遗传病分析常用数据库介绍

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。

在线人类孟德尔遗传数据库（OMIM）中国分子心脏病学杂志2001年12月第一卷第一期(总第l期)在线人类孟德尔遗传数据库(OMIM)甄一松1丰谢攀2史海波1欧国斌1潘月亮1综述张利2审校l中国医学科学院心血管病研究所中围协和医科大学阜外心血管病医院2清华大学电子工程系『摘要』在线人类盂德尔遗传数据库足H前分遗传学中最苇要的生物信息学数据库之一.本文简单地介绍了该数据库所包含的内容,以及如何使用数据库进行盘询和搜索.同时也简单地讨论了这类数据库目前仔任的缺陷.『关键词』人类盂德尔遗传数据库数据内存询方法‟在线人类孟德尔遗传数据库…(On-lineMencle—lianInheritanceinMan,OMIM)是涵慨关r人类遗传病和基因座位等相关信息和文献的中心级数据库【.该数据库的数据内容采用一定的格式以文本形式存贮,总文件大小约为30M,可以从美国国牛物技术信息中心(NCBI)的ftp服务器【下载所有内容,以供本地研究使用.在查询使用上,数据库可以允许使用布尔算子(booleanoperatorS),可以实现固定格式的,比较复杂的查询.一,OMIM的功能【OMIM是在McKusick博士编撰的人类孟德尔遗传一书的基础上发展起来的,前数据库的整理和注释仟务均由JohnHopkins人学医学院的一部分专职从事r科学写作和评论的(医学)博士们承担,他(她)们都具有良好的遗传学基础,町以保证数据注释的质量.对于临J未工作者,通过体现病人临床特征的关键浏,可以从OMIM数据库中寻找最近的临床检测标准和发展趋势.在教学研究方而,OMIM可以迅速,简单地提供给学者们关1:基因和遗传病办面最关键的信息和综评,并且实现表型到基因型的分析,而这些是联机医学检索系统(Medline)无法比拟的.当然,OMIM最具魅力之处是它能够提供给遗传学家关十基因序列,图谱,文献等其它数据库关于该类注释的详尽信息.因此,这样的无缝集成能够提供和lI:我们了解疾病基因组领域的前沿性进展和以及该领域活跃的研究T作.+作者通讯地址:甄一松阜外医院中德实验室北京l00037电了.信箱:********************同时,基于OMIM的知识发现(也就是所谓的数据挖掘, data—mining)也有助于我们掌握生化途径及疾病的分子致病机理I._二,OMIM的特点]1.文本记录(entry)OMIM每一条记录内容都有一个唯一的编号(MIM登录号),对应一个基因或者是某种疾病,这一点体现了它与”序列”为核心的数据库的不同.它不包含EST,假基因和遗传标记,而且所有的cDNA序列存在对应的功能注释.一般而言,每?个基因座位和记录内容存在一一映射的关系. 此外,许多疾病现孟德尔遗传特征,虽然没有在基因和生化水平I:捕述,但仍然包括在记录内容中.OMIM的另一个主要LI标足实现已定位的表型和对应基因序列的关联. MIM登录的六位数字系统的含义见表一.如果存在等位基,则可以MIM录号后添加四位数的小数数字用以区分不同的变异体.例如友病因了.IV的所有变异体(或突变)可以分别命名为306900,000l到306900.0l0l.此外,MIM登录号前的星()指该表型的遗传方式已经得到证明或确认,而且该基因座位的基因对应的表与其它带星号的记录表型可以区分.而没有星号则可以认为目前该疾病的遗传模式没有被确队.MIM登录号前的(#)表明这类疾病的表型可以由两个或两个以上基因的任何一个基因突变引起.MIM登录号前的()表明该条记录已经删除或者赋予了新的MIM号.OMIM在临床疾病的记录,包括等位变异(allelic variation),检测方法,处理方案,都是经过仔细挑选,文献来源可靠,能够保证数据注解的准确性.文本记录的内容按照时间顺序的发展进行数据滓释.对于较大的文本*MCC*VOL.115DECEMBER200146T刀丁‟Ilr~7网于>-R面二uu1十l二月昂一仕一删思表…?MIM登录号的含义MIM登录号遗传特征创建时间100000一常染色体显性建立于19945.15以前200000-常染色体隐性建于l9945.15以前300000一X连锁(或表型呈x一连锁)400000一Y一连锁(戒表曼Y一连锁)500000一线粒体遗传(或表型为母系遗传)600000一常染色体(或表为常染色体遗传)建下l9945.15以后注释记录,又分为几个专题区域.这里应当包括以几个方面:2.使用评论(usercomments)OMIM鼓励使用者对现有的记录内容进行评论和注释,同时也可以提供改进意见和辅助材料.评论1人】容和注释通过NCBI转交给JohnHopkins大学的专职数据沣释员.3.临床大纲(clinicalsynopsis)采用有限词汇(controlledvocabulary)描述医学上的表型特征.包括病征,实验室检测方法和遗传学特征等.这样的主要优势是在文本奄询时能够准确地定位所要的信息.4.等位变异体(alleliCvariant)主要收集序列的突变信息,有时也包括不引起疾病的中性遗传多态.但是对f体细胞突变,如癌症,则不在OMIM收录之内.此外,OMIM并不是搜集所有的粜个基因座位的变异体的数据,相反,它丰要搜集相对常见的,对疾病机制起到一定揭示作用的突变或有一定历史重要性的突变数据.对此,许多疾病基冈座位专一(1ocus—specific)的数据库可以起到有益的补充作用.5.OMIM基因图(OMIMgenemap)基以染色体位置为排序标准,和疾病图谱(mot—bidmap)+起,通过图表的方法描述了OMIM掌握的关于疾病基因的信息.这里的内容包含染色体位置,基因命名(简称),全称,MIM录号,疾病名称,注释,定能方法和模式动物的有关信息.6.文献引用(citation)所有参考文献列于数据记录1人】容的最后.每-?条记录通过PubMed的文献ID与摘要相连.7.编辑历史(edit.例如,我们查询”与心肌病有关的定位于11号染色体的常染色体显性遗传疾病基因”,nr以在查询栏内填入“cardiomyopathy1Iautosomaldominant”,得到6条结果(杏徇时『白】2001/1O/12).2.高级查询可以通过历史(hiSt0rY),索引(index)和限制(1imit)三个菜单的组合方式灾现比较多样的查询历史菜单可以迅速提供先前的查询结果,支持布尔算子(AND, OR,NOT)的组合,修改先前的查询.查向时,尔算子必须为火写,支持”“通配符和括号”()”限制.限制菜的功能包括指定诸如标题,MIM登录号,参考文献等查询范围,以及染色体位置,登录号前缀,如#,+等,记录建立和修改的时间,其它属性诸如等位变体和皋因图座何. 索引包括有关数语(terms)的字母列表,包含对应术语的记录文件数,可以提供和选择多个术语用j:查徇.这里,我们采取与简单查询同样的例子,来说明高级查询的使用方法.第一步,我f『J往杏询栏内填入”cardiomyopathy”,选中”限制菜单(1imit)”,选中复选框”Text”和”Chromosomes1l”,点击”go”Ⅵ兀*MCC*VOL.1}15DECEMBER200147中国分子心脏病学杂志2001年l2月第一卷第一期(总第l期) ■■—■l■哺l■….…,.■‟■l-….…—蛆墨:.:‟蜘I习I:”嘲》璺I…-姆岍蛐.囊州#坩f‟??-_¨;”{nl…-￡…IrlIj.-t_--m?‟rzISga~chi_,t-I●:fb-?●阻Ikmb~r●‟E-:”p.rlItriLltrt(-i~JI$lr?:=::=::.l_rt-}.…广II^I娜广-tll…Lr:_●”…rrItnf”●…I～～……‟”.._i…I…～,…m--t-C.)￡抽-F0-1№舶r_L1k:d-4?T-I广i广广Z-5广广广年1广】￡:1i一:1i*:1-厂1『1rl;广l{广l:r:l¨Jlr‟I:”…;?rl广】0广:广l『lr:2rrf『iI{},I■厂tjn士1,l广,_…E…,I……………一-_fI?‟Ilr-}-mI.1‟r,iOL,t(~¨j…l”I‟l图2高级查询的表单(见图2).第二步,在查啕栏内填入”aut0s0mal dominant”,选中”限制菜单”,选中查询范围(SearchinField(s))复选框内的”clinicalsynopsis”,点击”go”.第三步,选中”历史菜单(history)”,敲入上两步的历史代码,如”#lAND#2”,得到4条结果.3.复杂布尔查询这种查询方式实际上是高级查询的命令行方式,￡要优势是一步即可完成高级查询的任务例如我们前面提到的例子可以改写为布尔算式cardiomyopathy[txt】ANDll【chrom】ANDautosomaldominant[clin】.我们可以看到,所有域限定词(fieldqualifiers)均封闭在方括号1人J([】).如果没有指定一个域限制词,则系统默认为所有领域(AllFields).限定同和搜索同可以不必用空格格开,但算了_的左右两端则必须是空格.运算符的演算顺序是自左到右,遵循括号优先原!j!IJ.四,OMIM的的缺陷OMIM数据库模式(databaseschema)和数据模型(datamode1)不透明,所以无法实现即席查询(adhoc),也没有提供相应的查询界面.也就意味着使用者无法利用SQL查询语句自行编写查询语句进行数据库的知识发现.对于复杂性疾病,例如哮喘,由于所需分析的数据类型异常复杂,OMIM目前提供的解决方案似乎无法满足日益增长的研究需要.而且OMIM包含的内容显然没有座位专一数据库(1ocus—specificdatabase)那样丰富:突变数据没有完全收集,缺乏引物设计的信息,基表达谱等等.数据注解仅限于遗传学方面.值得一提的是,中国医学科学院心血管病研究所生物信息中心正在筹建分子心脏病学数据库,其主要形式将与OMIM和SwissPro相似,是以文本注解为特征,采用专家方式对文献中的数据进行整理,将更多的语义信息以知识表示形式存入系统的一种知识库(knowledgebase).我们借此也希望全国的同道加入到我们的队伍中来,建立一个具有国际水平的关于心血管疾病方面的生物信息平台, 从而推动我国在分子心脏病学领域的研究和协作,以及在世界范围内该领域的研究互动I81.『参考文献』l_/entrez/query.fc~?db=OMIM2BrownAF,McKieMA.MuStaRandothersoftwareforl0cus—specificmutationdatabases.HumMutat.(2000)15(1):76—85.3.ftp:///mlmsitory/OMIM/4.LetovskyS.In:Bio/nformatics:Databaseand Systems.Pp77—84.KluwerAcademicPublishers5.Boyad0ievSA&JabsEW.OnlineMendelianInherit—anceinMan(OMM)asaknowledgebaseforhumandevel—opmentaldisorders.ClinGenet.[标签:快照]。

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。

常用的生物数据库（一）引言概述：本文将介绍一些常用的生物数据库，这些数据库在生命科学研究中起到了重要的作用。

生物数据库是存储和管理生物学数据的平台，为科学家们提供了丰富的数据资源，便于他们进行进一步的研究和分析。

在本文中，我们将介绍五个常用的生物数据库，分别是A数据库、B数据库、C数据库、D数据库和E数据库。

正文：一、A数据库1. A数据库是一个广泛应用于基因组学研究的生物数据库。

2. A数据库提供了大量的基因序列和蛋白质序列，以及与这些序列相关的注释信息。

3. A数据库还提供了丰富的基因组数据和表达数据，可以帮助研究人员了解基因的功能和调控机制。

4. A数据库还提供了工具和资源，用于基因组比较和功能注释分析。

5. A数据库不仅仅适用于基础研究，也为生物技术和药物开发提供了重要的数据支持。

二、B数据库1. B数据库是一个专门用于蛋白质相关研究的生物数据库。

2. B数据库提供了大量的蛋白质序列和结构信息，以及与这些蛋白质相关的功能和互作信息。

3. B数据库还提供了工具和资源，用于预测蛋白质结构和功能，并对蛋白质相互作用网络进行分析。

4. B数据库不仅仅适用于基础研究，也为药物设计和生物工程提供了重要的数据支持。

5. B数据库的数据来源于多个实验室的研究成果，经过严格的质量控制和标准化处理。

三、C数据库1. C数据库是一个应用于植物研究的生物数据库。

2. C数据库提供了大量的植物基因组数据和表达数据，以及与这些数据相关的注释信息和功能注释分析结果。

3. C数据库还提供了工具和资源，用于植物基因功能分析和代谢途径研究。

4. C数据库不仅仅适用于基础研究，还为农业和生物能源领域的研究提供了重要的数据支持。

5. C数据库的数据来源于多个研究机构和实验室的合作项目，经过严格的数据收集和整理。

四、D数据库1. D数据库是一个广泛应用于微生物研究的生物数据库。

2. D数据库提供了大量的微生物基因组数据和表达数据，以及与这些数据相关的功能注释信息和分类信息。

常用生物数据库核酸序列数据库主要有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，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。

外显子、内含子、mRNA、CDS1.DNA复制：以DNA为模板，在DNA聚合酶的催化作用下，将四种游离的dNTP按照碱基互补配对原则合成新链DNA转录：以DNA为模版，在DNA指导的RNA聚合酶的作用下，将四种游离的NTP按照碱基互补配对的原则合成RNA翻译：以mRNA为模板，在核糖体内合成蛋白质的过程特点：模板特点原料引物DNA复制双链DNA 合成的新链与模板链一模四种dNTP 半保留复制需要一样四种NTP 半不连续转录不需要转录双链DNA 合成的新链除了把DNA上的T改为U外，其他一样翻译mRNA 3个碱基决定一个氨基酸20种游离的氨基酸2.mRNA（messenger RNA，信使RNA）信使RNA是由DNA经hnRNA剪接而成，携带遗传信息的能指导蛋白合成的一类单链核糖核酸。

3. 基因DNA分为编码区和非编码区，编码区包含外显子和内含子，一般非编码区具有基因表达的调控功能，如启动子在非编码区。

编码区则转录为mRNA并最终翻译成蛋白质。

外显子和内含子都被转录到mRNA前体hnRNA中，当hnRNA进行剪接变为成熟的mRNA 时，内含子被切除，而外显子保留。

实际上真正编码蛋白质的是外显子，而内含子则无编码功能，内含子存在于DNA中，在转录的过程中，DNA上的内含子也会被转录到前体RNA中，但前体RNA上的内含子会在RNA离开细胞核进行翻译前被切除。

生命科学中最常用的5个数据库介绍生命科学是一个庞大而复杂的学科，其中包含了关于生命现象的各种研究。

对于生命科学的研究，特别是在分子水平上进行的研究，需要大量的数据支持。

这些数据包括分子序列、蛋白质结构、代谢途径等等。

为了有效地管理这些数据，生命科学中广泛应用了各种数据库。

本文将介绍生命科学中最常用的5个数据库。

1. GenBankGenBank是全球最大的分子生物学数据库，包含了全球各地实验室提交的DNA和RNA序列。

它由美国国家生物技术信息中心（NCBI）维护。

GenBank包含了数十亿条序列记录，其中包括了不同物种的基因组、蛋白质序列、DNA和RNA序列等。

与DNA和RNA序列相关的信息包括序列长度、基序、带电的特殊域、结构域、转录因子结合位点以及其他数据。

GenBank还包含了元数据，如物种和菌株的信息、文献引用以及序列的提交日期。

2. PubMedPubMed是美国国家医学图书馆（NLM）维护的一个生命科学文献数据库，包括了生命科学、医学和健康相关的数百万篇论文。

PubMed提供了对文献的全文搜索和存储，使科学家在查找特定话题时更加方便。

除了搜索全文的功能，PubMed还提供了很多额外的服务，如翻译摘要、相关文章推荐、绘制图表等。

3. EnsemblEnsembl是一种数据库、搜索引擎和分析平台，专门用于处理各种生命科学的数据。

Ensembl已经成为了全球最大的基因组数据库之一，包含了人类、其他哺乳动物、鸟类、篮球、双子蝎、无脊椎动物等近700个物种的基因组信息。

Ensembl提供的数据包括生物序列、调控区域、基因家族、基因结构、基因组的变异和基因表达信息等。

4. Protein Data Bank (PDB)蛋白质数据银行（PDB）是一个三维蛋白结构数据库，由改华大学、美国罗格斯大学和欧洲生物信息研究所等机构共同维护。

PDB存储了全球各地实验室提交的蛋白质晶体结构和生化分析，包括了大多数已知的蛋白质家族和酶。

人类基因突变及疾病相关数据库人类基因突变及疾病相关数据库1. HGMD人类基因变异数据库（HMGD）收集公开发表的引起人类遗传疾病的胚系突变信息。

范围限定在导致明确遗传表型的突变，体细胞突变和线粒体突变也列入其中。

HGMD检索界面主要以文本为基础，目标检索依赖正常的基因的HUGO命名知识。

2. HGBASE(Gwas central)人类遗传双等位基因序列数据库（HGBASE）是人类基因从启动子到转录终点，即基因及其前后所发现的所有单核苷酸多态性和其他变化的数据库。

3. OMIM人类孟德尔遗传在线（OMIM）是以人类孟德尔遗传与疾病（MIM）为基础的人类基因及其相关突变的在线目录。

可用于查找疾病相关基因及位点，并涵盖了不同程度的综合性疾病的资料。

4. KMDB/MutationView/MutationView/jsp/index.jspKeio Mutation Databases, 提供人类疾病相关基因突变，涵盖眼、耳、心脏、肿瘤、自身免疫性疾病、肌肉及血液等方面疾病基因。

5. KinMutBase酪氨酸激酶区域突变导致疾病的数据库，同时可链接其他突变数据库。

6. Atlas Chromosomes in CancerAtlas of Genetics and Cytogenetics，提供癌症和癌症倾向疾病的生物学和分子方面信息。

7. dbSNP人类单核苷酸多态性数据库（dbSNP）是由NCBI与人类基因组研究所合作建立的，关于单碱基替换以及短片段插入、删除多态性的资源库。

8. TGDB肿瘤基因家族数据库（TGDBs）包含了有关肿瘤的一系列基因数据，如：原癌基因和抑癌基因。

基因信息包括：原癌基因的激活、调节的机制、在不同癌症类型中的相关频率以及染色体的定位。

有关蛋白的信息包括：该蛋白存在于何种细胞类型，亚细胞的定位，DNA序列，配体的结合，在发育过程中的作用等等。

9. CGAP癌症基因组剖析计划（CGAP）是由NCI建立和主持的交叉学科的计划，用来产生用于解码肿瘤细胞的分子就够所需的信息和技术工具。

文章标题：深度探析genereviews数据库的使用方法一、genereviews数据库的概述genereviews数据库是一个专门收集遗传性疾病和遗传性基因变异信息的数据库，旨在为临床医生、研究人员和患者提供全面的遗传疾病信息和诊断指南。

该数据库涵盖了各种遗传性疾病的详细描述、遗传模式、临床特征、遗传基因和诊断测试方法等内容，为遗传疾病的诊断和治疗提供重要参考资料。

二、genereviews数据库的查询方法1. 关键词搜索：用户可以通过输入疾病名称、遗传基因名称或相关关键词来进行快速检索，以获取与搜索内容相关的详细信息和数据。

2. 分类浏览：数据库按照遗传疾病的分类体系进行整合，用户可以通过浏览不同分类来查找特定类型的遗传性疾病信息。

3. 高级筛选：用户可以根据遗传模式、临床特征、芳龄段等多个维度进行高级筛选，以获取符合特定条件的遗传病情报告和相关数据。

三、genereviews数据库的特点和优势1. 全面性：genereviews数据库汇集了大量的遗传性疾病信息和遗传基因数据，涵盖了不同类型的遗传疾病及其相关内容，为用户提供了全面而丰富的信息资源。

2. 可靠性：数据库内容由遗传疾病专家和临床医生编写和审核，具有较高的专业权威性和可信度，用户可以放心地使用其提供的信息进行临床诊断和治疗决策。

3. 实用性：genereviews数据库内容结构清晰，信息检索和筛选功能便捷，用户可以快速获得所需的遗传疾病信息和相关数据，极大地提高了工作效率和信息准确性。

四、对genereviews数据库的个人看法和使用心得根据我个人使用genereviews数据库的经验，我认为这一数据库对于遗传疾病的诊断和治疗工作具有重要的参考价值。

其全面的信息内容和便捷的查询功能，为临床医生和研究人员提供了极大的便利，有助于提高遗传疾病的诊断准确性和治疗效果。

希望未来genereviews数据库能够进一步完善和更新，为遗传医学领域的发展做出更大的贡献。

常用的生物数据库（二）引言概述：生物数据库是生物信息学领域的重要工具，可以帮助研究人员存储、管理和共享生物数据。

本文将介绍常用的生物数据库（二），以便研究人员更好地利用这些资源进行生物学研究。

正文内容：一、蛋白质相互作用数据库1. STRING数据库：提供蛋白质相互作用预测和注释功能。

2. IntAct数据库：收集整理蛋白质相互作用数据，提供数据检索和分析工具。

3. BioGRID数据库：整合多种物种的蛋白质相互作用数据，并提供丰富的功能注释。

二、基因组数据库1. GenBank数据库：包含大量的序列数据，包括基因组、转录本和蛋白质序列等。

2. ENSEMBL数据库：集成了各种生物信息学工具，提供全面的基因组注释信息。

3. UCSC数据库：基于人类基因组构建的浏览器，提供详细的基因组注释和可视化功能。

三、表达谱数据库1. GEO数据库：收集了大量的基因表达谱数据，可进行数据检索和分析。

2. ArrayExpress数据库：包含了来自各种高通量技术的表达谱数据，提供数据下载和分析工具。

3. TCGA数据库：整合了多种癌症的基因表达数据，可进行差异表达和生存分析等研究。

四、突变数据库1. dbSNP数据库：记录了常见的单核苷酸多态性（SNP）数据，是研究遗传变异的重要资源。

2. COSMIC数据库：专注于癌症相关的突变数据，包含了大量的突变谱系和功能注释信息。

3. ClinVar数据库：整合了与人类疾病相关的遗传变异数据，提供临床相关的注释信息。

五、药物数据库1. DrugBank数据库：收录了大量的药物信息，包括结构、作用机制和药理学数据等。

2. PubChem数据库：提供了大量的小分子化合物数据，可进行化学结构搜索和药物筛选等研究。

3. ChEMBL数据库：整合了化合物活性数据和药物靶点信息，可用于药物发现和优化。

总结：生物数据库为生物学研究提供了丰富的数据资源和分析工具。

蛋白质相互作用数据库、基因组数据库、表达谱数据库、突变数据库和药物数据库是常用的生物数据库之一。

常用的医学数据库（一）引言概述：在医学领域，获取和使用准确可靠的信息对于医学研究、临床实践和医学教育至关重要。

常用的医学数据库为医学从业者和研究人员提供了丰富的医学文献和数据资源。

本文将介绍一些常用的医学数据库，包括PubMed、EMBASE、Cochrane图书馆、Web of Science和Scopus。

正文内容：1. PubMeda. PubMed是美国国立医学图书馆（NLM）维护的一个免费的生物医学文献数据库。

b. PubMed包含了来自世界各地的生物医学期刊的摘要和全文。

c. PubMed提供高质量的研究文献，使医学工作者能够快速获取最新的医学信息。

d. 医学工作者可以通过关键词搜索、作者姓名、期刊、出版日期等方式来检索相关文献。

e. PubMed还提供了一些附加功能，如文献引用、相关文章推荐等。

2. EMBASEa. EMBASE是由Elsevier出版公司提供的一个面向生物医学和药学领域的全文数据库。

b. EMBASE涵盖了全球范围内的生物医学和药学期刊、会议论文和专利信息。

c. EMBASE提供与医学、药物、生物学相关的文献，包括药理学、临床研究等。

d. EMBASE的检索功能更强大，可以通过多种检索字段、关键词扩展、筛选条件等来获取精确结果。

e. 医学研究人员可以利用EMBASE的灵活搜索选项，为其研究提供更全面的背景资料。

3. Cochrane图书馆a. Cochrane图书馆是一个系统评价和临床实践指南的权威数据库。

b. Cochrane图书馆汇集了全球范围内最新的、有关医学研究的系统评价、药物试验和临床实践指南。

c. Cochrane图书馆提供了针对特定医学问题的研究真实性和可靠性评估，帮助医学工作者进行决策和临床实践。

d. 医生和研究人员可以浏览Cochrane图书馆，查找有关治疗、预防、诊断和康复的最新证据。

e. Cochrane图书馆还提供了多种资源和培训工具，帮助医学从业者更好地了解和应用系统评价的方法。

医疗研究中的生物信息学数据库与工具在现代医疗领域，生物信息学数据库与工具的应用已经变得越来越重要。

生物信息学数据库与工具是指用于存储、管理和分析生物学数据的软件系统和工具。

这些数据库和工具能够提供生物学研究人员和医学专业人员快速访问、挖掘和分析大规模的生物学数据，以便更好地理解和治疗疾病。

一、生物信息学数据库1. 基因组数据库基因组数据库是存储各种生物体基因组序列的集合。

其中，最著名的基因组数据库是基因组浏览器，如NCBI的GenBank和Ensembl。

这些数据库提供了大量的基因组序列、注释信息和相关的研究数据，为研究人员提供了基因组水平的信息。

2. 蛋白质数据库蛋白质数据库是用于存储蛋白质序列和结构的数据库。

蛋白质序列和结构数据的积累对于理解蛋白质的功能和特性至关重要。

常见的蛋白质数据库包括UniProt和PDB（蛋白数据银行），它们提供了全球各地研究人员所提交的海量蛋白质序列和结构信息。

3. 基因调控数据库基因调控数据库主要用于存储和分析基因调控元件（如启动子、增强子等）的序列和相关信息。

这些数据库对于理解基因的调控机制和功能方面起着重要的作用。

常见的基因调控数据库包括TRANSFAC、JASPAR和UCSC。

二、生物信息学工具1. 序列分析工具序列分析工具用于对DNA、RNA和蛋白质等生物序列进行分析和比对。

其中，最常用的序列比对工具是BLAST（基本局部序列比对工具）。

BLAST可以将输入的序列与已知序列数据库中的相似序列进行比对，快速找到相似序列和亲缘关系。

此外，还有如ClustalW、MUSCLE等多序列比对工具和MEME等序列模式分析工具。

2. 结构预测工具结构预测工具用于预测蛋白质的三维结构。

根据蛋白质序列，可以使用基于比较模型或折叠预测的方法进行蛋白质结构预测。

在比较模型方法中，SWISS-MODEL和Phyre2是常用的工具；而在折叠预测方法中，Rosetta和I-TASSER等被广泛使用。

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。

COSMIC遗传资源数据库COSMIC遗传资源数据库1.简介COSMIC是一个在人类癌症中发现的体细胞获得性突变的在线数据库。

体细胞突变是在非生殖细胞中发生的，不是由儿童遗传的。

COSMIC是癌症中体细胞突变目录(Catalogue Of Somatic Mutations In Cancer)的首字母缩写，它从科学文献中的论文和桑格研究所癌症基因组计划的大规模实验筛选中提取数据。

该数据库可供学术研究人员免费使用，并可向其他人商业许可。

COSMIC数据库旨在收集和显示有关癌症体细胞突变的信息。

它于2004年推出，仅有四种基因HRAS，KRAS2，NRAS和BRAF的数据。

已知这四种基因在癌症中是体细胞突变的。

自创建以来，数据库迅速扩展。

到2005年，COSMIC包含从115,327个肿瘤中筛选出的529个基因，描述了20,981个突变。

到2009年8月，它包含了150万次实验的信息，包括近370,000个肿瘤中的13,423个基因，并描述了超过90,000个突变。

2010年7月发布的COSMIC第48版，与国际癌症研究机构合作，整合了p53的突变数据。

此外，它还为最新的人类参考基因组构建提供了更新的基因坐标。

以后每3 个月更新一次。

该网站专注于以图形方式呈现复杂的表型特异性突变数据。

数据取自选定的基因，最初在癌症基因普查中，以及PubMed的文献检索。

可以通过选择基因或癌症组织类型（表型）来访问数据，使用按功能浏览或搜索框。

结果显示具有突变计数和频率的摘要信息。

基因摘要页面提供了突变谱图和外部资源;表型（组织）摘要页面提供了突变基因的列表。

COSMIC数据库包含数千种与癌症发展有关的体细胞突变。

该数据库从两个主要来源收集信息:•(1)从文献中收集已知癌症基因的突变。

经历人工治疗的基因列表通过它们在癌症基因普查中的存在来确定。

•(2)纳入数据库的数据来自癌症基因组计划进行的癌症样本的全基因组重测序研究。

孟德尔研究常用的数据库
孟德尔研究常用的数据库主要包括基因组数据库、遗传学数据
库和植物数据库等。

这些数据库包含了大量的遗传信息和基因组数据，为研究者提供了丰富的资源和工具，帮助他们深入研究孟德尔
遗传学规律。

1. 基因组数据库：基因组数据库是存储各种生物基因组序列信
息的数据库，包括人类、动物、植物等各种生物的基因组数据。

研
究者可以通过这些数据库查找和分析特定基因的序列信息，了解其
功能和调控机制，从而深入研究孟德尔遗传学规律。

2. 遗传学数据库：遗传学数据库是存储各种遗传信息的数据库，包括基因型、表型、遗传图谱等数据。

研究者可以通过这些数据库
获取不同生物的遗传信息，进行遗传分析和比较研究，揭示孟德尔
遗传学规律的具体机制。

3. 植物数据库：植物数据库是存储各种植物基因组和遗传信息
的数据库，包括植物基因组序列、基因型、表型等数据。

研究者可
以通过这些数据库查找和比较不同植物的遗传信息，研究植物遗传
变异和表现型特征，从而深入探讨孟德尔遗传学规律在植物中的应
用和意义。

总之，孟德尔研究常用的数据库为研究者提供了丰富的遗传信
息和基因组数据，帮助他们深入研究孟德尔遗传学规律的机制和应用。

通过这些数据库的利用，研究者可以更好地理解和解释孟德尔
的遗传学规律，推动遗传学领域的发展和进步。

介绍⼏个常⽤的基因信息数据库你的论⽂怎么还没写好？什么？！你还在苦恼KIAA0922,SLC6A14和ALDH1A2这三个基因有什么功能？什么？！你还在百度这三个基因的信息？下⾯就给⼤家介绍⼏个常⽤的基因信息数据库。

BIOGPSBIOGPS是⼀个页⾯⼗分清爽的基因信息查询⼯具，⽤起来也⼗分简便，当本宫想要快速了解⼀个基因的信息的时候，通常会选这个⽹站。

⽐如搜个TP53：左边显⽰了包括TP53这个关键字的信息列表，右边则显⽰了这⼀列表中的基因在不同物种中的情况。

在中间表格中选中“⼈类”“TP53”，即可查询TP53的详细信息。

下⾯进⼊基因的详细信息：第⼀部分（图中数字1）包括信息来源数据库（可以更改），探针名，基因简介；第⼆部分（图中数字2）显⽰的是不同组织中的表达量；第三部分（图中数字3）显⽰了基因命名信息（包括简称、全称、别称以及不同数据库的识别号）、染⾊体定位以及基因功能（GO）、转录本信息、编码蛋⽩信息以及相关蛋⽩名称。

另外在页⾯右上⾓，还可以看到current layout，这⾥可以调整上⾯第⼆部分的显⽰内容，可以更换为维基百科，KEGG，外显⼦信息等等。

UniprotUniprot则是⼀个蛋⽩质为主的查询⼯具，先看它主页的查询功能，同样搜个TP53：选中第⼀⾏P53_HUMAN的Entry号：从左边的标签可以看到⼤量的蛋⽩质信息，包括蛋⽩功能、命名分类、细胞亚定位、⼆级结构、相互作⽤关系、变异情况等等信息。

当然了UniProt包含的还不仅仅是基因编码蛋⽩质信息的查询功能，还有⼀些其它⼩⼯具。

⽐如BLAST序列⽐对功能（⼀⼤波⼯具、数据库丢你⼀脸）、多肽序列查询⽐对功能。

GeneCardsGeneCards的功能⽐较综合全⾯，从主页就可以看出它集成了⼤量数据库和⼯具，功能⼗分强⼤。

要说局限性的话，可能就是它只是⼈类基因数据库吧。

点击不同标签可以查询TP53不同⽅⾯的信息，命名信息、相关药物、功能、细胞亚定位、不同组织表达量等等信息⼀应俱全。

hgmd分类人类遗传变异数据库（Human Gene Mutation Database，HGMD）是目前权威的人类遗传变异信息公布平台。

由于遗传变异是导致许多人类疾病的主要原因之一，因此HGMD被广泛应用于基础研究和临床诊断中。

根据数据来源和变异类型，HGMD中的变异被分为不同的类别。

下面将分步骤详细介绍HGMD分类的相关信息。

第一步：HGMD中变异的数据来源HGMD中的变异数据来源于已发表的研究论文、公共数据库、基因检测公司、临床实验室、神经肌肉疾病中心等多个来源。

主要包括遗传疾病基因突变、多态性变异、多基因性疾病、染色体异常等多个类别。

由于在变异数据处理过程中会涉及到遗传测序技术的不同，因此HGMD中不同来源的数据具有不同的可靠性和准确性。

因此，对于HGMD 中的变异分类需要进行多维度的分析和比较。

第二步：HGMD中变异的分类2.1 根据目标基因区域对变异的分类HGMD中变异通常根据目标基因区域对其进行分类。

例如，单核苷酸多态性（Single Nucleotide Polymorphisms ，SNPs）通常被分为基因外的SNPs和基因内的SNPs。

其中，基因外的SNPs通常指的是引起启动子、增强子、剪接位点变异等有可能影响基因表达的变异。

而基因内的SNPs通常指引起密码子改变或者同义密码子的变异。

此外，HGMD中还包括大片段插入/删除、结构变异等不同的变异类型。

2.2 根据临床意义分类在HGMD中，还有一类按照其临床意义进行分类的变异。

这些变异被认为是可能导致人类遗传疾病发生的变异，因此被归类为致病变异。

这些变异对于临床医生的遗传疾病诊断和患者家庭遗传咨询有很大帮助。

此外，还有一些变异并没有被明确归类为致病，可能被认为是可能致病或具有潜在致病性的变异。

2.3 根据HGMD的版本进行分类HGMD发布了多个版本的数据。

随着基因测序技术的不断发展，每个版本的数据会增加更多的变异信息。

此外，每个版本也会修正之前版本的一些错误信息。