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來聊一聊那些五花八門的生信數據庫

更新時間:2019-04-06瀏覽:1519次

當我們資源不足時,自然會想要找一些省錢的辦法來發文章,窮則思變嘛。生信是個好辦法,

可是有些醫生朋友還是覺得不太熟悉,別說后邊的分析方法了,就連開始找數據都不好找。

研究腫瘤的比較有福,腫瘤的數據zui豐富了,像大名鼎鼎的 TCGAOcomine 等。可研究其

他疾病的怎么辦,有沒有疾病特異性數據庫呢?

資源上哪找

隨著研究成果的積累,大大小小的數據庫們就冒了出來,駐扎在互聯網的各個角落,現在已

1218經有了上千個。

找數據比較權wei的資源集中站,是牛津大學出版社的 Nucleic Acids ResearchNAR)雜志。從

1994 年開始,NAR 每年都要出版分子生物學數據庫特輯(database issue),收錄新增的數據

庫、盤點舊數據庫的更新狀況、移除失效鏈接等,做個總結。目前版是第 24 版,即 2017 

版。

而所有收錄的數據庫可以在 NAR 的網站上找到,下面是一個按字母排序的列表

不過找起來更方便的可能是按功能分類查找:

NAR 把數據庫分為 15 個類別(有些數據庫會同時被分到好幾個類別):

1219有些分類下邊還有子類別,可以跟據自己的目的逐級點開,找到相應的資源。比如想找個特

定的疾病,就點開 Human Genes and Diseases,下邊還有 個子分類,其中癌癥基因數據庫

是單*個子類(Cancer gene databases),其他的疾病可以點開 Gene-, system- or disease

specific databases,就可看到具體數據庫列表。

1220這當然只是一部分啦~

圖中可看到注意力缺陷多動障礙(ADHDgene),自身免疫性淋巴細胞增生綜合征(ALPSbase),

阿茲海默病(AlzGene)等等。

點進去會有數據庫的描述說明,或詳或略。并附有數據庫網站鏈接,點進去就是了。

注意數據庫的質量

數據庫這么多,也有大小之分,當然不是隨便一個數據庫拿來就用,用了就能得到非常牢靠

的研究成果。

一個成功的數據庫背后,要有良好的管理維護工作。大數據庫為什么著名、好用,是因為有

一個大集團在運營。比較著名的機構有美國國家生物技術信息中心(NCBI)、歐洲分子生物

學實驗室-歐洲生物信息學研究所(EMBL-EBI)、瑞士生物信息學研究所(SIB)、日本國立遺

傳學研究所(NIG)、華大基因(BGI)等。

而一些小團隊為自己特定的研究領域創建的數據庫,質量就參差不齊了,上邊提到的疾病特

異性數據庫大多屬于此類。

1221雖然小團隊不容易跟大佬競爭,而且有時候同一個領域會有好幾個相似的數據庫,NAR 也不

介意都收錄,只要它們符合一定質量條件,且還在運營、維護、為研究者提供服。因為 NAR

鼓勵良性競爭,讓那些數據庫經歷時間的考驗證明自己。像研究 蛋白耦聯受體的 GPCRdb

和研究碳水化合物活性酶的 CAZy 就是小團隊的成功范例。

對于用戶來說,采用一個數據庫做研究之前要多留心,要了解好它的數據來源和運營維護情

況,是否有及時回應用戶的反饋,是否有版本控制;還要多檢索文獻,看看這個數據庫的使

用情況,大家利用它做出了哪些成果,反饋如何等等。必要時可多找幾個相關的數據庫互相

佐證。

 

 

 

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