基因表达谱公共数据库

查基因cdna序列概述在分子生物学和基因组学研究中，查找基因的cDNA序列是非常重要的一步。

cDNA （complementary DNA）是由利用反转录酶将mRNA转录成的DNA。

通过查找基因的cDNA序列，我们可以获取与该基因相关的信息，包括基因的序列、结构、功能等。

为什么要查找基因cDNA序列查找基因cDNA序列的主要目的是了解基因的功能以及它在生物系统中的作用。

通过查找基因cDNA序列，我们可以找到基因编码的蛋白质序列，进一步推测蛋白质的结构和功能。

此外，还可以利用cDNA序列来做基因表达的分析，了解基因在不同组织和生理状态下的表达模式。

查找基因cDNA序列的方法目前，有多种方法可以用来查找基因的cDNA序列。

下面是常用的几种方法：公共数据库公共数据库如NCBI的GenBank是查找基因cDNA序列的重要资源。

这些数据库中存储了大量的基因序列和相关信息，包括已知的人类基因组、动植物基因组等。

通过在这些数据库中进行搜索，我们可以找到已经注释好的基因的cDNA序列。

基因注释工具基因注释工具如NCBI的BLAST、Ensembl和UCSC等可以通过比对已知的基因组序列来预测基因的cDNA序列。

这些工具可以根据核酸或氨基酸序列进行比对，通过比对结果来推测基因的结构和序列。

实验方法如果需要获取特定基因的cDNA序列，一种方法是通过实验来获取。

常用的实验方法包括逆转录聚合酶链式反应（RT-PCR）和快速扩增cDNA末端（RACE）等。

查找基因cDNA序列的应用查找基因cDNA序列在许多研究领域都有广泛的应用。

下面是几个常见的应用场景：基因功能研究通过查找基因的cDNA序列，可以了解基因的编码蛋白质的结构和功能。

这对于研究基因的生物学功能非常重要，可以帮助揭示基因在生物系统中的作用机制。

基因家族分析通过查找基因的cDNA序列，可以发现存在于不同物种中的相似基因。

这些相似基因组成了基因家族，对于研究基因家族的起源和进化具有重要意义。

geo数据挖掘生信技能树简书geo数据挖掘生信技能树简书近年来，随着生物信息学的迅速发展，越来越多的数据产生和积累。

生物信息学家们如何从海量的生物数据中挖掘出有意义的信息，成为了一个重要课题。

而地理调查和数据挖掘（GEO）是一种非常有效的方法，可以帮助我们发现生物体与地理环境之间的关联性。

在这篇文章中，我们将介绍如何利用GEO进行数据挖掘以及相关的生信技能树。

GEO数据是指在GEO数据库中存储的大量生物测序数据，包括基因表达谱、染色质结构和修饰以及其他与基因组有关的信息。

这些数据被广泛应用于研究细胞、组织、器官和生物体的功能和发展过程。

然而，在海量的GEO数据中找到有用的信息并不是一件容易的事情。

首先，要想进行GEO数据挖掘，我们需要掌握一些基本的生信技能。

这包括熟练运用Linux操作系统和命令行工具，掌握编程语言如Python和R，并了解常用的生物信息学工具和数据库。

此外，基本的统计学知识也是必不可少的，因为在数据挖掘过程中我们需要对数据进行统计分析。

其次，了解GEO数据库和其相关的软件工具也是非常重要的。

GEO 数据库是由美国国家生物技术信息中心（NCBI）维护的一个公共数据库，其中包含了来自全球各地的生物信息数据。

掌握GEO数据库的使用方法，可以帮助我们快速地找到所需的数据，并进行后续的分析。

在GEO数据挖掘过程中，我们通常需要进行下述步骤：数据获取、数据预处理、数据分析和结果解释。

首先，我们需要根据具体的研究目的，在GEO数据库中检索并下载所需的数据集。

然后，对数据集进行质量控制和预处理，包括去除噪声和异常值，并将数据转换为适合后续分析的格式。

接下来，我们可以利用统计学和生物信息学的方法对数据进行分析。

常用的方法包括差异表达分析、聚类分析和功能富集分析等。

通过这些方法，我们可以找到与研究主题相关的差异表达基因、蛋白质或其他生物分子，并探索它们之间的功能和相互关系。

最后，我们需要解释和可视化分析结果。

研究miRNA，这些数据库你必须得知道！常⽤数据库汇总miRNA是近年来在多种真核细胞及病毒中发现的⼀类来源内源性染⾊体上的⾮编码单链RNA，长度为21～25nt的短序列,在进化上具有⾼度的保守性,能够通过与靶mRNA特异性的碱基互补配对，引起靶mRNA降解或者抑制其翻译，从⽽对基因进⾏转录后的表达调控。

miRNA由⼀段具有发夹环结构的长度为70～80个核苷酸的miRNA前体(pre-miRNA)剪切后⽣成。

它通过与其⽬标mRNA分⼦的3′端⾮编码区域(3-untranslated region, 3′ UTR)互补导致该mRNA分⼦的翻译受到抑制。

最先发现的miRNAs是线⾍中控制发育时序的lin-4和let-7基因。

现已发现miRNA⼴泛地存在哺乳动物、线⾍、果蝇和植物等⽣物中。

除了lin-4和let-7基因外，其他miRNAs现在统⼀⽤miR-#表⽰miRNA，同⼀物种内相同或极相近似的miRNA可以使⽤相同的数字，只是进⼀步在数字之后加数字或字母作为后缀以区别其基因在序列上只有微⼩的差别。

尽管miRNA基因不编码蛋⽩质，但其编码的RNA在⽣物的整个⽣命过程中发挥着重要作⽤。

miRBasemiRBase数据库是⼀个提供包括已发表的miRNA序列数据、注释、预测基因靶标等信息的全⽅位数据库，是存储miRNA信息最主要的公共数据库之⼀。

该数据库于2014年6⽉更新为最新版本V21.0，包含223个物种的35828个成熟的miRNA序列。

该数据库提供便捷的⽹上查询服务，允许⽤户使⽤关键词或序列在线搜索已知的miRNA和靶标信息（仅包含已有的靶标信息，所以会出现部分miRNA靶标信息⽆的现象）。

该数据库⽤于miRNA信息查询较多，靶关系预测较少。

TargetScanTargetScan数据库是⼤家⽐较常⽤的预测miRNA靶基因数据库，主要通过搜索和每条miRNA种⼦区域匹配的保守的8mer和7mer位点来预测靶基因。

第 49 卷第 6 期2023年 11 月吉林大学学报（医学版）Journal of Jilin University（Medicine Edition）Vol.49 No.6Nov.2023DOI：10.13481/j.1671‑587X.20230612基于GEO和TCGA数据库对肺腺癌差异表达基因的生物信息学分析叶汇, 孙哲, 周丽婷, 齐雯, 叶琳（吉林大学公共卫生学院劳动卫生与环境卫生教研室，吉林长春130021）［摘要］目的目的：采用生物信息学方法筛选影响肺腺癌（LUAD）的关键基因，分析其生物学功能及其对LUAD预后的影响。

方法方法：于高通量基因表达（GEO）数据库下载GSE118370和GSE136043芯片数据，癌症基因组图谱（TCGA）数据库筛选LUAD相关数据。

采用R软件分析共同表达的差异表达基因（DEGs）。

采用clusterProfile R包对DEGs进行基因本体（GO）功能富集分析，DAVID数据库进行京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析，STRING数据库构建蛋白-蛋白相互作用（PPI）网络。

采用Cytoscape筛选连接度排名前10位的关键基因，GEPIA数据库和人类蛋白质图谱（HPA）数据库分析正常肺组织和LUAD组织中关键基因mRNA和蛋白表达情况及不同分期LUAD组织中关键基因表达情况。

关键基因免疫浸润分析和生存分析获取关键基因表达与患者生存期的相关关系。

结果：共筛选DEGs 428个。

GO分析，LUAD的DEGs在主要富集于上皮-间质转化（EMT）等生物过程（BP）方面、细胞基部等细胞组分（CC）方面和细胞外基质（ECM）结构形成等分子功能（MF）方面。

KEGG分析，LUAD的DEGs主要富集于细胞因子受体相互作用通路等方面。

筛选DNA拓扑异构酶Ⅱα（TOP2A）、果蝇纺锤体异常基因（ASPM）、细胞周期蛋白B1（CCNB1）、人类细胞分裂周期相关基因8（CDCA8）、含杆状病毒IAP重复序列蛋白5（BIRC5）、苏氨酸激酶（AURKA）、驱动蛋白超家族成员20A（KIF20A）、中心体相关蛋白55（CEP55）、着丝粒蛋白F（CENPF）和微管组织因子（TPX2）为关键基因。

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。

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。

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
【相关文献】
1.多数据库挖掘中独立于应用的数据库分类研究
2.地质图空间数据库建设数据质量控制研究与实践--以1：25万区域地质图空间数据库建设为例
3.如何挖掘GEPIA 数据库中研究数据并生成分析结果表达图
4.基因表达数据库中肺结核芯片数据的挖掘和分析
5.国土空间规划数据库建设研究——以规划方案在数据库中的表达及图数一致性为例
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