第三章 生物信息数据库-概述及类型(1)

生物学数据库生物学数据库是存储和管理生物学数据的系统，可以帮助科研人员和学生在生物学领域的研究中获取和分析大量的生物学数据。

随着生物学研究的不断发展和进步，生物学数据库在科学研究中发挥着重要的作用。

本文将介绍生物学数据库的定义、分类、应用以及未来的发展前景。

一、定义生物学数据库是指用于收集、存储、管理和处理生物学数据的电子化系统。

生物学数据可以包括基因组序列、蛋白质结构、代谢途径等各种不同类型的数据。

通过生物学数据库，科研人员可以方便地访问和查询大量的生物学数据，为生物学研究提供了重要的数据支持。

二、分类生物学数据库根据数据类型和应用领域的不同，可以分为不同的分类。

以下是几种常见的生物学数据库分类：1. 基因组数据库：存储和管理各种生物体的基因组序列数据，如NCBI（美国国家生物技术信息中心）的GenBank数据库。

2. 蛋白质数据库：存储和管理蛋白质序列、结构和功能等相关信息的数据库，如PDB（蛋白质数据银行）。

3. 代谢数据库：存储和管理生物体的代谢途径和代谢产物等相关数据的数据库，如KEGG（京都基因与基因组百科全书）数据库。

4. 基因调控数据库：存储和管理基因表达调控相关数据的数据库，如ENCODE（人类基因组的功能元件）数据库。

5. 生物图谱数据库：存储和管理植物和动物生物图谱数据的数据库，如PlantGDB（植物基因数据库）和AnimalTFDB（动物转录因子数据库）。

三、应用生物学数据库在生物学研究中有着广泛的应用。

以下是一些常见的应用领域：1. 基因组学研究：通过基因组数据库，研究人员可以分析不同生物体的基因组序列，并进行基因组比较、基因功能预测等研究。

2. 蛋白质学研究：蛋白质数据库可以帮助研究人员了解蛋白质的序列、结构和功能等信息，以及进行蛋白质互作网络分析等研究。

3. 基因调控研究：基因调控数据库可以帮助研究人员预测和分析基因的转录调控网络，并研究基因的表达调控机制。

4. 代谢途径研究：通过代谢数据库，研究人员可以了解生物体的代谢途径和代谢产物，并分析代谢途径的调控机制等。

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。

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。

生物信息学与生物数据库生物信息学在现代生物科学研究中扮演着至关重要的角色。

随着技术的进步和数据的爆发性增长，生物数据库成为了整合、存储和检索海量生物信息的重要工具。

本文将介绍生物信息学的基本概念、生物数据库的种类和应用，以及未来生物信息学的发展趋势。

一、生物信息学的基本概念生物信息学是一门跨学科的科学，结合了生物学、计算机科学和统计学的理论与方法，旨在研究生物学中的大规模数据和复杂信息。

生物信息学的主要任务包括序列分析、结构预测、功能注释、系统生物学等。

通过分析和挖掘生物大数据，生物信息学可以帮助我们深入理解生物系统的组成、功能和演化。

二、生物数据库的种类和应用1. 基因组数据库基因组数据库存储了许多物种的基因组序列信息，例如人类基因组数据库、小鼠基因组数据库和植物基因组数据库等。

这些数据库不仅包含了基因序列，还提供了丰富的注释信息，如基因功能、结构特征和遗传变异等。

基因组数据库的应用范围广泛，从基础研究到医学诊断都发挥着重要作用。

2. 蛋白质数据库蛋白质数据库收集了各种物种的蛋白质序列和结构信息，如Uniprot和PDB等。

蛋白质数据库不仅提供了蛋白质序列和结构的详细描述，还包括相关的功能注释、亚细胞定位和相互作用等信息。

蛋白质数据库的应用非常广泛，包括药物设计、蛋白质功能预测和疾病研究等领域。

3. 代谢组数据库代谢组数据库存储了生物体内代谢产物的信息，如HMDB和KEGG等。

代谢组数据库提供了广泛的代谢产物和代谢通路的注释信息，可以帮助研究人员理解代谢网络的结构和功能。

代谢组数据库在代谢研究、药物开发和植物生物学等领域有重要的应用价值。

4. 基因调控数据库基因调控数据库存储了基因的调控关系和表达数据，如Gene Expression Omnibus和ENCODE等。

基因调控数据库提供了基因表达的时间、空间和条件特异性信息，可以帮助研究人员理解基因调控的机制和模式。

基因调控数据库在基因表达调控和疾病研究中起着关键作用。

什么是生物信息学数据库
生物信息学数据库是指存储生物学和生物信息学数据的计算机化系统。

这些数据库包含了各种生物学数据，如基因组序列、蛋白质序列、代谢通路、基因表达数据、蛋白质结构、生物图像等。

这些数据可以通过计算机程序进行访问、搜索和分析，以帮助生物学家和生物信息学家进行研究和发现。

生物信息学数据库通常由多个子数据库组成，每个子数据库都包含特定类型的数据。

例如，基因组数据库包含各种生物的基因组序列，蛋白质数据库包含蛋白质序列和结构信息，代谢通路数据库包含代谢通路和代谢产物信息等。

此外，生物信息学数据库还可以用于对生物信息的收集、存储和管理的研究，包括国际基本的生物信息库和生物信息传输国际物联网系统的建立，生物信息数据库质量的评估与检测系统的建立，以及生物可视化系统和专家系统的建立等。

以上信息仅供参考，如有需要，建议查阅相关网站。

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。

1.1GenBankGenbank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. 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。