基因表达谱公共数据库

α-烯醇化酶在肝癌组织中的表达及临床意义朱威威;崔光莹;张敏敏;余祖江;陈晓龙;陈建安;何玉婷;余炎;胡秋月;孙冉冉;任志刚;李娟【摘要】目的:探究α-烯醇化酶(ENO1)在肝细胞癌(HCC)组织中的表达及临床意义.方法:利用TCGA和GEO公共数据库肝癌表达谱数据,分析HCC组织中ENO1 mRNA的表达;依据ENO1 mRNA的表达水平将TCGA数据库中的肝癌样本分为ENO1 mRNA低表达组和高表达组,然后下载目标分析基因集进行富集分析;K-M 法绘制生存曲线,比较两组总体生存期(OS)和无进展生存时间(PFS).采用免疫组化染色方法检测93例HCC及87例癌旁正常组织中ENO1蛋白的表达;将肝癌样本分为ENO1蛋白低表达组和高表达组,对两组进行生存分析.结果:HCC组织中ENO1 mRNA和蛋白表达水平均高于癌旁正常组织(P<0.05);TNMⅢ、Ⅳ期HCC组织中ENO1 mRNA和蛋白表达水平高于TNMⅠ、Ⅱ期组织(P<0.05),病理分级3、4级的HCC组织中ENO1 mRNA表达水平高于1、2级组织(P<0.05).ENO1 mRNA 低表达组中位OS和PFS均大于高表达组(P<0.05);ENO1蛋白低表达组中位OS 大于高表达组(P<0.05).与HCC预后不良相关的基因富集在ENO1 mRNA高表达组,与预后良好相关的基因富集在ENO1 mRNA低表达组.结论:ENO1与HCC的发生发展有关,有望成为HCC诊断及治疗的新靶点.【期刊名称】《郑州大学学报（医学版）》【年(卷),期】2018(053)004【总页数】5页(P412-416)【关键词】α-烯醇化酶;肝细胞癌【作者】朱威威;崔光莹;张敏敏;余祖江;陈晓龙;陈建安;何玉婷;余炎;胡秋月;孙冉冉;任志刚;李娟【作者单位】郑州大学第一附属医院感染科郑州450052;郑州大学第一附属医院感染科郑州450052;郑州大学第一附属医院感染科郑州450052;郑州大学第一附属医院感染科郑州450052;郑州大学第一附属医院感染科郑州450052;郑州大学第一附属医院感染科郑州450052;郑州大学第一附属医院感染科郑州450052;郑州大学第一附属医院感染科郑州450052;郑州大学第一附属医院感染科郑州450052;郑州大学第一附属医院感染科郑州450052;郑州大学第一附属医院感染科郑州450052;郑州大学第一附属医院感染科郑州450052【正文语种】中文【中图分类】R735.7原发性肝癌居目前我国常见恶性肿瘤的第四位及肿瘤致死病因的第三位[1-2]，在全世界恶性肿瘤发病率中占第六位[3]。

单细胞数据提取注释信息是单细胞RNA测序（single-cell RNA-sequencing，scRNA-seq）数据分析的一个重要步骤。

在单细胞RNA测序实验中，通常会获得大量的单细胞数据，每个数据点代表一个细胞的基因表达水平。

为了更好地理解这些数据，需要对每个细胞进行注释，以提供关于细胞类型、细胞状态、细胞来源等信息。

以下是一些常用的方法来提取和注释单细胞数据：
1. 细胞类型注释：
通过已知的细胞标记基因来识别和注释细胞类型。

例如，可以通过与已知细胞类型相关的基因表达模式来识别神经细胞、肌肉细胞等。

2. 细胞状态注释：
对于处于不同分化阶段或不同生理状态的细胞，可以通过检测特定基因的表达水平来判断其分化阶段或生理状态。

3. 细胞来源注释：
在多细胞生物中，不同组织或器官的细胞可能具有独特的基因表达模式。

通过比较细胞表达谱与已知组织或器官的特异性基因表达模式，可以推断细胞的来源。

4. 分子途径分析：
通过分析细胞中特定信号通路或代谢途径的相关基因表达水平，可以推断细胞的功能和特性。

5. 聚类分析：
通过对细胞的基因表达谱进行聚类分析，可以将具有相似基因表达模式的细胞分为一组，从而揭示细胞的相似性和差异性。

6. 整合外部知识：
利用公共数据库中的细胞类型特异性基因标记和知识，可以对单细胞数据进行注释。

例如，可以利用CellMarker、CellNet等数据库来识别和注释细胞类型。

7. 使用生物信息学工具：
利用各种生物信息学工具和软件，如Seurat、Scanpy等，可以帮助分析单细胞数据，并提取有用的注释信息。

《基于生物信息学发现肝细胞癌标志性miRNA及作用与机制研究》篇一一、引言肝细胞癌（Hepatocellular Carcinoma，HCC）是一种常见的恶性肿瘤，其发病率和死亡率均较高。

由于HCC的早期诊断困难，治疗手段有限，因此寻找有效的诊断标志物和治疗方法成为当前研究的重点。

近年来，随着生物信息学的发展，microRNA （miRNA）在肿瘤发生、发展及转移中的作用逐渐受到关注。

miRNA是一种非编码单链小分子RNA，能够通过调控基因表达参与多种生物学过程。

本研究基于生物信息学方法，旨在发现肝细胞癌标志性miRNA及其作用与机制。

二、研究方法1. 数据收集与处理我们首先从公共数据库中收集了肝癌患者的miRNA表达谱数据，并进行了预处理，包括数据清洗、归一化等。

2. 差异表达分析通过比较肝癌组织与正常肝组织中miRNA的表达水平，我们使用生物信息学软件分析了差异表达的miRNA，并筛选出在肝癌组织中显著上调或下调的miRNA。

3. 靶基因预测与功能注释利用生物信息学工具，我们预测了差异表达miRNA的靶基因，并对靶基因进行了功能注释和富集分析，以揭示其在肝癌发生、发展中的作用。

4. 实验验证为了验证生物信息学分析结果的可靠性，我们设计了实验，包括细胞实验和动物实验，以进一步研究筛选出的miRNA在肝癌中的作用及机制。

三、结果与分析1. 差异表达miRNA的筛选通过生物信息学分析，我们筛选出在肝癌组织中显著上调的miRNA和显著下调的miRNA。

其中，miR-XXX和miR-YYY在肝癌组织中的表达水平最高。

2. 靶基因预测与功能注释我们预测了miR-XXX和miR-YYY的靶基因，并进行了功能注释和富集分析。

结果显示，这些靶基因主要参与细胞增殖、凋亡、侵袭和转移等生物学过程。

其中，某些靶基因与肝癌的发生、发展密切相关。

3. 实验验证通过细胞实验和动物实验，我们验证了miR-XXX和miR-YYY在肝癌中的作用及机制。

可能是最全的单细胞数据库汇总（2023更新版本）1.Jingle Bells： Jingle Bells（铃儿响叮当）这首歌恐怕是最为人们熟悉的圣诞歌曲，此处被用于数据库名称。

该数据库是一个用于从单细胞水平可视化分析RNA-Seq数据的标准化单细胞数据集库，根据文献研究对象将单细胞数据划分为免疫和非免疫类。

2.CancerSEA： CancerSEA是第一个旨在以单细胞水平全面解码肿瘤细胞不同功能状态的数据库，用途包括：①提供肿瘤单细胞功能状态图谱，涉及25种肿瘤类型的41900个肿瘤单细胞的14种功能状态；②查询基因（包括PCG 和 lncRNA）或感兴趣的基因列表与不同肿瘤类型相关的功能状态；③以单细胞分辨率提供与功能状态高度相关的pCG/lncRNA库。

14种肿瘤相关功能状态可以当作14种表型，包括细胞干性、侵袭、转移、增殖、EMT、血管生成、凋亡、细胞周期、分化、DNA 损伤、 DNA 修复、缺氧、炎症和静止。

通过表征每个肿瘤细胞的这些功能状态活动，CancerSEA提供了肿瘤单细胞功能状态的图谱，并将蛋白编码基因、PCG和lncRNA与单细胞水平的这些功能状态相关联，以促进对肿瘤机制的理解。

3.DISCO： DISCO整合了来自4593个样本的超过1800万个细胞，涵盖107个组织、细胞系或类器官、158种疾病和20个平台，数据以模块化形式呈现。

该数据库提供了三种在线工具，即Online FastIntegration、OnlineCELLiD和CellMapper，用于单细胞RNA-seq数据的集成、注释和投影到选定的图集中。

4.PanglaoDB： PanglaoDB是一个面向对探索小鼠和人类单细胞RNA测序结果分析的单细胞转录组数据库。

其中包含超过1000个单细胞实验的预处理和预分析结果，涵盖大多数单细胞平台数据的分析流程，基于来自各种组织和器官超过400万个细胞。

同时包含6000多个marker基因，是一个主要用于细胞分群注释的marker数据库。

发掘新的生物标志物可能为恶性肿瘤诊治提供新的思路，从而改善疾病预后。

癌症基因组图谱(The Cancer Genome Atlas，TCGA)计划是迄今为止世界上最大的癌症基因信息数据库，为肿瘤基础医学和转化医学研究者提供海量的基因组数据和与其关联的临床数据，为寻找恶性肿瘤生物标志物，甚至为药物靶标的筛选，提供重要线索[4]。

UALCAN数据库是由哈佛大学医学院附属丹娜法伯肿瘤研究院开发和维护更新，使用TCGA的3级RNA-seq数据，对30余种不同肿瘤类型中约20500个蛋白质编码基因进行基因表达和生存分析的数据库网站[5]。

近年研究表明，BRCA1相关蛋白1(BRCA1associ-ated protein1，BAP1)与肿瘤的发生发展有一定的关系。

BAP1是一种泛素羧基末端水解酶(ubiquitin carbox-yl-terminal hydrolase，UCH)[6]，其与许多肿瘤的发生发展关系密切。

BAP1通过去泛素化作用，参与基因转录调控、表观遗传调控、DNA损伤修复等过程[7]，发挥抑癌作用[8]。

临床实践工作中NGS检测发现肝癌患者存在BAP1基因突变的病例，但病例数量十分有限。

查阅文献，有学者曾分析TCGA中364例HCC患者有效数据，与正常组织相比，BAP1在HCC样本中突变差异显著，男性高于女性，BAP1高表达提示生存预后差[9]。

本文进一步扩大研究广度和深度，利用TCGA、UALCAN等数据库，采用生物信息学分析方法，旨在探讨BAP1在LIHC中的表达及其与预后的关系，并初步分析BAP1在泛肿瘤和正常组织的表达与预后情况，为寻找新的LIHC生物标志物及有效的靶向精准治疗提供研究基础。

1资料与方法1.1数据资料下载及处理从UALCA获得TC-GA数据库中LIHC(即TCGA-LIHC)的BAP1mRNA 表达水平及临床数据。

包含癌组织样本371例，正常组织样本50例。

BAP1的mRNA表达数据均进行log2(TPM+1)或log2(FPKM+1)的形式转换。

结肠癌是消化道常见的肿瘤之一，主要发生于肠黏膜，并向邻近脏器扩散［1］。

虽然接受根治性切除术的早期结肠癌患者的5年生存率超过90%，但大多数患者被诊断为晚期或转移，导致5年生存率下降到10%［2］。

目前临床上治疗结肠癌的方法主要有手术、放疗、化疗、靶向治疗等，这些治疗方法已经取得了相当大的进展。

但由于诊断晚、发展快、转移频率高，患者预后仍较差，远METTL27is a prognostic biomarker of colon cancer and associated with immune invasionWANG Kang,ZHANG Jun,DENG Muwen,JU Yongle,OUYANG ManzhaoDepartment of Gastrointestinal Surgery,Shunde Hospital,Southern Medical University,Foshan 528308,China摘要：目的探讨甲基转移酶样蛋白27（METTL27）在结肠癌中的表达、基因功能、免疫浸润和临床预后意义。

方法运用R 语言，通过公共数据库TCGA 、GEO 、HPA 数据库分析33种癌谱METTL27表达水平，并鉴定结肠癌中METTL27的差异基因，通过基因功能注释和富集分析鉴定相关信号通路；应用GSV A 中的ssGSEA 算法进行免疫浸润分析；Wilcoxon 秩和检验(连续变量)、Logistic 分析评价METTL27表达与临床病理特征的相关性；Kaplan-Meier 分析、单因素和多因素Cox 回归分析，构建列线图和校准图分析评价METTL27表达与临床预后的相关性。

qPCR 及Western blot 实验验证METTL27在肠癌细胞株以及16例肠癌组织中的表达水平。

结果METTL27在21种肿瘤中显著高表达，结肠癌中METTL27的表达明显高于癌周组织（P <0.001）；METTL27进行差异分析，并鉴定了METTL27相关的差异基因，绘制了差异表达正负相关前10基因（P <0.001）；通过鉴定了METTL27的差异表达基因，初步对其进行了基因功能注释，发现METTL27在跨膜物质转运以及脂质代谢进程中显著富集，进一步GSEA 识别了与之相关的5条信号通路；同时分析了METTL27表达与辅助T 细胞、辅助T 细胞2型、中央记忆型T 细胞呈负相关关系（P <0.001）；在临床特征与预后分析中，METTL27mRNA 高表达的患者OS 、DSS 较差，Cox 回归分析显示，METTL27表达是OS 的独立预后因素；修改为：在不同肠癌细胞株以及16例肠癌组织样本中，METTL27的mRNA 表达水平高于正常细胞及组织（P <0.05）；配对的4例肠癌组织蛋白检测也证实这一结果（P <0.001）。

·论著·基于ＧＥＯ数据库的生物信息学分析筛选抑郁症诊断标志物张敏，和申，丁蕾，金锋，黄佳，蔡亦蕴，彭代辉 摘要：　目的：通过生物信息学分析方法筛选潜在的抑郁症诊断标志物，探讨这些基因在抑郁症疾病过程中的生物作用。

　方法：ＧＳＥ９８７９３数据集包含１２８位抑郁症患者，６４位健康对照的外周血表达谱芯片数据，采用Ｒ语言Ｌｉｍｍａ包，以｜ｌｏｇ２ＦＣ｜＞０．１，Ｐ＜０．０５为标准，分析数据集中的差异表达基因，并使用在线网站Ｍｅｔａｓｃａｐｅ分析基因功能，对这些差异表达基因进行批量ＲＯＣ分析，筛选出ＡＵＣ最大的前３０个差异表达基因，通过Ｌａｓｓｏ回归和多元逻辑回归构建抑郁症诊断模型，并采用Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ方法进行内部验证。

　结果：构建出包含ＧＺＭＫ，ＲＥＴＮ，ＣＤ４８，ＬＯＣ１５３６８４，ＦＺＤ５，ＤＡＯ，ＳＥＲＴＡＤ２这７个差异基因在内的抑郁症诊断模型，其ＡＵＣ＝０．８８６１（９５％ＣＩ＝０．８４～０．９３），模型内部验证证实其具有较好的区分度及校准度。

　结论：本研究通过基因表达谱数据分析，获得包含７个基因在内的抑郁症诊断模型，并发现该模型具有较高的诊断价值。

关键词：　生物信息学；　抑郁症；　差异表达基因；　诊断模型中图分类号：　Ｒ７４９．４ 文献标识码：　Ａ 文章编号：　１００５ ３２２０（２０２３）０４ ０２７６ ０４ＳｃｒｅｅｎｉｎｇｏｆｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｍａｒｋｅｒｓｂａｓｅｄｏｎｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓａｎａｌｙｓｉｓｏｆＧｅｎｅＥｘｐｒｅｓｓｉｏｎＯｍｎｉｂｕｓｄａｔａｂａｓｅ　ＺＨＡＮＧＭｉｎ，ＨＥＳｈｅｎ，ＤＩＮＧＬｅｉ，ＪＩＮＧＦｅｎｇ，ＨＵＡＮＧＪｉａ，ＣＡＩＹｉ ｙｕｎ，ＰＥＮＧＤａｉ ｈｕｉ．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭｏｏｄＤｉｓｏｒｄｅｒｓ，ＳｈａｎｇｈａｉＭｅｎｔａｌＨｅａｌｔｈＣｅｎｔｅｒ，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：　Ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ：Ｔｏｆｉｎｄｔｈｅｐｏｔｅｎｔｉａｌｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｍａｒｋｅｒｓｏｆｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎｂｙｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓａｎａｌｙｓｉｓｔｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｂｉｏｌｏｇｉｃａｌｒｏｌｅｓｏｆｔｈｅｓｅｇｅｎｅｓｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ．　Ｍｅｔｈｏｄ：ＴｈｅＧＳＥ９８７９３ｄａｔａｓｅｔｃｏｎｔａｉｎｓｔｈｅｐｅｒｉｐｈｅｒａｌｂｌｏｏｄｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｐｒｏｆｉｌｅｃｈｉｐｄａｔａｏｆ１２８ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎｐａｔｉｅｎｔｓａｎｄ６４ｈｅａｌｔｈｙｃｏｎｔｒｏｌｓ．Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｅｄｇｅｎｅｓ（ＤＥＧｓ）ｉｎｔｈｅｄａｔａｓｅｔｗｉｔｈ｜ｌｏｇ２ＦＣ｜＞０．１，Ｐ＜０．０５ａｓｔｈｅｃｒｉｔｅｒｉｏｎ，ａｎｄｕｓｅｄｔｈｅｏｎｌｉｎｅｗｅｂｓｉｔｅＭｅｔａｓｃａｐｅｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｇｅｎｅｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｂａｔｃｈｒｅｃｅｉｖｅｒｏｐｅｒａｔｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ（ＲＯＣ）ｃｕｒｖｅａｎａｌｙｓｉｓｗａｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄｏｎｔｈｅｓｅＤＥＧｓ，ａｎｄｔｈｅｔｏｐ３０ＤＥＧｓｗｉｔｈｔｈｅｌａｒｇｅｓｔＡＵＣｗｅｒｅｓｃｒｅｅｎｅｄｏｕｔ，ｔｈｅｎａｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｏｄｅｌｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂｙＬａｓｓｏｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎｄｍｕｌｔｉｐｌｅｌｏｇｉｓｔｉｃｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，Ｂｏｏｔｓｔｒａｐｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｆｏｒｉｎｔｅｒｎａｌｖａｌｉｄａｔｉｏｎ．　Ｒｅｓｕｌｔｓ：ＡｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｍｏｄｅｌｉｎｃｌｕｄｉｎｇＧＺＭＫ，ＲＥＴＮ，ＣＤ４８，ＬＯＣ１５３６８４，ＦＺＤ５，ＤＡＯ，ａｎｄＳＥＲＴＡＤ２ｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ，ｗｉｔｈＡＵＣ＝０．８８６１（９５％ＣＩ＝０．８４－０．９３），ａｎｄｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｌｖａｌｉｄａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｍｏｄｅｌｈａｄｇｏｏｄｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎａｎｄｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ．　Ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ：Ｔｈｉｓｓｔｕｄｙｏｂｔａｉｎｅｄａｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｏｄｅｌｉｎｃｌｕｄｉｎｇ７ｇｅｎｅｓｗｈｉｃｈｈａｓｈｉｇｈｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｖａｌｕｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：　ｂｉｏｉｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ；　ｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎ；　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｅｄｇｅｎｅｓ；　ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｍｏｄｅｌｓ 抑郁症是一种严重的精神障碍，有预测表明［１］，到２０３０年抑郁症将成为全球疾病负担的主要原因之一。

阮先乐．基于ＧＥＯ数据库分析水稻低温胁迫关键基因［Ｊ］．江苏农业科学，２０２４，５２（３）：６１－６６．ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０２４．０３．００９基于ＧＥＯ数据库分析水稻低温胁迫关键基因阮先乐（周口师范学院生命科学与农学学院，河南周口４６６００１） 摘要：为了筛选水稻在低温胁迫下的关键基因，从ＧＥＯ数据库下载水稻４个数据集中的７０个样本。

利用在线分析程序ＧＥＯ２Ｒ进行共同差异表达基因分析，并对这些差异表达基因进行ＧＯ、ＫＥＧＧ分析，构建蛋白质互作网络，对关键基因构建热图。

结果表明，获得共同差异表达基因５１个，其中上调表达基因１个，下调表达基因５０个。

上述基因的ＧＯ分析结果表明，其细胞组成主要集中在细胞、细胞要素和细胞器上；在分子功能上，上述基因的功能主要集中在结合、催化活性上；在生物过程中，上述基因的功能主要集中在细胞过程、代谢过程和生物调控上。

ＫＥＧＧ信号通路分析结果表明，上述基因主要参与植物激素信号转导等通路。

在构建的共同差异表达基因的蛋白质网络中，有２９个节点。

另外，得到１０个关键基因、２个关键子网络。

研究结果为进一步研究水稻低温胁迫关键基因奠定了基础，也有利于水稻低温育种。

关键词：水稻；ＧＥＯ数据库；低温胁迫；共同差异表达基因；ＧＯ功能分析；ＫＥＧＧ信号通路分析 中图分类号：Ｓ５１１．０１；Ｓ１２６ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００２－１３０２（２０２４）０３－００６１－０６收稿日期：２０２３－０４－１０作者简介：阮先乐（１９７７—），男，河南淮阳人，硕士，讲师，主要从事植物育种和生物信息学研究。

Ｅ－ｍａｉｌ：ｒｕａｎｘｉａｎｌｅ＠１２６．ｃｏｍ。

水稻（ＯｒｙｚａｓａｔｉｖａＬ．）起源于热带与亚热带，是低温敏感型作物。

低温严重影响了水稻的产量和品质，也限制了水稻向高海拔、高纬度地区扩展［１］。

从全球范围来看，目前有２４个国家约１５００万ｈｍ２的水稻受到低温影响，在亚洲南部、东南部，约７００万ｈｍ２的土地由于受到低温影响而无法种植水稻［２］。

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。

如何挖掘HPA数据库中研究数据并生成结果表达图
苏永发;陈金图
【期刊名称】《实验与检验医学》
【年(卷),期】2022(40)5
【摘要】目的介绍HPA(Human Protein Atlas)即人类蛋白质图谱数据库的架构及功能。

方法结合实际案例实践操作HPA数据库,分析癌症和正常基因表达谱。

结果本文简单化HPA网页式的交互界面使用,帮助对公共数据感兴趣的研究者了解HPA数据库。

结论HPA的使用为广大研究者提供了宝贵的大数据资源。

从而减轻科研工作者压力,提高工作效率。

【总页数】6页(P534-539)
【作者】苏永发;陈金图
【作者单位】福建医科大学附属泉州第一医院检验科
【正文语种】中文
【中图分类】R197.323.6
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