生物存储构建美国生物资源库
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美国国立生物技术信息中心(NCBI)的数据库资源生命学院生物技术专业2002级周帅学号021402142[摘要]除了提供GenBank核酸序列数据库以外,美国国家生物技术信息中心还提供对于GenBank中数据的分析,检索资源,另外还通过其提供一系列的有价值的生物数据及信息。
NCBI 数据的检索资源包括Entrez, PubMed, LocusLink 以及Taxonomy浏览器。
数据分析资源包括BLAST,电子PCR,开放阅读框寻觅器,序列提交工具,唯一人类基因序列集合,基因同源物数据库,单核苷酸多态性数据库(dbSNP),人类基因组测序,人类基因组基因图谱,分类学浏览器,人-鼠同源基因图谱, 异常癌症基因组计划(CCAP),Entrez 基因组,垂直同源基因簇(COGs)数据库,反转录病毒基因分类工具,癌症基因组剖析计划(CGAP),基因表达连续分析图谱(SAGEmap),综合性基因表达(GEO),在线孟德尔人类遗传(OMIM),三维蛋白质结构的分子模型数据库(MMDB)以及保守序列数据库(CDD)。
BLAST程序通过增加一些的应用程序实现搜索某些特殊数据的最优化方式。
所有的资源可以通过NCBI的首页得到:。
引言作为美国国家卫生研究院(NIH)的国立医学图书馆(NLM)的一个分支,美国国家生物技术信息中心(NCBI)成立于1988,其目标是发展新的信息学技术来帮助对那些控制健康和疾病的基本分子和遗传过程的理解。
除了提供由各个科研院所直接提供的GenBank 核酸序列数据库以外,NCBI还提供对于GenBank中数据检索系统和计算工具以帮助分析GenBank的数据以及其他的NCBI提供的可利用的生物信息数据。
NCBI首页()所提供的可用数据涵盖了部分基因的代表性短序列、完整的基因组、蛋白质结构以及一些遗传疾病的临床描述。
NCBI提供了一系列的计算工具以帮助分析各种类型的数据。
总体来说,NCBI的整套数据库资源分为7大类:数据库检索系统,相似序列检索程序,基因序列分析数据库,染色体序列数据库,基因组分析数据库,基因表达与显型分析数据库,以及蛋白质结构和建模数据库。
Nucleic Acids Research, 2001, vol.29, No.1 11-16Database resources of the National Center forBiotechnology InformationDavid L. Wheeler*, Deanna M. Church, Alex E. Lash, Detlef D. Leipe, Thomas L. Madden, Joan U. Pontius, Gregory D. Schuler, Lynn M. Schriml, Tatiana A. Tatusova, Lukas Wagner and Barbara A. RappNational Center for Biotechnology Information, National Library of Medicine, National Institutes of Health, Building 38A, 8600 Rockville Pike, Bethesda, MD 20894, USAReceived October 3, 2000; Accepted October 4, 2000.美国国家生物科技信息中心数据库资源[文摘]:美国国家生物科技信息学中心(NCBI)除维护核酸序列数据库(GenBank)外,还能提供链接于NCBI网站的其他多种生物数据库的检索和分析服务。
NCBI 数据检索资源包括 Entrez , PubMed , LocusLink 和Taxonomy Brower。
数据分析资源包括BLAST, Electronic PCR,OrfFinder, RefSeq, UniGene, HomoloGene, Database of Single Nucleotide Polymorphisms (dbSNP), Human Genome Sequencing, Human MapViewer,GeneMap’99, Human–Mouse Homology Map, Cancer Chromosome Aberration Project (CCAP), Entrez Genomes, Clusters of Orthologous Groups (COGs) database, Retroviral Genotyping Tools, Cancer Genome Anatomy Project (CGAP), SAGEmap, Gene Expression Omnibus(GEO), Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM), the Molecular Modeling Database (MMDB) and the Conserved Domain Database (CDD).为了使专业数据的检索更加便捷,BLAST兼容多种数据格式。
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。
美国国家生物技术信息中心(National Center of Biotechnology Information)唐志立它的使命包括四项任务:1. 建立关于分子生物学,生物化学,和遗传学知识的存储和分析的自动系统2. 实行关于用于分析生物学重要分子和复合物的结构和功能的基于计算机的信息处理的,先进方法的研究3. 加速生物技术研究者和医药治疗人员对数据库和软件的使用。
山东师范大学2016年4月10日星期日30则留学生经典笑话,英语不好伤不起!凭你在国内口语练得多么娴熟,去了国外,照样有犯痴呆傻的时候!1、有次房东问我:did u eat anyting yet?我说:no。
她听后重复了一遍:so u didn't eat anyting. 我说:yes。
房东老太太犹豫了下又问:did u eat? 我说:no.她接着说:so u didn’t eat。
我说:yes。
估计她当时要崩溃了……2、刚上班不久,有个公司的A/R打电话来催支票,我循例问了一下他是哪间公司打来的,那男的很有礼貌的说:This is xxx calling from BeachBrother。
听懂了很开心,不过由于对公司名字还不熟,心想先用笔记下来公司名,省得等下忘记了,正得意忘形之间,顺嘴开始拼写人家公司的名字,还说得一本正经:b.i。
t.c。
h。
bitch,correct? 那男的终于还是没能忍住怒火,近似于怒吼似的对我喊道:NO!B.E.A.C.H。
BEACH!接下来的一年里,没再跟这间公司有过任何生意往来……3、我男朋友以前在温哥华乘skytrain 的时候,一个白人女人说:I am sorry。
他直接说:you are welcome。
对方都呆了。
4、第一次跟老外去打painball,玩的是抢旗的那种.由于第一次玩,一直跟着个看起来很专业的队友跑,一路上躲着子弹跑到对方的base。
我们人都挂了,对方就剩一个人在看老家,就听那老外跟我说了一大堆术语,我也没听懂。
1. GenbankGenbank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。
到1999年8月,Genbank 中收集的序列数量达到460万条,34亿个碱基,而且数据增长的速度还在不断加快。
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,用户可以从NCBI的主页上找到这些服务。
Genbank库里的数据按来源于约55,000个物种,其中56%是人类的基因组序列(所有序列中的34%是人类的EST序列)。
每条Genbank数据记录包含了对序列的简要描述,它的科学命名,物种分类名称,参考文献,序列特征表,以及序列本身。
序列特征表里包含对序列生物学特征注释如:编码区、转录单元、重复区域、突变位点或修饰位点等。
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)Genbank数据检索NCBI的数据库检索查询系统是Entrez。
Entrez是基于Web界面的综合生物信息数据库检索系统。
利用Entrez系统,用户不仅可以方便地检索Genbank的核酸数据,还可以检索来自Genbank和其它数据库的蛋白质序列数据、基因组图谱数据、来自分子模型数据库(MMDB)的蛋白质三维结构数据、种群序列数据集、以及由PubMed获得Medline的文献数据。
Entrez提供了方便实用的检索服务,所有操作都可以在网络浏览器上完成。
⽣物数据库介绍——NCBINCBI(National Center for Biotechnology Information,美国国家⽣物技术信息中⼼)除了维护GenBank核酸序列数据库外,还提供数据分析和检索资源。
NCBI资源包括Entrez、Entrez编程组件、MyNCBI、PubMed、PudMed Central、PubReader、Gene、the NCBI Taxonomy Browser、BLAST、Pimer-Blast、COBALT、RefSeq、UniGene、HomoloGene、ProtEST、dbMHC、dbSNP、dbVar、Epigenomics、the Genetic Testing Registry、Genome和相关⼯具、⽐对查看器、跟踪存档、Sequence Read Archive、BioProject、BioSample、ClinVar、MedGen、HIV-1/⼈类蛋⽩质相互作⽤数据库、Gene Expression Omnibus、Probe、Online Mendelian Inheritance in Animals、the Molecular Modeling Database、the Conserved Domain Database、the Conserved Domain Architecture Retrieval Tool、Biosystem、Protein Clusters and thePubChem suite of small molecule databases,所有这些资源可以在NCBI主页找到。
Databases⼀个提供有关基因组组装结构,装配名称和其他元数据,统计报告以及基因组序列数据链接等信息的数据库。
⼀个有关培养物、动植物样本和其他⾃然样本的精选元数据集。
记录显⽰样本状态,有关馆藏的机构的信息,以及NCBI中相关数据链接。
一、国际生物样本库建设现状概况1.1 北美地区的生物样本库生物样本作为转化医学研究的重要资源,正在日益受到各国高度的重视。
在美洲有影响力的组织有1999年成立的国际生物和环境资源协会(ISBER)和2005年由美国NCI成立的生物存储库和生物标本研究实验室(OBBR)。
1.1.1 ISBER国际生物和环境样本库协会(International Society for Biological and Environmental Repositories, ISBER)是美国研究病理学会下辖的一个分支机构。
它试图通过建立规范和标准,利用培训等方式影响发展中国家的样本库建设,使其达到一定的质量和标准。
目前,ISBER下辖6个不同类型的生物样本库,分别是动物样本库、环境样本库、人体样本库、微生物样本库、博物馆样本库、植物/种子样本库。
除此之外,ISBER设置了若干个专门性的工作组,每个工作组由具有专门知识和经验的个人组成,通过白皮书或其他出版物,及时解决生物样本库建设过程中遇到的问题。
这些工作组包括样本库自动化工作组、样本库融资工作组、生物样本科学工作组、临床生物样本工作组、环境生物样本工作组、信息和情报工作组、生物样本库知情同意工作组、制药学术工作组、以及人体组织样本的权利和控制工作组。
通过这些工作组的工作,逐步推进ISBER在生物样本库建设过程中各个领域内的专业性和权威性。
1.1.2 OBBR2005年美国国立癌症研究所(National Cancer Institute, NCI)成立了美国国家癌症中心生物样本库和生物样本研究办公室(Office of Biorepository and biospecimen Research,OBBR)。
OBBR致力于制定一个共同的生物样本库标准,以便于指导,协调和发展机构搜集生物样本资源的能力和提高所搜集生物样本的质量以确保其满足研究需要。
OBBR工作目标:1.确立生物样本库作为研究的新领域,确定高效保存生物样品使其适用于基因组和蛋白质组研究的各种搜集和处理协议;2.推广普及第一版的最佳操作规范,以协调各机构政策和程序。
⽣物信息学(1)⽣物信息学是⼀门新的学科,⽤来处理基因组相关的各个⽅⾯,包括基因组信息的获取、处理、存储、分配、分析和解释。
序列数据存储格式:FASTA格式(>开头)主要的数据库资源:核酸序列数据库:GenBank、EMBL、DDBJ蛋⽩质序列数据库:Uniport(美)蛋⽩质结构数据库:PDB(美)GenBank数据库是由美国国⽴⽣物技术信息中⼼(NCBI)维护的⼀级核酸序列数据库,注释收集所有公开发布的DNA序列。
数据记录格式:GenBank条⽬包含对序列的简要描述,它的科学命名,物种分类名称,参考⽂献,序列特征表,及序列本⾝。
数据库检索,是指对序列、结构以及各种⼆次数据库中的注释信息进⾏关键词匹配查找。
综合检索系统:Entrez系统(NCBI所提供的在线资源检索器。
该资源将GenBank序列与其原始⽂献出处链接在⼀起。
);SRS系统第三章序列⽐对与⽐对搜索⽐对搜索是指通过特定的序列相似性⽐对算法,找出核酸或蛋⽩质序列中与检测序列具有⼀定程度相似性的序列。
序列⽐对:将两条或多条(核苷酸或氨基酸)序列排列在⼀起,通过⼀定的算法找出序列之间最⼤相似性匹配的过程。
序列⽐对的主要⽬的在于阐明序列之间的同源性关系,以及从已知序列预测新序列的结构和功能。
序列⽐对基于⼀种⽣物学推断(进化论)相似性→同源性→相似的结构和功能⼀致性(identity):指同源DNA顺序的同⼀碱基位置的相同的碱基成员, 或者蛋⽩质的同⼀氨基酸位置的相同的氨基酸成员, 可⽤百分⽐表⽰.相似性(similarity):指同源蛋⽩质的氨基酸序列中⼀致性氨基酸和可取代氨基酸所占的⽐例。
可取代氨基酸系指具有相同性质如极性氨基酸或⾮极性氨基酸的成员, 它们之间的代换不影响蛋⽩质(或酶)的⽣物学功能。
同源性( homology ):是指两个序列具有共同的祖先,属于质的判断。
就是说A和B的关系上,只有是同源序列,或者⾮同源序列两种关系。
一、国际生物样本库建设现状概况1.1 北美地区的生物样本库生物样本作为转化医学研究的重要资源,正在日益受到各国高度的重视。
在美洲有影响力的组织有1999年成立的国际生物和环境资源协会(ISBER)和2005年由美国NCI成立的生物存储库和生物标本研究实验室(OBBR)。
1.1.1 ISBER国际生物和环境样本库协会(International Society for Biological and Environmental Repositories, ISBER)是美国研究病理学会下辖的一个分支机构。
它试图通过建立规范和标准,利用培训等方式影响发展中国家的样本库建设,使其达到一定的质量和标准。
目前,ISBER下辖6个不同类型的生物样本库,分别是动物样本库、环境样本库、人体样本库、微生物样本库、博物馆样本库、植物/种子样本库。
除此之外,ISBER设置了若干个专门性的工作组,每个工作组由具有专门知识和经验的个人组成,通过白皮书或其他出版物,及时解决生物样本库建设过程中遇到的问题。
这些工作组包括样本库自动化工作组、样本库融资工作组、生物样本科学工作组、临床生物样本工作组、环境生物样本工作组、信息和情报工作组、生物样本库知情同意工作组、制药学术工作组、以及人体组织样本的权利和控制工作组。
通过这些工作组的工作,逐步推进ISBER在生物样本库建设过程中各个领域内的专业性和权威性。
1.1.2 OBBR2005年美国国立癌症研究所(National Cancer Institute,NCI)成立了美国国家癌症中心生物样本库和生物样本研究办公室(Office of Biorepository and biospecimen Research,OBBR)。
OBBR致力于制定一个共同的生物样本库标准,以便于指导,协调和发展机构搜集生物样本资源的能力和提高所搜集生物样本的质量以确保其满足研究需要。
OBBR工作目标:1.确立生物样本库作为研究的新领域,确定高效保存生物样品使其适用于基因组和蛋白质组研究的各种搜集和处理协议;2.推广普及第一版的最佳操作规范,以协调各机构政策和程序。
美国国立生物技术信息中心数据库资源生命科学学院2002级生物工程何庆021404250摘要:除了维持对核酸序列数据库的责任以外,国家生物技术信息中心还通过自己的网站提供数据分析和以基因库及其他多种可利用的生物学数据为基础的资源检索。
美国国立生物技术信息中心数据检索资源包括为用户提供数据库检索系统(Entrez),生物医药科学检索系统(PubMed), 位点链接(LocusLink)和NCBI提供的数据分析软件工具包括序列相似搜索程序(BLAST),唯一人类基因序列集合(UniGene),数据库的参考序列(RefSeq),开放阅读框寻觅器(ORF Finder),电子聚合镁链反应,同源基因,单核苷多态性数据库,人类基因组序列,人类图谱浏览器,人类基因标记的物理图谱,人类/小鼠同源图,癌症染色体变异计划,序列相似搜索基因组,蛋白相邻类的聚簇数据库,癌症基因组剖析计划,基因表达多层分析。
基因表达汇编,在线人类孟德尔遗传,三维蛋白质结构的分子模型数据库和保守结构域数据库。
增加许多能够提供最佳检索程序的网上应用软件来搜索一些特殊的材料。
通过美国国立生物技术信息中心网站的主页.就可以获得所有的资源。
介绍:位于美国国家健康研究所的美国国立生物技术信息中心创建于1988年,其目的是为了发展分子生物学信息系统。
除了维持对核酸序列数据库,其数据直接由科学共同体提供,的责任以外,国家生物技术信息中心还通过自己的网站提供资源检索系统和用于分析核酸序列数据库数据的计算机软件及其他多种可利用的生物学数据。
通过美国国立生物技术信息中心网站的主页.得到的数据包括了从具有代表性的部分短基因序列到全基因组,蛋白质结构和基因障碍的临床描述。
美国国立生物技术信息中心提供许多计算机软件为各种类型的数据分析提供帮助。
总而言之,美国国立生物技术信息中心数据库资源可以分为七大类:数据库检索系统,序列相似搜索程序,基因水平序列分析资源,染色体序列资源,基因表达和表现型分析资源,蛋白质结构与模型资源。
1.请说明基因组学研究的对象和目的,以及所涉及的主要数据库及特点答:基因组学是阐明各种生物基因组DNA中碱基对的排列顺序,破译相关的遗传信息的学科。
基因组学是研究生物基因组的组成,组内各基因的精确结构、相互关系及表达调控的科学。
基因组研究应该包括两方面的内容:以全基因组测序为目标的结构基因组学(structural genomics)和以基因功能鉴定为目标的功能基因组学(functional genomics),又被称为后基因组(postgenome)研究,成为系统生物学的重要方法。
三大数据库:美国GenBank、欧洲EMBL数据库、日本DDBJ数据库,GenBank与EMBL、DDBJ建立了相互交换数据的合作关系;以及一个应用比较突出的SNP数据库(单核苷酸多态数据库)。
GenBank是美国国家生物技术信息中心(National Center for Biotechnology Information ,NCBI)建立的DNA序列数据库,从公共资源中获取序列数据,主要是科研人员直接提供或来源于大规模基因组测序计划。
可通过Entrez数据库查询系统对GenBank进行查询,这个系统将核酸、蛋白质序列和基因图谱、蛋白质结构数据库整合在一起。
EMBI:EBI是EMBL在英国Hinxton的分部,主要负责建立EMBL-DNA数据库,可进行核苷酸序列检索及序列相似性查询。
EMBL数据库的基本单位也是序列条目,包括核甘酸碱基排列顺序和注释两部分。
DDBJ主持两个国际年会-国际DNA数据库咨询会议和国际DNA数据库协作会议。
DDBJ主要向研究者收集DNA序列信息并赋予其数据存取号,信息来源主要是日本的研究机构,亦接受其他国家呈递的序列。
SNP数据库:现在普遍认为S NP研究是人类基因组计划走向应用的重要步骤。
这主要是因为S NP将提供一个强有力的工具,用于高危群体的发现、疾病相关基因的鉴定、药物的设计和测试以及生物学的基础研究等。
盘点:三大你不可不知的开放性生物信息分析平台随着高通量测序技术的快速发展,产生了海量的生物学数据,这也对生物信息学分析技术提出了很高的要求。
为此,各种生物信息分析平台孕育而生。
生物信息学分析平台是将各种生物信息学分析软件集成起来,通过网页或者命令行的方式进行生物信息分析的平台,下面将一一介绍三个常用的生物信息分析平台。
1、GalaxyGalaxy是一个开放的基于网页的生物信息分析平台,目前已经部署投入使用的公共Galaxy分析平台约有30个。
通过该平台,能够在不下载和安装任何软件或工具的前提下做各种生物信息分析,并能够记录每一步分析过程,同时可以与其他科研人员分享分析的历史记录和构建的工作流。
比如,由国家基因库搭建、配置和维护的公共开放的Galaxy平台(/galaxy/root),可以为国内外用户提供运算存储资源和流程化分析服务,它整合了各种生物信息学分析工具,可以友好方便的构建生物数据分析工作流,是集数据上传检索及处理、序列比对组装、序列分析、SNP/WGA分析、数据可视化等众多生物信息分析功能于一体的公共开放性平台。
2、GenePatternGenePattern生物分析平台提供了用于基因组、转录组、蛋白质组、SNP分析和常见数据处理分析的150多个分析工具,并且该平台具有word插件,可以将分析流程添加到doc文档中。
具体见链接/cancer/software/genepattern/3、DNAnexus分析平台DNAnexus生物分析平台主要侧重下一代测序技术的信息分析,部分功能可免费使用。
DNAnexus(/)生物分析平台是致力于打造云端数据分析平台,2011年获Google Ventures和TPG Biotech投资,DNAnexus将和Google共建开放式DNA数据库,以取代美国政府的国家生物技术信息中心(NCBI)。
该平台最大的特点是使用google的云服务,将数据存在云端,科研人员可通过软件即可访问这些数据。
ncbi使用指导摘要:一、NCBI简介二、NCBI主要数据库和工具三、NCBI的检索策略四、检索实例与解析五、NCBI的实用功能六、总结与建议正文:CBI(National Center for Biotechnology Information,美国国家生物技术信息中心)是一个提供全球生物学和医学研究信息的著名在线数据库。
它为科研工作者提供了丰富的生物信息学资源和强大的分析工具,使得研究者能够在全球范围内快速获取相关研究数据和研究成果。
本文将介绍NCBI的主要数据库、实用功能和检索策略,并通过实例分析帮助读者更好地利用NCBI进行生物信息学研究。
一、NCBI简介CBI成立于1988年,隶属于美国国立卫生研究院(NIH)。
其主要目标是建立、维护和更新生物学和医学领域的数据库和分析工具,为全球科研工作者提供生物信息学支持。
NCBI的主要数据库和工具包括:1.基因数据库:如基因序列数据库(GenBank)、蛋白质序列数据库(Protein Bank)等;2.基因组数据库:如人类基因组计划(Human Genome Project)、大肠杆菌基因组数据库(Escherichia coli Genome Database)等;3.基因表达数据库:如基因表达综合数据库(Gene Expression Omnibus,GEO)等;4.蛋白质结构数据库:如蛋白质结构数据库(Protein Data Bank,PDB)等;5.文献数据库:如PubMed、PubMed Central等;6.分析工具:如BLAST、CLUSTALW、MEGA等。
二、NCBI主要数据库和工具1.GenBank:GenBank是NCBI的核心数据库之一,收录了全球范围内生物学研究中的基因序列、基因组序列等。
GenBank数据可通过FASTA格式或其他格式下载。
2.BLAST:BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)是一种序列比对工具,可快速找到两个序列之间的相似性。
GEO数据库使用资料
GEO数据库是世界上最大的公共基因组数据存储库之一,由美国国家
生物技术信息中心(NCBI)维护。
它包含了来自全球各地的基因组和表达
谱数据,以及与基因和表达谱相关的元数据。
GEO数据库的目标是促进基
因组学和功能基因组学的研究,为科学家和研究人员提供一个公共数据资源,以便他们可以共享、比较和分析不同实验室和研究项目中生成的数据。
GEO数据库的使用可以带来许多好处。
首先,它为科学家和研究人员
提供了一个共享和合作的平台。
研究人员可以在GEO数据库中找到自己感
兴趣的数据,并与数据上传者进行交流和合作。
其次,GEO数据库的数据
量庞大,可以帮助科学家发现新的生物学模式、鉴定新的基因与疾病之间
的关联,并加速研究进展。
此外,GEO数据库的使用也可以提高基因组学
和功能基因组学的研究效率,减少数据重复采集和浪费资源。
总之,GEO数据库是一个重要的基因组数据资源库,为全球的科学家
和研究人员提供了一个方便、高效的数据共享平台。
通过GEO数据库,科
学家可以共享、发现和分析不同实验室和研究项目中生成的基因组和表达
谱数据,从而推动基因组学和功能基因组学的研究进展。
生物信息学NCBI的使用生物信息学是一门交叉学科,将计算机科学与生物学相结合,旨在处理和分析大量的生物学数据。
美国国家生物技术信息中心(NCBI)是一个重要的生物信息学资源库,提供了广泛的生物学数据库和工具,供科学家和研究人员使用。
在本文中,我将介绍一些常用的NCBI资源和工具,以及它们在生物信息学研究中的应用。
首先,NCBI的核心数据库之一是GenBank,它是一个全球性的基因序列数据库,包含了各种物种的DNA序列、RNA序列和蛋白质序列。
科学家可以通过GenBank来查找特定基因或序列,并进行序列比对和进化分析。
此外,NCBI还提供了一些与GenBank相关的工具,如BLAST(Basic Local Alignment Search Tool),可以根据序列相似性来和比对已知的序列,帮助研究人员找到相关的序列或标注。
除了GenBank,NCBI还维护着其他重要的数据库,如PubMed、PubMed Central和ClinVar。
PubMed是一个生物医学文献数据库,收录了许多科学期刊的摘要和全文。
研究人员可以使用PubMed来查找与特定主题相关的研究论文。
与此同时,PubMed Central是一个免费的全文文章存储库,提供了许多开放获取的研究论文。
而ClinVar是一个与遗传变异相关的数据库,其中包含了与疾病关联的人类基因突变信息。
此外,NCBI还提供了一些数据库和工具,用于分析和预测蛋白质结构和功能。
这些资源包括Protein Data Bank(蛋白质数据银行)和Protein BLAST。
蛋白质数据银行是一个用于存储三维蛋白质结构的数据库,提供了许多蛋白质结构的立体坐标和结构信息。
Protein BLAST是一个用于比对和比较蛋白质序列的工具,可以帮助科学家预测蛋白质的功能和结构。
总的来说,NCBI是一个重要的生物信息学资源库,提供了丰富的生物学数据库和工具,可以帮助科学家和研究人员进行各种生物信息学研究。
生物存储:构建美国生物资源库方宇宁/编译一些规模较大的生物库投资建立了样本跟踪、存储和检索的自动化系统,同时确保样本保存在某个恒定的温度条件下●数据资料丰富的高品质生物样本是未来科学研究必不可少的。
但是,获取和存储这些样本却并不如人们所想象的那么简单。
对于生物库的建设来说,最困难的问题也许还是资金问题。
如今,世界各地的冰柜或橱架上放满了许多人体标本,这就是一般所称的“生物银行”或“生物库”:将各种生物组织保存起来,供以后研究之用。
这样的生物库包罗万象,其规模和所涉及的范围无比庞大,有来自普通人群的,有来自手术患者或活检患者的,也有来自刚死亡之人的。
有些样本收藏可追溯到几十年前。
例如,对原住民基因测序的一绺头发就来自于上世纪20年代英国人类学家阿尔弗雷德·C·哈登(Alfred C.Haddon)之手。
哈顿从世界各地收集到的许多样本如今都保存在英国剑桥大学。
样本多为干血样或冷冻血样,也包括其他一些机体组织,如眼睛、大脑和指甲等。
生物库的样本收集是根据不同需求而有所侧重,例如,以不同人群为基础的生物库收集的干血样本和健康数据用于确定乳腺癌遗传危险因素,而疾病生物库收集的肿瘤样本则用于揭示乳腺癌的不同分子形式。
仅储存在美国生物库的组织样本其数量在世纪之交估计已超过了3亿,并以每年2 000万样本的速度在增加。
明尼苏达大学生物资源保存中心负责人艾利森·胡贝尔(Allison Hubel)称,根据兰德公司的报告,这些数字很可能被低估了。
即使如此,许多科学家还是提出他们无法获得足够的样本。
在2011年对700多名癌症研究人员的调查发现,47%的研究人员说很难找到他们需要的样本,81%的人称他们的研究范围因此而受到限制,60%的人则表示他们因此对自己的研究结果持怀疑态度。
过去,研究人员在显微镜下检查生物标本,或对少数化学成分进行测试分析,现如今,他们研究的对象是成千上百个分子,其中包括DNA、RNA、蛋白质和代谢物等。
尤其是以基因组为基础的各种研究正在普及,研究人员需要从中寻找遗传标记,需要更多的样本进行测量。
“在过去20年里,生物医学研究人员利用生物标本的方式已发生了根本性的变化,”美国国家癌症研究所(NCI)的样本品质专家斯蒂芬·休伊特(Stephen Hewitt)说道。
温度之波动“生物样本如果不经过适当的处理,其作用就可能受到限制,”马萨诸塞州剑桥博德研究所的克里斯汀·阿迪利(Kristin Ardlie)说道。
她回忆起一个从胎盘组织样本分离RNA的项目,由于样本中含有太多的降解酶,经过多次分离均未能成功。
原来研究人员起先将该样本放在-20℃的冰柜里,几个小时后再将样本转移到符合条件的-80℃的冰柜中。
液氮冷冻以阻止样本降解“他们可能认为‘冷冻不就是冷冻嘛’,”阿迪利说道,但一般的冰箱温度并不足以阻止酶的降解。
除了DNA之外,几乎没有生物分子能在-20℃的温度条件下保存完好。
大多数样本可在-80℃的条件保存完好,但某些样本,如活细胞,必须保存在接近-200℃的温度条件下。
只有在这样的低温条件下,酶的所有活动才会完全停止。
以不可预知的方式产生变化的分析物比没有任何分析物更为糟糕。
一项研究表明,在对两个肿瘤标志物样本进行比较时发现,当场收集的血清与经过冷冻处理并在十年后解冻的血清比较,后者浓度增加了15%左右。
在另一项模拟长期冷冻影响的实验中,研究人员检测了冷冻后再解冻其血清中多种肿瘤标志物的变化情况,一些蛋白质生物标记在几十年里,甚至经过多次冷冻解冻,似乎仍然保持稳定不变。
然而,血管内皮生长因子——一种与糖尿病、关节炎和癌症等有关联的生物标志物,却是非常的不稳定,不适宜用冻结样本进行分析。
瑞士生物库顾问丹尼尔·S-杜巴切(Daniel S-Dubach)说道,样本是否已解冻过用以研究,然后再次保存,这不是所有的生物库都有记录的,对冷冻温度进行监测,也不是所有的生物库都能做到的。
即使是短期的温度波动,都会使样本形成破坏性的冰晶。
杜巴切曾看到研究人员为炫耀他们的样本,将冰箱门敝开了好几分钟。
冷储与技术马萨诸塞州霍普金顿的汉密尔顿存储技术公司可容纳25万至1 000万个样本,在存取样本时,研究人员不需打开冰柜门,只需将样本试管放置在冰柜的一个传递口处,机械臂会将其移至内部的存储架上。
研究人员甚至可以通过实验室的信息管理系统寻找所需的某个特定样本,根据他们的要求,系统进行检索并将检索到的样本存放在传递口处,完毕后,系统会通过电子邮件通知研究人员来取。
温度保持在-80℃的冷冻系统还能够记录样本的存取次数,以及使用多长时间。
即使不考虑配置这类先进的冷冻设备,冷冻储存的成本也是十分昂贵的。
NCI生物样本库的吉姆·沃特(Jim Vaught)说道,一次典型的流行病学研究项目就有可能产生1万名患者的10万份样本,需要5个冰柜存放,单个冰柜每年正常使用的成本达6 000美元。
虽然冷冻被认为是保存生物分子和活细胞的最好方式,但其外形却有可能被破坏。
为了降低存储成本,大多数研究人员采用的是一个多世纪前的保鲜技术:将取自病人的机体组织浸泡在防腐剂福尔马林中,一些固形组织则嵌放在石蜡块中。
马里兰州银泉联合病理中心至今保存了2 800万件嵌放在石蜡块中的样本,有的样本可追溯到一战期间。
然而,从石蜡块中取出一小片组织薄片经染色后在显微镜下观察的方法不能有效保存生物大分子,这些生物组织细胞因缺氧而导致RNA降解,蛋白质发生变化,包括福尔马林也会致RNA和DNA遭到破坏。
当研究人员试图恢复生物大分子,在去除石蜡时还会造成更多的破坏。
虽然从石蜡中可以提取DNA和RNA,但无法保证质量。
销售室温条件下存放DNA和RNA专用设备的加州IntegenX公司副总裁迈克·霍根(Mike Hogan)认为,生物分子退化的原因并非直接源自于福尔马林,而是因为水解和氧化。
冷冻能够让样本长期保存,是因为在较低温度条件下降解作用变得更加缓慢。
IntegenX目前正在改进这方面的技术,旨在去除水分以减缓水解和氧化作用。
如果这项技术改良成功,研究人员就能够利用福尔马林保存的样本来研究生物分子。
其他的一些改进方法则着重于在样本使用过程中如何去除福尔马林。
2009年德国Qiagen公司开发的PAXgene系统产品,采用以酒精为基础的固定剂来保存生物分子,并用石蜡嵌放组织标本。
该技术可使生物组织样本在室温条件下保存7天,4℃条件下保存4周,-20℃条件下保存几个月,样本形态和生物分子都不会受到损害。
这种保存方法正在替代深度冷冻。
一项规模庞大的组织收集项目中有一个试点项目,其目的是利用以四种不同方式保存的几十种类型生物组织样本,进行基因表达和常见的遗传变异研究。
基因型组织表达(GTEx)是美国国立卫生研究院(NIH)进行的一项合作研究项目,参与这一项目的还有选择PAXgene系统的一些研究所。
美国人类基因组研究所项目总监杰弗里·斯特鲁威(Jeffrey Struewing)解释道,PAXgene 系统不仅能够保护RNA,还可免除样本收集过程中超冷保存带来的运输上的麻烦。
但PAXgene系统长期保存如蛋白质这样的大分子的效果究竟如何,现在断言还为时过早。
“没有任何一种保存方法能够适用于所有样本或所有分析物的。
”样本之收集一些最棘手的困难在样本保存之前就已经存在了。
NCI所辖的生物样本库和生物样本研究办公室(OBBR)负责人卡罗琳·康普顿(Carolyn Compton)说道:“生物标本是人体的一部分,从体内分离时经历了前所未有的压力。
”当血液供应被切断,并暴露在突然变化的温度条件下时,细胞的行为就变得很难预料。
基因表达和蛋白磷酸化发生大幅度的变化,有可能激活细胞的自毁行为。
康普顿指出,研究人员必须要弄明白,样本分析结果是否真实反映了来自患者的生物学状况,“在进行一次堪称完美的检测之后,得到的却有可能是错误的结果。
”研究人员正在开发对存储在蜡块中样本生物分子进行分析的最好方式即使组织保存完好,仍有可能不能反映真实的生物学状况。
“问题不仅仅是样本收集后的时间保存间隔,”休伊特说道,“而是样本在收集时已经缺乏活力。
”从戴呼吸器患者身上收集到的与不戴呼吸器收集到的组织样本可能会有所不同,“如果在我划船后进行手臂肌肉活检,我的RNA信息与休息后进行的活检其结果也会有很大的区别。
”非住院志愿者的血液、尿液和唾液样本可以在预定点收集,但是固形组织样本通常是在医院急诊手术中收集到的,去除药物、麻醉药剂和血液残余的过程都会对样本质量产生影响。
另外,样本冷冻之前在室温下停留时间的长短,使用固定液的类型,以及冷冻过程的快慢等都会影响样本保存的质量。
在OBBR于今年二月举办的一次会议上,奥马哈市内布拉斯加卫理公会医院病理学家吉恩·赫伯克(Gene Herbek)讲述了与外科医疗团队的合作经验,即保证组织样本在切除后的一小时内送达病理学家的实验室里。
德国汉堡的一家生物技术公司可以在组织切除后的10分钟内进行样本收集,并由指定的护士与手术组一起进行术前准备工作,机体组织一旦被切除,即刻被送到隔壁专门的房间进行切片固定和冷冻处理。
“一般来说,从获取样本到开始处理的最佳时间在15分钟之内,”杜巴切说道。
具体到不同器官是有所不同的,例如胃等胃肠器官的处理必须更快。
验尸过程中收集组织样本的速度也很重要,收集人员要做好随时接收捐赠器官的准备。
半数以上的组织样本可于死亡后6小时内收集和进行处理。
当组织样本被送到参与GTEx 计划一方的博德研究所,在开始分析之前,阿迪利的研究团队会先将RNA 分离出来,并以RNA 质量完整性指数RIN(RNA integrity number)对样本进行质与量的检测,虽然这称不上是一种非常完善的措施,但至少可以将一些完整性极差的样本排除在外。
评估与规范许多生物库专家发现,在分析中研究人员对样本品质问题较少考虑。
2004年至2009年间发表在开放式获取期刊上的125篇关于生物标记物的论文,半数以上都没有提及样本获取、保存和处理的相关信息。
这种情况也许并不奇怪,生物库模式的样本收集、保存和处理只是在近年才出现。
OBBR成立于2005年,2007年首次发布了样本收集最佳方法的有关规定,并于去年发布了提高研究质量的生物样本报告。
美国国际生物资源和环境保护学会于2005年首次出版了样本收集的最佳做法,并于2010年发布了样本预分析标准规范(Standard PREanalytical Code),详细描述了样本组织的收集范围以及收集方法。
欧盟也资助了一项被称为“通用预分析工具和体外诊断程序的标准化和改进”四年计划。
这是一项由多机构参与的项目,由Qiagen公司居中协调,其目的是改进和规范体外诊断的样本处理。