生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)檢索教學(xué)課件

生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)2019年11月2日生物信息學(xué)概念生物信息學(xué)是對(duì)生物學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、處理、存儲(chǔ)、檢索和分析的一門交叉學(xué)科研究生物信息的采集、處理、存儲(chǔ)、傳布、分析和解釋等各個(gè)方面,通過(guò)綜合數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和生物學(xué)的工具與技術(shù)來(lái)揭示大量而復(fù)雜的生物數(shù)據(jù)所賦有的生物學(xué)奧秘研究目標(biāo)是發(fā)展和利用先進(jìn)計(jì)算技術(shù)解決生物學(xué)難題生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)大量生物學(xué)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和利用離不開數(shù)據(jù)庫(kù)用于結(jié)構(gòu)化存儲(chǔ)生物數(shù)據(jù),以便進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和利用數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)源兩大主要來(lái)源經(jīng)典的生物醫(yī)學(xué)研究:大量生物醫(yī)學(xué)科研工作者根據(jù)自己的興趣開展的個(gè)別研究大規(guī)模組學(xué)研究:代表性工作是大規(guī)模人類基因組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)研究經(jīng)典生物醫(yī)學(xué)研究針對(duì)某較小領(lǐng)域開展深入研究,采集的生物學(xué)數(shù)據(jù)對(duì)大量零碎的生物學(xué)數(shù)據(jù),進(jìn)一步收集、整理和利用,對(duì)推動(dòng)生物醫(yī)學(xué)的研究有重要意義最具代表性的是KEGG數(shù)據(jù)庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)整理收錄了大量代謝網(wǎng)絡(luò)(PATHWAY)的研究成果,描繪了生物體內(nèi)代謝網(wǎng)絡(luò)涉及的各種分子及關(guān)系大規(guī)模組學(xué)研究上世紀(jì)90年代初啟動(dòng)人類基因組計(jì)劃,短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生海量生物學(xué)數(shù)據(jù)隨著基因組計(jì)劃進(jìn)行,多種相關(guān)高通量研究逐漸開展起來(lái)基于表達(dá)序列標(biāo)簽(EST)和DNA微陣列的高通量轉(zhuǎn)錄組研究基于生物質(zhì)譜的蛋白質(zhì)組表達(dá)譜和修飾譜研究基于酵母雙雜交等技術(shù)的高通量蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用組研究代謝組等相關(guān)的組學(xué)研究組學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)分類一級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù):通過(guò)收集組學(xué)數(shù)據(jù)構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫(kù)二級(jí)和三級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù):對(duì)一級(jí)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析、歸納和整理,目的性和實(shí)用性TRANSFAC:轉(zhuǎn)錄因子和結(jié)合位點(diǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)SMART、pFam數(shù)據(jù)庫(kù):收錄了可能的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域信息,并提供了特定算法工具生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)的地位和作用經(jīng)典生物醫(yī)學(xué)實(shí)驗(yàn)大〓零碎數(shù)據(jù)海組學(xué)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)收集整理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、注釋數(shù)據(jù)庫(kù)檢索查詢理論分析生物學(xué)研究生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)類型核酸研究(NucleicAcidsresearch)雜志每年第一期為生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)?？珍涀钪饕纳飳W(xué)相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)2019年的核酸研究雜志提供的數(shù)據(jù)庫(kù)列表將國(guó)際上生物學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)歸納為14類()NucleicAcidsresearchOxtonjournals>LfeSciAndSs>NucleicAcidsResearch3s8Summar2019NARDatabaseSummaryPaperCategoryLiGeneExpressionatomicsRe