蛋白常用数据库

SWISS-PROT或TrEMBL /sprotPIRMIPSJIPID已经和ExPASy 三、蛋白质二级结构预测网站（数据库）4始建于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Prosite5蛋白质二级结构构象参数数据库DSSP6蛋白质家族数据库FSSP7同源蛋白质数据库HSSP在前面已经述说过了。

第二节、蛋白质序列分析方法一、多序列比对双序列比对是序列分析的基础。

序列之间的关系，生物学模式方面起着相当重要的作用。

多序列比对有时用来区分一组序列之间的差异，但其主要用于描述一组序列之间的相似性关系，法建立在某个数学或生物学模型之上。

因此，正如我们不能对双序列比对的结果得出果也没有绝对正确和绝对错误之分，相似性关系以及它们的生物学特征。

我们称比对前序列中残基的位置为绝对位置。

置Ⅰ相对位置。

显然，同一列中所有残基的相对位置相同，而每个残基的绝对位置不同，因为它们来自不同的序列。

绝对位置是序列本身固有的属性，也就比对过程赋予它的属性。

算法复杂性多序列比对的计算量相当可观，时间和内存空间与这两个序列的长度有关，或者说正比于这两个序列长度的乘积，用（的两维空间扩展到三维，即在原有二维平面上增加一条坐标轴。

这样算法复杂性就变成了（例如，如果用某种颜色表示一组高度保守的残基，则某个序列的某一位点发生突变时，则由于颜色不同，就可以很快找出。

颜色的选择可以根据主观愿望和喜好，但最好和常规方法一致。

用来构筑三维模型的按时氨基酸残基组件和三维分子图形软件所用的颜色分类方法，比较容易为大家接受（表2）。

多序列比对程序的另一个重要用途是定量估计序列间的关系，关系。

关系。

相似性值低于预料值，那么有可能是序列间亲缘关系较远，也可能是比对中有错误之处2同步法实质是把给定的所有序列同时进行比对，而不是两两比对或分组进行比对。

其基本思想是将一个二维的动态规划矩阵扩展到三维或多维。

生物芯片北京国家工程研究中心湖南中药现代化药物筛选分中心暨湖南涵春生物有限公司常用数据库名录1、蛋白质数据库PPI - JCB 蛋白质与蛋白质相互作用网络•Swiss-Prot - 蛋白质序列注释数据库•Kabat - 免疫蛋白质序列数据库•PMD - 蛋白质突变数据库•InterPro - 蛋白质结构域和功能位点•PROSITE - 蛋白质位点和模型•BLOCKS - 生物序列分析数据库•Pfam - 蛋白质家族数据库 [镜像： St. Louis (USA), Sanger Institute, UK, Karolinska Institutet (Sweden)] •PRINTS - 蛋白质 Motif 数据库•ProDom - 蛋白质结构域数据库 (自动产生)•PROTOMAP - Swiss-Prot蛋白质自动分类系统•SBASE - SBASE 结构域预测数据库•SMART - 模式结构研究工具•STRING - 相互作用的蛋白质和基因的研究工具•TIGRFAMs - TIGR 蛋白质家族数据库•BIND - 生物分子相互作用数据库•DIP - 蛋白质相互作用数据库•MINT - 分子相互作用数据库•HPRD - 人类蛋白质查询数据库•IntAct - EBI 蛋白质相互作用数据库•GRID - 相互作用综合数据库•PPI - JCB 蛋白质与蛋白质相互作用网络2、蛋白质三级结构数据库•PDB - 蛋白质数据银行•BioMagResBank - 蛋白质、氨基酸和核苷酸的核磁共振数据库•SWISS-MODEL Repository - 自动产生蛋白质模型的数据库•ModBase - 蛋白质结构模型数据库•CATH - 蛋白质结构分类数据库•SCOP - 蛋白质结构分类 [镜像: USA | Israel | Singapore | Australia]•Molecules To Go - PDB数据库查询•BMM Domain Server - 生物分子模型数据库•ReLiBase - 受体/配体复合物数据库 [镜像： USA]•TOPS - 蛋白质拓扑图•CCDC - 剑桥晶体数据中心 (剑桥结构数据库 (CSD))•HSSP - 蛋白质二级结构数据库•MutaProt - PDB数据库中点突变的比较•SWISS-3DIMAGE - 蛋白质和其他生物分子的三维图像•BioImage - 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引言：蛋白质数据是生物信息学领域中非常重要的资源之一，它提供了大量关于蛋白质序列、结构、功能以及相互作用等方面的信息。

本文旨在介绍如何使用蛋白质数据库，帮助用户更好地利用这一资源进行研究。

概述：蛋白质数据库是一个集成了许多蛋白质信息的在线资源，用户可以通过搜索、浏览、等方式获取所需的信息。

其中，常用的蛋白质数据库包括NCBI、UniProt、PDB等。

这些数据库提供了丰富的蛋白质数据，并且不断更新以满足用户需求。

正文内容：1.数据库搜索功能1.1.关键词搜索1.1.1.输入蛋白质名称1.1.2.输入序列片段1.1.3.输入关键词1.2.高级搜索选项1.2.1.提供更精确的搜索结果1.2.2.支持过滤和排序功能1.2.3.可以根据相关字段进行搜索2.数据库浏览功能2.1.蛋白质分类2.1.1.按物种分类2.1.2.按功能分类2.1.3.按家族分类2.2.数据表格浏览2.2.1.查看蛋白质基本信息2.2.2.查看蛋白质序列2.2.3.查看蛋白质结构2.3.数据图谱浏览2.3.1.查看蛋白质相互作用网络2.3.2.查看蛋白质结构域分布2.3.3.查看蛋白质功能注释3.数据库功能3.1.蛋白质序列数据3.1.1.全部序列3.1.2.特定物种的序列3.2.蛋白质结构数据3.2.1.已解析的蛋白质结构3.2.2.蛋白质结构预测结果3.3.蛋白质相互作用数据3.3.1.已验证的相互作用数据3.3.2.预测的相互作用数据4.数据库工具与资源4.1.序列比对工具4.1.1.BLAST4.1.2.PSIBLAST4.2.结构预测工具4.2.1.SWISSMODEL4.2.2.Phyre24.3.功能注释资源4.3.1.GeneOntology4.3.2.InterPro4.4.数据库交互接口4.4.1.提供API接口4.4.2.支持数据提交与5.数据库更新与维护5.1.数据更新频率5.2.数据质量保证5.3.用户反馈与支持5.4.数据库版本与历史记录总结：蛋白质数据库为研究人员提供了丰富的蛋白质信息资源，通过搜索、浏览、等功能，用户可以轻松地获取需要的数据。

表1蛋白质相互作用分析相关数据库及网站蛋白质序列分析和结构预测【实验目的】1、掌握蛋白质序列检索的操作方法；2、熟悉蛋白质基本性质分析；3、熟悉基于序列同源性分析的蛋白质功能预测，了解基于motif、结构位点、结构功能域数据库的蛋白质功能预测；4、了解蛋白质结构预测。

【实验内容】1、使用Entrez或SRS信息查询系统检索人脂联素（adiponectin）蛋白质序列；2、使用BioEdit软件对上述蛋白质序列进行分子质量、氨基酸组成、和疏水性等基本性质分析；3、对人脂联素蛋白质序列进行基于NCBI/Blast软件的蛋白质同源性分析；4、对人脂联素蛋白质序列进行motif结构分析；5、对人脂联素蛋白质序列进行二级结构和三维结构预测。

【实验方法】1、人脂联素蛋白质序列的检索：（1）调用Internet浏览器并在其地址栏输入Entrez网址（/Entrez）；（2）在Search后的选择栏中选择protein；（3）在输入栏输入homo sapiens adiponectin；（4）点击go后显示序列接受号及序列名称；（5）点击序列接受号NP_004788 （adiponectin precursor；adipose most abundant gene transcript 1 [Homo sapiens]）后显示序列详细信息；（6）将序列转为FASTA格式保存（参考上述步骤使用SRS信息查询系统检索人脂联素蛋白质序列）；2、使用BioEdit软件对人脂联素蛋白质序列进行分子质量、氨基酸组成和疏水性等基本性质分析：打开BioEdit软件→将人脂联素蛋白质序列的FASTA格式序列输入分析框→点击左侧序列说明框中的序列说明→点击sequence栏→选择protein→点击Amino Acid Composition→查看该蛋白质分子质量和氨基酸组成；或者选择protein后，点击Kyte & Doolittle Mean Hydrophobicity Profile→查看该蛋白质分子疏水性水平；3、人脂联素蛋白质序列的蛋白质同源性分析：（1）进入NCBI/Blast网页；（2）选择Protein-protein BLAST （blastp）；（3）将FASTA格式序列贴入输入栏；（4）点击BLAST；（5）查看与之同源的蛋白质；4、人脂联素蛋白质序列的motif结构分析：（1）进入http://hits.isb-sib.ch/cgi-bin/PFSCAN网页；（2）将人脂联素蛋白质序列的FASTA格式序列贴入输入栏；（3）点击Scan；（4）查看分析结果（注意Prosite Profile中的motif information）；5、人脂联素蛋白质序列的二级结构预测：（1）进入下列蛋白结构预测服务器网址http://www.embl-heidelberg.de/predictprotein//predictprotein.html（The PredictProtein Server）；（2）在You can栏点击default；（3）填写email地址和序列名称；（4）将人脂联素蛋白质序列的FASTA格式序列贴入输入栏点击Submit；（5）从email信箱查看分析结果；6、人脂联素蛋白质序列的三维结构预测：（1）进入/swissmod/SWISS-MODEL.html （SwissModel First Approach Mode）网页；（2）填写email地址、姓名和序列名称；（3）将人脂联素蛋白质序列的FASTA格式序列贴入输入栏；（4）点击Send Request；（5）从email信箱查看分析结果（注：需下载软件入rasmol查看三维图象）。

蛋白质数据库1. PIR和PSDPIR国际蛋白质序列数据库(PSD)是由蛋白质信息资源(PIR)、慕尼黑蛋白质序列信息中心(MIPS)和日本国际蛋白质序列数据库(JIPID)共同维护的国际上最大的公共蛋白质序列数据库，可在这里下载。

这是一个全面的、经过注释的、非冗余的蛋白质序列数据库，其中包括来自几十个完整基因组的蛋白质序列。

所有序列数据都经过整理，超过99%的序列已按蛋白质家族分类，一半以上还按蛋白质超家族进行了分类。

PSD的注释中还包括对许多序列、结构、基因组和文献数据库的交叉索引，以及数据库内部条目之间的索引，这些内部索引帮助用户在包括复合物、酶－底物相互作用、活化和调控级联和具有共同特征的条目之间方便的检索。

每季度都发行一次完整的数据库，每周可以得到更新部分。

PSD数据库有几个辅助数据库，如基于超家族的非冗余库等。

PIR提供三类序列搜索服务：基于文本的交互式检索；标准的序列相似性搜索，包括BLAST、FASTA等；结合序列相似性、注释信息和蛋白质家族信息的高级搜索，包括按注释分类的相似性搜索、结构域搜索GeneFIND等。

2. SWISS-PROTSWISS-PROT是经过注释的蛋白质序列数据库，由欧洲生物信息学研究所(EBI)维护。

数据库由蛋白质序列条目构成，每个条目包含蛋白质序列、引用文献信息、分类学信息、注释等，注释中包括蛋白质的功能、转录后修饰、特殊位点和区域、二级结构、四级结构、与其它序列的相似性、序列残缺与疾病的关系、序列变异体和冲突等信息。

SWISS-PROT中尽可能减少了冗余序列，并与其它30多个数据建立了交叉引用，其中包括核酸序列库、蛋白质序列库和蛋白质结构库等。

利用序列提取系统(SRS)可以方便地检索SWISS-PROT和其它EBI的数据库。

SWISS-PROT只接受直接测序获得的蛋白质序列，序列提交可以在其Web页面上完成。

3. PROSITEPROSITE数据库收集了生物学有显著意义的蛋白质位点和序列模式，并能根据这些位点和模式快速和可靠地鉴别一个未知功能的蛋白质序列应该属于哪一个蛋白质家族。

分子生物学中常用数据库综合数据库：来源：/news/science/article/90048.html生物信息学网址链接：http://www.bioinformatics.ca/links_directory/Nucleic Acid Research Database Issue：/content/vol32/suppl_2/一、蛋白相关数据库蛋白质结构域预测工具Esignal：/esignal/信号传导系统蛋白的结构域预测工具，凡是涉及到信号传导系统的蛋白用这个预测效果最佳SignalP：http://www.cbs.dtu.dk/services/SignalP/信号肽预测工具，适合定位于非胞质位置的蛋白质Emotif：/emotif-search/结构域预测工具，由于其用motif电子学习的方法产生结构域模型，故预测效果比Prosite好Ematrix：/ematrix/是用Matrix的方法创建的结构域数据库，可与emotif互相印证。

其速度快，可快速搜索整个基因组InterPro：/InterProScan/EBI提供的服务，用图形的形式表示出搜索的结构域结果TRRD：http://wwwmgs.bionet.nsc.ru/mgs/gnw/trrd/转录因子结构域预测的最好数据库。

但不会用Protscale：/cgi-bin/protscale.pl可分析该序列的各种性状如活动度、亲水性（Kyte&Doolittle）、抗原性（Hopp&Woods）等通过寻找MOTIF和Domain来分析蛋白质的功能A. MOTIF是蛋白中较小的保守序列片断，其概念比Domain小PROSITE：/tools/scanprosite/是专门搜索蛋白质Motif的数据库，其中signature seqs是最重要的motif信息B. Domain：若干motif可形成一个Domain，每个Domain形成一个球形结构，Domain与Domain之间通常像串珠一样相连Pfam：可以搜索某段序列中的Domain，并以图形化表示出来。

蛋⽩质数据库
⼀、蛋⽩质数据库
》序列数据库：Uniprot (蛋⽩质序列和具有综合功能注释⽬录的中⼼资源库)
PIR （提供蛋⽩质序列数据和分析⼯具）
》结构数据库：PDB （实验测定的⽣物⼤分⼦三维结构）
MMDB
》模体及结构域数据库：PROSITE (蛋⽩质序列功能位点数据库)
Pfom (使⽤基于隐马模型的多序列⽐对对蛋⽩质进⾏家族分类) 》蛋⽩质分类数据库：SCOP （提供已知结构蛋⽩质间的结构和进化关系信息）
CAHT
HSSP
DSSP
⼆、蛋⽩质组数据库
》SWEISS PROT 2DE PAGE / neXtProt / PaxDb / PeptideAtlas / PRIDE
涉及不同⽣物、不同器官、组织、细胞的蛋⽩质图谱数据
三、蛋⽩质互作组数据库
》HPRD / DIP / INTERACT
四、综合型数据库
》ExPASy。

蛋白质组学常用的网站和数据库蛋白质组学研究中常用的网站和数据库蛋白质, 数据库, 研究本帖引用网址：一、蛋白质数据库1.UniProt (The Universal Protein Resource)网址：简介：由EBI(欧洲生物信息研究所)、PIR(蛋白信息资源)和SIB(瑞士生物信息研究所)合作建立而成，提供详细的蛋白质序列、功能信息，如蛋白质功能描述、结构域结构、转录后修饰、修饰位点、变异度、二级结构、三级结构等，同时提供其他数据库，包括序列数据库、三维结构数据库、2-D凝聚电泳数据库、蛋白质家族数据库的相应链接。

2.PIR(Protein Information Resource)网址：简介：致力于提供及时的、高质量、最广泛的注释，其下的数据库有iProClass、PIRSF、PIR-PSD、PIR-NREF、UniPort，与90多个生物数据库(蛋白家族、蛋白质功能、蛋白质网络、蛋白质互作、基因组等数据库)存在着交叉应用。

3.BRENDA(enzyme database)网址：简介：酶数据库，提供酶的分类、命名法、生化反应、专一性、结构、细胞定位、提取方法、文献、应用与改造及相关疾病的数据。

4.CORUM(collection of experimentally verified mammalian protein complexes)网址：简介：哺乳动物蛋白复合物数据库，提供的数据包括蛋白复合物名称、亚基、功能、相关文献等5.CyBase(cyclic protein database)网址：简介：环状蛋白数据库，提供环状蛋白的序列、结构等数据，提供环化蛋白预测服务。

6.DB-PABP网址：简介：聚阴离子结合蛋白数据库。

聚阴离子结合蛋白与聚阴离子的互作在胞内定位、运输、蛋白质折叠等生命过程中起重要作用，此外许多与神经衰退疾病相关的蛋白质均为聚阴离子结合蛋白。

该数据库提供已被鉴定的聚阴离子结合蛋白的数据，与NCBI蛋白数据库存在交叉应用。

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。

蛋白质数据库及其结构预测攻略一、蛋白质结构层次一般情况下，蛋白质的结构分为4 个层次：▪初级结构——氨基酸序列；▪二级结构——а螺旋(alpha-helix)，β折叠(β-sheets)，β转角，无规则卷曲（random coil）▪三级结构——三维结构，由模体（motif）和结构域（domain）组成；▪四级结构——亚基之间的互作。

二、蛋白质数据库：1. 蛋白质一级数据库1.1序列数据库：UniProt包含三大蛋白质序列数据库，Swiss-Prot，TrEMBL 和PIR，分为三个层次：第一层叫UniParc，收录了所有UniProt 数据库子库中的蛋白质序列，量大，粗糙。

第二层是UniRef，他归纳了UniProt 几个主要数据库并且是将重复序列去除后的数据库。

第三层是UniProtKB，他有详细注释并与其他数据库有链接，分为Swiss-Prot（最有用的）和TrEMBL。

1.2蛋白质结构数据库PDBPDB存储生物大分子3D 结构。

这些生物大分子除了蛋白质以外还包括核酸以及核酸和蛋白质的复合物。

只有通过实验方法获得的3D 结构才会被收入其中。

PDB文件是一堆数字字母，那是每个原子的坐标，一般用用可视化软件VMD打开，免费的，这里不作具体说明。

2. 蛋白质二级数据库2.1结构域家族Pfam数据库Pfam 主页上的搜索工具可以查找某条序列上有哪些结构域。

2.2结构分类数据库CATHCATH是四种结构分类层次的首字母。

根据PDB编号搜索，可以获得各层次具体的结构分类信息以及各种结构相关分析信息、聚类分析。

2.3结构分类数据库SCOP2在搜集、整理、分析PDB数据中已知的蛋白质三维结构的基础上，详细描述了一直结构的蛋白质在结构、进化事件与功能类型三个方面的关系，主要依赖人工验证。

三、蛋白质结构研究1.二级结构1.1已知PDB-输入检索号-sequence- view sequence& DSSP image1.2未知预测网址如下：输入氨基酸序列，等待大概半小时。

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。

蛋白质常用数据库|一文看懂！蛋白质数据库是指专门存储蛋白质相关信息的数据库。

它们收集、整理和存储大量的蛋白质数据，包括蛋白质序列、结构、功能、互作关系、表达模式、疾病关联等信息。

蛋白质数据库提供了对这些数据的检索、查询和分析功能，为科学研究人员、生物信息学家和药物研发人员等提供了重要的资源。

蛋白质数据库的内容通常来自于实验室实际测定的蛋白质数据，如蛋白质序列测定、结晶学、核磁共振、质谱等技术获得的数据。

这些数据经过验证和标准化后，被整合到数据库中，使研究者能够方便地访问和利用这些数据进行各种研究工作。

下面是笔者总结的常用蛋白质数据库及网址，供大家参考。

⓪BioXFinder：BioXFinder是国内第一个也是唯一一个生物数据库：收录50多万条高质量的、整合多个来源数据，手工注释的非冗余的蛋白质信息，包含蛋白质的基本信息、序列、序列特征、功能、名称和谱系、亚细胞定位、疾病与变异、翻译后修饰、表达、相互作用等信息。

蛋白结构库：收录19多万条经过X射线单晶衍射、核磁共振、电子衍射等实验手段确定的蛋白质结构数据。

包括蛋白3D结构、基本信息、实验数据、参考文献等。

①UniProt：UniProt是一个综合性的蛋白质数据库，提供了大量蛋白质的序列、结构、功能、互作关系和注释信息。

它整合了多个来源的数据，包括Swiss-Prot、TrEMBL和PIR数据库。

②Protein Data Bank (PDB)：PDB是存储蛋白质和其他生物大分子结构的数据库。

它提供了实验确定的蛋白质结构的三维坐标数据，可用于结构生物学研究、药物设计和分子模拟等领域。

③NCBI Protein：NCBI Protein是美国国家生物技术信息中心（NCBI）提供的蛋白质数据库，包含了大量的蛋白质序列数据，可以进行蛋白质的基本信息查询和比对分析。

④Ensembl：Ensembl是一个综合性的基因组注释数据库，包含了多个物种的基因组序列、基因结构、转录本和蛋白质信息。

详细描述
Pfam数据库由英国生物化学物理研究所（European Bioinformatics Institute，EBI） 维护，利用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）进行蛋白质序列分析 ，将序列划分为不同的家族。Pfam数据库提供了丰富的注释信息和可视化的家族结构
图。
外，Pfam数据库还提供了丰富的注释信息 ，有助于深入了解蛋白质家族的特性和进化
关系。
InterPro数据库在蛋白质功能预测中的应用
总结词
InterPro数据库整合了多种蛋白质序列和结构信息，为 预测蛋白质功能提供了全面的资源。
详细描述
InterPro数据库将多个蛋白质数据库（如SWISS-PROT 、Pfam等）进行整合，提供了一个统一的查询平台。通 过比对InterPro数据库，可以同时获取多个数据库中的 注释信息，从而更全面地了解蛋白质的结构和功能。此 外，InterPro数据库还提供了功能域、跨膜结构等更深 入的信息，有助于更准确地预测蛋白质的功能。
云计算平台将提供更灵活、可扩展的计算资源， 支持蛋白质生物信息学数据库的高效运行和数据 共享。
人工智能和机器学习
人工智能和机器学习技术将被应用于蛋白质生物 信息学数据库，以自动提取有价值的信息，提高 数据分析的准确性和效率。
数据库在蛋白质生物信息学中的重要性和应用前景
蛋白质结构预测
数据库中存储的蛋白质序列和结构信息，可用于预测蛋白质的三维 结构，有助于理解蛋白质的功能和相互作用。
选择合适的查询方式
根据需要选择合适的查询方式，如 简单查询或复合查询。
使用适当的关键词
选择与主题相关的关键词进行查询 ，避免使用过于宽泛或模糊的关键 词。
筛选结果

36
/
PIR数据库特点是：全面的、经过注释的、非冗余 的蛋白质序列数据库，包括了来自几十个完整基因 组的蛋白质序列。所有序列数据都经过整理，超过 99%的序列已按蛋白质家族分类，一半以上还按蛋 白质超家族进行了分类。
1、PIRSF：蛋白质分类
PIRSF将蛋白质家族归为三类：
2、Gene
3、肽酶数据库
MEROPS /
第二节 蛋白质结构数据库
一、蛋白质结构数据库PDB • 早在序列数据库诞生之前的70年代，蛋白质结构数
据库(Protein Data Bank，简称PDB)就已经问世。 PDB数据库原来由美国Brookhaven国家实验室负责 维护和管理。 • 1998年，由美国国家科学基金委员会、能源部和卫 生研究院资助，成立了结构生物学合作研究协会 (Research Collaboratory for Structural Bioinformatics ，RCSB)。PDB数据库改由RCSB管理。
3.16 MG2+
ENDMDL
空行
亚基结束
相关化合物 CONECT
1179 746 1184 1195 1203
有关记录
版权 *MASTER
40 0 0 0 0 0 0 62930 2 0 29
版权拥有者
结束符 *END
空行
文件结束
二、结构浏览器
1、RasMol和基于RasMol的浏览器
2、MMDB浏览器：Cn3D
二硫键
LINK
O1 DDA 1 C3 DDL 2
残基间化学键
连接键注释 HYDBND
N LEU 10 AO3* NDP 501
氢键
SLTBRG
O GLU 10 NZ LYS 115

实用蛋白质谱分析数据库1. GPMdbGPMdb全称为Global Proteome Machine Database。

这是一个持续更新的大型数据库，包含许多被质谱鉴定过的蛋白质质谱数据。

网站链接：网站界面很简单，可以通过搜索蛋白、基因名称，或者motif等，加上对应的种属即可获得有关这个蛋白的质谱鉴定数据，包括肽段序列，翻译后修饰等等。

这个数据库可以提供最直接的质谱数据参考，非常实用！！2. EBI PRIDE ArchiveEBI PRIDE Archive是一个shotgun proteomics 质谱研究数据库，主要包括shotgun蛋白组学相关质谱数据，蛋白多肽鉴定，翻译后修饰等质谱鉴定信息。

能够为shotgun proteomics研究提供一些相关参考依据。

网站链接：/pride/archive/3. Human Proteome MapHuman Proteome Map是一个指示蛋白质在各部分组织中的分布表达量的数据库。

蛋白质在各个组织中的表达量的数据均基于质谱研究数据。

因此，这个数据库可以为研究组织中某一蛋白的表达量提供一定的参考。

网站链接：4. UniProtUniProt 是一个包含蛋白序列，修饰，功能注释，研究文献，蛋白的亚细胞定位，以及相关疾病等的数据库。

UniProt 在研究蛋白质功能以及与其它蛋白的关系等方面提供了很全面的信息，可以使我们以最快的速度了解一个蛋白最重要的研究发现，并查找到具体研究的文献。

网站链接：5. MaConDaMaConDa的全称为The Mass spectrometry Contaminants Database。

这是一个质谱鉴定污染物数据库，由伯明翰大学开发。

数据库的数据资料大多来源于许多已发表的质谱鉴定文献和质谱公司。

这个数据库能够为分析质谱数据的可信度提供极大的帮助。

网站链接：6. UnimodUnimod 是一个包含了已知蛋白质翻译后修饰以及蛋白分子量的数据库。

▪ PIR-PSD的另一个重要特征是其对蛋白质超家族 的分类，提供序列的等级聚类信息，揭示序列间 的进化关系。
4 UniPro
▪ 蛋白质信息资源（PIR）、欧洲生物信息学研究所（EBI） 和瑞士生物信息学研究所（SIB）合作，于2002年共同组 建世界蛋白质资源（the Universal Protein Resource， UniPro）。
d. SWISS-PROT中尽可能减少冗余序列
e. 与其它30多个数据库建立了交叉引用，其 中包括核酸序列数据库、蛋白质序列数据 库和蛋白质结构数据库等。
f. 利用序列检索系统（SRS）可以方便地检 索SWISS-PROT和其它EBI的数据库。
2 TrEMBL
TrEMBL数据库建于1995年，意为 “Translation from EMBL”。
a. 所有序列条目都经过有经验的分子生物学家和蛋白 质化学家通过计算机工具并查阅有关文献资料仔细核 实。
b. 每个条目包含条目基本信息、分类信息（描述蛋白质的生物来源） 、引用文献
信息、注释、蛋白质序列等(如：Acetyltransferase)。
3D structure
c. 蛋白质注释
包括蛋白质的功能、翻译后修饰（如糖基化和磷酸 化）、结构域和结合位点、二级结构（如α- 螺旋和β- 片 层）、四级结构（如同聚体和异聚体）、与其它蛋白质序 列的相似性、蛋白质序列残缺与疾病的关系、序列冲突和 变异体等信息。
▪ 由蛋白质信息资源（PIR）、慕尼黑蛋白质序 列信息中心（MIPS）和日本国际蛋白质序列 数据库（JIPID）共同维护， PIR是最早的数 据库，现已并入UniProt Knowledgebase
▪ 是一个全面的、非冗余的、经过专家注释的公共 蛋白质序列数据库。PIR-PSD收集已发表的蛋白 质序列、来源、参考文献和特征信息等，她的注 释中还包括一些原始递交记录中没有的相关信息， 如在遗传图谱的位置、内含子位置、以及和其他 序列、结构、基因组和引文数据库（如Medline、 PDB和TIGR等）的相互参照

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。