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來聊一聊那些五花八門的生信數據庫

更新時(shi)間:2019-04-06瀏(liu)覽:1536次

當(dang)我(wo)們(men)資源(yuan)不足時,自然會想要找一些(xie)省錢的辦(ban)法來發文(wen)章,窮則思變嘛。生信是個好辦(ban)法,

可(ke)是(shi)有些醫(yi)生(sheng)朋友還是(shi)覺得不太熟悉(xi),別說后邊的分析方法(fa)了,就(jiu)連(lian)開(kai)始找數據都不好找。

研(yan)究腫瘤(liu)的比(bi)較有(you)福,腫瘤(liu)的數(shu)據zui豐富(fu)了,像大名鼎鼎的 TCGAOcomine 等。可研(yan)究其

他疾病(bing)的怎么辦,有(you)沒有(you)疾病(bing)特異(yi)性數據庫呢?

資源上哪(na)找

隨著研(yan)究成(cheng)果(guo)的(de)(de)積(ji)累,大大小(xiao)(xiao)小(xiao)(xiao)的(de)(de)數據庫們就冒了(le)出來,駐扎在(zai)互(hu)聯網的(de)(de)各個(ge)角落,現(xian)在(zai)已

1218經有了上千個。

找(zhao)數據比較權wei的資(zi)源集中站,是(shi)牛(niu)津大學出(chu)版社的 Nucleic Acids ResearchNAR)雜志。從(cong)

1994 年開始,NAR 每年都要出版(ban)分子(zi)生物學數據庫(ku)特輯(database issue),收錄新增的(de)數據(ju)

庫(ku)、盤(pan)點舊數據(ju)庫(ku)的更新狀況(kuang)、移除失效鏈接(jie)等,做(zuo)個總結。目前版是(shi)第 24 版,即 2017 

版。

而所有收錄(lu)的(de)數據庫可以(yi)在 NAR 的(de)網(wang)站上找(zhao)到(dao),下面是一個按字母(mu)排序(xu)的(de)列表

不過找起來更方(fang)便(bian)的可能是按(an)功能分類查(cha)找:

NAR 把數據(ju)庫分(fen)為 15 個類別(bie)(有些數據(ju)庫會同時被分到好(hao)幾個類別(bie)):

1219有些分類下邊還(huan)有子(zi)類別,可(ke)以跟據自己的目的逐(zhu)級點開,找(zhao)到相應的資源。比(bi)如(ru)想找(zhao)個特

定的疾(ji)病,就點開(kai) Human Genes and Diseases,下邊還有 個子(zi)分類,其中癌癥基因數據庫

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

specific databases,就可看到(dao)具體數據庫列表。

1220這當然(ran)只是一部分啦~

圖中可(ke)看(kan)到(dao)注意力缺陷多動(dong)障礙(ai)(ADHDgene),自(zi)身免疫(yi)性淋巴(ba)細胞增(zeng)生(sheng)綜合(he)征(zheng)(ALPSbase),

阿(a)茲海默病(bing)(AlzGene)等(deng)等(deng)。

點進去(qu)會有數據庫的描(miao)述說(shuo)明,或詳(xiang)或略。并附有數據庫網站鏈(lian)接,點進去(qu)就是了(le)。

注意數(shu)據(ju)庫(ku)的質(zhi)量(liang)

數(shu)據庫這(zhe)么多,也有大(da)小之分,當然不(bu)是(shi)隨便(bian)一個數(shu)據庫拿來(lai)就用(yong)(yong),用(yong)(yong)了就能得到(dao)非常牢靠

的(de)研究成果。

一(yi)個成功(gong)的數(shu)據(ju)庫背后,要有良好的管理維護工作。大數(shu)據(ju)庫為(wei)什么著名、好用,是(shi)因為(wei)有

一(yi)個大集團在運營(ying)。比較著名的(de)機構(gou)有美(mei)國國家生物技(ji)術信息中心(xin)(NCBI)、歐(ou)洲(zhou)分(fen)子生物

學實(shi)驗(yan)室-歐洲生物信息學研究所(EMBL-EBI)、瑞士生物信(xin)息學研究所(SIB)、日(ri)本國立遺(yi)

傳(chuan)學研究所(NIG)、華(hua)大基因(BGI)等。

而一些(xie)小團隊為自己特定的(de)研(yan)究領域創建的(de)數據(ju)庫,質(zhi)量就(jiu)參差不齊了,上邊提到的(de)疾病特

異性數據(ju)庫大多屬于此(ci)類。

1221雖(sui)然小團(tuan)隊(dui)不容易跟大佬競爭,而(er)且有(you)(you)時候同一(yi)個(ge)領域會(hui)有(you)(you)好幾個(ge)相(xiang)似的(de)數據庫,NAR 也不

介意(yi)都收(shou)錄(lu),只要它們符合一定質量條件,且還在運營、維護、為研(yan)究(jiu)者提供服。因為 NAR

鼓勵良性競爭,讓那些(xie)數據庫經歷時間的(de)考驗證(zheng)明自(zi)己。像研究 蛋白耦聯受體(ti)的 GPCRdb

和研究(jiu)碳水化合物(wu)活性酶的 CAZy 就是小團隊的(de)成功范(fan)例。

對于(yu)用(yong)戶來(lai)說,采用(yong)一個數(shu)據(ju)(ju)庫(ku)做(zuo)研(yan)究之(zhi)前要多留心,要了解好它的數(shu)據(ju)(ju)來(lai)源和運營(ying)維護(hu)情

況,是否(fou)有及時(shi)回應用戶的反饋(kui),是否(fou)有版本控制;還要多檢索文獻,看看這個數(shu)據庫(ku)的使

用情況,大家利用它做出了哪些成(cheng)果,反饋如何等等。必(bi)要時可多(duo)找幾(ji)個相關的數(shu)據庫互相

佐證(zheng)。

 

 

 

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