需要设计好数据结构，进行数据存入、索引和更新等操作。同时还要进行一系列的数据质量控制和数据记录。 2.3 数据的更新和维护 更新和维护是保证数据库发挥作用的重要环节。一旦数据库收集到的数据发生 更新，就需要及时更新到数据库中，否则会影响数据库的系统使用。数据的维护也包括监测数据库性能、修复问题和提供用户支持等。 3、数据库在生物信息学中的应用 随着生物信息学的快速发展，数据库也扮演着极为重要的角色。在生物信息学中，数据库主要用于以下方面： 3.1 基因组浏览和比对
生物信息数据库简介 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。(例如：GDB、AceDB、SCOP、CATH等都已经具有二级数据库的特色) 1、基因组信息二级数据库 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、分类和调控位点核苷酸分布6个子库。TransFac的网址： 2、蛋白质序列二级数据库 Prosite(蛋白质序列功能位点数据库) 始建于1990 年代初，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的网址：/prosite/ 3、蛋白质结构二级数据库DSSP (Definition of Secondary Structure of Proteins) 蛋白质二级结构构象参数数据库DSSP的网址：http://www.cmbi.kun.nl/gv/dssp/
FSSP (Families of Structural Similar Proteins) 蛋白质家族数据库FSSP的网址：https://www.doczj.com/doc/3a19241337.html,/dall/fssp/ HSSP(Homology Derived Secondary Structure of Proteins) 同源蛋白质数据库HSSP的网址：http://www.cmbi.kun.nl/gv/hssp/ 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：文字注释序列 不同数据库的序列格式在运行序列分析软件中遇到的首要问题就是如何通过不同的程序使用不同的序列格式。这些格式都是标准ASCII码文件，但在显示各种信息或序列本身的某些字符或字有所不同。下面将讨论几种常用的序列格式。1 GenBank 中DNA序列格式 2 EMBL序列格式7 GCG序列格式8 PIR/CODATA序列格式 3 SwissProt序列格式 4 FASTA序列格式 5 NBRF序列格式 6 Intelligenetics序列格式 9 Plain/ASCII.Staden序列格式10 ASN.1序列格式11 GDE 格式 1. GenBank中DNA序列格式GenBank中数据库(包括NCBI 核酸和蛋白质序列数据库)中条目格式如下：给出描述每一个序列的信息，包括文献参考、序列的功能信息、mRNA和编码区
生物信息学数据库的种类 1.引言 1.1 概述 生物信息学数据库是由生物学和计算机科学相结合的一个重要领域。随着高通量测序技术的快速发展, 生物学研究已经进入了“大数据”时代。生物信息学数据库的出现, 解决了这些海量生物信息的存储和管理问题, 为生命科学研究提供了重要的工具和资源。 生物信息学数据库可以存储和管理各种类型的生物信息数据, 对于科学家和研究人员来说, 这些数据库包含了大量的基因组序列、蛋白质序列、基因表达数据等重要信息。通过对这些数据的分析和挖掘, 科学家们可以更深入地研究生物体的组成、功能和进化等方面。 在当前的生物信息学数据库中, 可以根据数据类型进行分类。常见的生物信息学数据库包括序列数据库、结构数据库、基因表达数据库、蛋白质互作数据库、药物数据库、多样性数据库、基因组数据库、疾病数据库和转录因子数据库等。每种类型的数据库都有其独特的特点和应用领域。 随着生物学研究的不断深入和技术的不断进步, 生物信息学数据库也在不断发展。未来的数据库将更加注重数据的互联互通, 提供更完整、准确和可靠的生物信息。同时, 数据分析和挖掘的算法和工具也将不断更新
和完善, 为科学家们的研究提供更加强大的支持。 总之, 生物信息学数据库是生物学研究中不可或缺的重要工具和资源。通过这些数据库, 科学家们可以更加高效地存储、管理和分析生物信息, 推动生命科学领域的发展。未来, 随着生物学研究的不断进步, 生物信息学数据库将不断发展和完善, 为科学家们带来更多的可能性和突破。 1.2 文章结构 本文将分为三个部分来详细介绍生物信息学数据库的种类。首先，在引言部分，我们将提供对本文的概述，介绍生物信息学数据库的基本概念和作用，并说明文章的目的。接下来，在正文部分，我们将详细介绍九种不同类型的生物信息学数据库，包括序列数据库、结构数据库、基因表达数据库、蛋白质互作数据库、药物数据库、多样性数据库、基因组数据库、疾病数据库和转录因子数据库。我们将逐个类型进行介绍，讨论其定义、功能和在生物信息学研究中的应用。最后，在结论部分，我们将对生物信息学数据库的种类进行总结，并探讨数据库的发展趋势。 通过以上的文章结构，读者可以全面了解各种生物信息学数据库的类型和重要性。同时，文章结构清晰明了，帮助读者理解和阅读全文。在每个类型的介绍中，我们将提供具体的案例和应用示例，以便读者更好地理解各个类型数据库的具体用途和研究意义。此外，在结论部分，我们对生物信息学数据库的发展趋势进行探讨，展望未来数据库的发展方向。整篇
生物大数据技术的生物信息学数据库查询方 法 生物大数据技术的快速发展为生物信息学领域带来了巨大的变革。生物信息学数据库作为存储和管理生物学数据的重要工具，被广泛应用于生物大数据的分析和挖掘。在这篇文章中，我将介绍几种常用的生物信息学数据库查询方法，帮助读者利用生物大数据技术更好地进行生物学研究。 首先，我们来讨论最常用的生物信息学数据库之一，基因组数据库。基因组数据库包含了各种生物的基因组序列信息，如人类、小鼠、果蝇等。要查询一个特定基因组的序列信息，最简单的方法是利用基因名或基因符号进行搜索。将目标基因的名称或符号输入数据库的搜索栏，即可获得与该基因相关的详细信息，例如基因的序列、结构、功能等。 另一个常用的生物信息学数据库是序列数据库。序列数据库存储了各种生物分子序列的信息，如DNA、RNA和蛋白质序列。在进行DNA或蛋白质序列的查询时，一种常见的方法是使用序列相似性搜索工具，如BLAST（Basic Local Alignment Search Tool）。BLAST可以比对查询序列与数据库中的序列，找出最相似的序列并计算相似度。通过BLAST的结果，我们可以了解到查询序列在数据库中的分布情况、物种来源以及与其他序列的相似性。 另外，功能注释数据库也是生物信息学研究中重要的查询工具。功能注释数据库存储了各种生物分子的功能和特征信息，如基因的功能、通路信息、蛋白质的结构、功能域等。要查询一个基因或蛋白质的功能信息，可以使用功能注释数据库提供的工具和接口。输入目标基因或蛋白质的名称或序列，即可获得与该生物分子相关的功能注释信息，例如其参与的通路、功能域和蛋白质结构等。 此外，还有一些特定领域的生物信息学数据库，如药物数据库、代谢通路数据库等。这些数据库针对特定的生物学问题提供了更加专门化的查询方法和功能。例
生物信息学数据库分类整理汇总 1. Meta databases 元数据库，合并不同来源的相关数据以更新的或更加方便的形式提供新的数据，通俗的讲就是数据库的数据库，代表性的数据库主要有以下几个： ConsensusPathDB 网址：https://www.doczj.com/doc/3a19241337.html,/描述：分子功能互作数据库，基于32个公共数据库，整合了人类蛋白质相互作用，遗传相互作用信号，代谢，基因调控和药物- 靶标相互作用的信息。 Entrez 网址： https://https://www.doczj.com/doc/3a19241337.html,/Class/MLACourse/Modules/Entrez/complex_boolean.html描述：Entrez跨数据库全局查询搜索系统是一个联合搜索引擎或门户网站，允许用户在NCBI网站上搜索许多离散的健康科学数据库。 Neuroscience Information Framework 网址：https://https://www.doczj.com/doc/3a19241337.html,//描述：整合了数百种神经科学相关资源，包括实验，临床和转化神经科学数据库，知识库，地图集和遗传/基因组资源等。 GeneCard 网址：https://https://www.doczj.com/doc/3a19241337.html,/描述：自动整合125个数据库，包含基因组、转录组、蛋白组、遗传、临床和功能信息的庞大人基因组数据库。 Ensembl Genomes 网址：https://www.doczj.com/doc/3a19241337.html,/描述：该项目由EMBL运营，提供细菌、原生生物、真菌、植物和无脊椎动物后生动物的基因组数据。 UCSC Genome 网址：https://www.doczj.com/doc/3a19241337.html,描述：主要是动物基因组信息，基因组注释，基因组保守性和基因组共线性数据。 Human protein atlas 网址：https://www.doczj.com/doc/3a19241337.html,/描述：人体蛋白在细胞、组织、病理条件下的表达 2. Model organism databases
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。这些数据库为研究人员提供了物种基因组的序列、注释和变异信息，可用于研究疾病的遗传机制和基因的功能。 五、生物信息学工具 生物信息学工具是进行生物数据分析和挖掘的重要手段，为流行病学研究提供了便捷和高效的分析平台。常见的生物信息学工具包括BLAST、CLUSTAL W和DAVID等。研究人员可通过这些工具对基因序列、蛋白质序列和基因表达数据进行分析和解读，揭示疾病的遗传机制和功能通路。 综上所述，生物信息学数据库与资源在流行病学研究中具有重要的应用价值。这些数据库和工具不仅为研究人员提供了丰富的数据和信息，而且为研究人员的研究工作提供了有力的支持。随着技术的不断进步，生物信息学在流行病学领域的应用将会更加广泛和深入，对于揭示疾病的遗传机制和疾病流行规律起到越来越重要的作用。因此，
生物信息学的相关技术和应用生物信息学是一门将计算机科学与生物学相结合的学科，通过对生物信息进行收集、处理、分析和存储，从而对生物学做出研究和发现，为生命科学研究提供了很多有力的工具和帮助。这篇文章将重点探讨生物信息学的相关技术和应用。 1. 质谱技术 质谱技术是生物信息学中非常重要的一项技术，它用来检测蛋白质的质量、数量、结构和功能等，是高通量蛋白质组学的主要手段。 利用质谱技术进行蛋白质的鉴定、定量和鉴定，是生物信息学研究中比较常见的一种方法。目前，质谱技术已经广泛应用于生物医学、药物研究和食品安全等方面。 2. 基因芯片技术 基因芯片技术是对大量基因同时进行监测和分析的一种高通量方法，是生物信息学中应用最广泛的一种技术。它可以同时监测
成千上万个基因的表达，从而快速获得基因表达的信息，为基因组学、转录组学和蛋白质组学等研究领域提供关键性的数据。 基因芯片技术的应用非常广泛，例如用于癌症的诊断、分类和治疗，还可以用于生物进化研究、种群动态调查和环境污染监测等。 3. 生物信息数据库 生物信息数据库是存储生物信息数据的重要工具和信息库。生物信息数据包括基因序列、蛋白质序列、基因和蛋白质结构、生物通路、代谢物和组织图像等。 目前，生物信息数据库已经成为生物信息学研究的重要组成部分，提供了许多生物学家和生物信息学家的研究数据。常见的生物信息数据库包括GenBank、UniProt、NCBI、KEGG、STRING 等。 4. 人工智能技术
人工智能技术已成为生物信息学研究中越来越重要的一项技术。人工智能技术可以有效的处理数据中的复杂关系、识别模式和发 现规律，加快生物学数据的分析和挖掘过程。 目前，人工智能技术在生物信息学中的应用主要包括机器学习、深度学习、人工神经网络和自然语言处理等。 结论 随着生物学研究的不断深入，生物信息学的应用也越来越广泛。各种生物学数据库和智能工具的出现，为研究生物信息学提供了 便捷的手段和强有力的支持。我们相信，在不久的将来，生物信 息学将会孕育更多的新技术和新应用，并将为生命科学研究带来 更多的变革和进步。