数据库设计是⼀个“系统⼯程”，要求数据库开发⼈员: 熟悉“商业领域”的商业知识，甚⾄是该商业领域的专家。 利⽤“管理学”的知识与其他开发⼈员进⾏有效沟通。 掌握⼀些数据库设计辅助⼯具。
之前介绍过一些关于生物学某一个方面的综合性数据库，例如 [[SNP是什么东西？#SNP 数据库]] 以及 [[Mesh-主题词查询数据库]]。在这些数据库里面可以分析多个不同的疾病和这个生物学特征的关系。那既然有这样的数据库。反过来也就会有某一个疾病和多个生物学特征关系的数据库。其中就有比如 [[malacards-疾病相关信息查询数据库]] 这样综合性疾病查询的数据库。今天来介绍一个和脑部疾病有关的综合性数据库 : BrainBase: https://ngdc.cncb.ac.cn/brainbase/index
5月13日~15日，由IEEE和浙江大学主办的第十届生物信息学与计算生物学国际会议（ICBCB 2022）顺利举行，深圳国家基因库（以下简称“国家基因库”）受邀作为协办单位参与本次会议，由国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）搭建的时空组学数据库（STOMICS DataBase）亮相生物信息与组学数据分析论坛，获得生物信息与计算生物学领域研究人员的广泛关注。
2022年10月29日，由深圳国家基因库和深圳华大生命科学研究院共同研发的时空组学数据库V1.0版本（STOmicsDB）在国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）正式上线，致力于促进时空组学的数据探索和学术研究。
小编为大家爆肝整理了近百个数据库！共分10大类。今天第二期小编为大家分享后5类。 在整理的过程中，小编发现一些虽然是以前经常被大家推荐的数据库，但却已经不再维护了，早已不能正常使用了，这种数据库小编也已经贴心的帮大家过滤掉了。那就快来看看有没有你需要的吧！
关于融合基因，之前我们已经介绍了多个相关的数据库。如果要研究融合基因的话，可以看一眼
代谢重编程是目前疾病研究比较火热的一个话题，代谢常常影响着多种疾病，以癌症为例，通过代谢通路研究，可以靶向寻找肿瘤细胞能量供应途径，从而抑制肿瘤细胞增殖，其中脂代谢可以称为疾病代谢机制研究中十分重要的一员。随着对脂质在细胞生物学，生理学和病理学中的多种生物学作用的更好的理解，脂质的研究已经发展成为越来越重要的研究领域。
进化发育生物学（EvoDevo）是近年来国际上迅速崛起的新兴前沿交叉学科，旨在通过研究生物界高度多样化的发育过程，从而深刻归纳阐释发育过程背后隐藏的进化驱动机制和规律，以解答被Science杂志评为125个最具挑战性的科学难题之一的生物多样性决定机制问题。在过去的几十年里，利用经典模式生物（如黑腹果蝇、秀丽隐杆线虫、斑马鱼和小鼠）所开展的广泛研究给我们带来了生物学领域诸多重大发现和突破，奠定了目前遗传、发育和进化等领域的基本知识构架体系。然而，为数甚少的模式动物无法涵盖动物界高度多样化发育过程的全部信息，更无法提供对整个动物界发育进化过程的全景式解读和归纳。为填补这一极大的知识空白，利用具有关键系统发育位置和全谱系覆盖的新兴模式生物来描述整个生命树的发育进化，对驱动进化发育学领域的跨越式发展具有极为重要科学价值和意义。高通量测序技术的革命性突破及各类组学技术广泛应用，为生命科学领域带来前所未有的发展契机。基因组学、转录组学以及单细胞技术加速了许多传统的非模式生物转变成新兴的模式生物（如栉水母、丝盘虫、玻璃海鞘、侏儒蛤等）。尽管近些年非经典模式动物类群已积累了海量的多组学资源，并仍以史无前例的规模快速增长，但对这些储存分散的组学资源进行整合和综合分析仍是目前国际上动物进化和发育研究领域共同面临的重大挑战，迫切需要系统建立面向整个动物界的进化发育综合组学数据库和相应的分析工具和平台。
时空组学的最新技术发展使研究人员能够在单细胞水平上检测细胞的基因表达及其空间位置，从而对生物过程产生详细的生物学见解。综合数据库可以促进时空组数据的共享并简化研究人员的数据获取过程。
一位朋友问我如何能够较快地学会SQL，我一时还真不知道如何回答。想学会SQL（结构化查询语言），大概需要理解这些术语：数据库、关系型数据库、面向对象的数据库、键值型的数据库、数据表、数据记录、数据列、
之前我们介绍过一些用来预测基因在肿瘤当中表达情况的数据库。例如，GEPIA、UALCAN这些的。这些的数据库主要是通过输入目标基因，同时点击想要进行分析的模块就可以返回相关的结果。如果厌倦了点点点的话，那可以了解一下今天介绍的这个工具，这个工具可以通过对话框进行聊天就可以把分析做了的网站：DrBioRight(https://drbioright.org/landing/)。
药物基因组学通过确定与药物个体反应相关的个体特异性遗传因素，已被有效地用于研究药物不良反应。此前《Pharmacogenomics & Personalized Medicine》发表了题为“Review on Databases and Bioinformatic Approaches on Pharmacogenomics of Adverse Drug Reactions”的综述文章，总结了药物不良反应研究的技术、数据库、数据分析方法等，还探讨了临床应用建议。
目前组学的数据越来越多。其中代谢组学也是其中一个热点。关于代谢组学的相关分析目前用的最多的还是MetaboAnalyst (https://www.metaboanalyst.ca/) 。之前这个数据库一直都是4.0版本。最近刚刚更新了5.0的版本。趁着刚刚更新，我们也就来顺带的介绍这个数据库吧。
今日介绍的是Alberto Santos 最新发表在《自然生物技术》上的文章 ” A knowledge graph to interpret clinical proteomics data”. 针对生物医学数据数量大、种类丰富而带来的数据整合困难，该工作提出了一个开源的临床知识图谱平台CKG(Clinical Knowledge Graph), 该平台结合了统计和机器学习算法，加速了典型蛋白质组学工作流程的分析和解释。相比于其他解决方案，CKG平台显得更加友好，将一系列数据库和科学文献信息与omic数据整合到一个易于使用的工作流中，显著增强了科学研究和临床实践的能力。
随着高通量测序技术种类的越来越多，我们经常会拿到相关样本的不同组学的数据。那拿 TCGA 的数据库而言，对于同一个患者，就检测了RNA-seq， miRNA-seq， 甲基化芯片等等多组学的数据。对于这样有多组学数据的情况，除了基本的单一组学的分析，也可以尝试着融合多个组学一起分析。所以，今天就介绍一个多组学分析的工具。OmicsAnalyst (https://www.omicsanalyst.ca/OmicsAnalyst/home.xhtml)
这是我们分享多次的论文，其中涉及基因组学的生信分析，就是用cBioPortal数据库进行机制探究。比较简单，但是在进行基因组学探究时，这些分析有时就足够了。
时空组学数据库（STOmicsDB）由深圳国家基因库和深圳华大生命科学研究院共同研发，致力于促进时空组学的数据探索和学术研究。其率先建立时空组数据归档标准，实现时空组学不同层次数据的整合，并形成时空组学数据生态圈，是国际领先的时空组学综合平台。
首先说学习方法，因为很多初学者没继续下去，不是能力不行，而是方法不当。对比下错误和正确的方法。
摘要写作，背景中按照疾病背景，引出基因，提出科学问题的逻辑进行，内容稍多。方法中列出，太简单了，也不值得学习，所有的数据库都是果友们熟悉的技能。结果是总结式写作，没有具体的数值，但是很清晰，值得借鉴；结论还是蛮清楚的。
之前我们介绍了很多TCGA方面的数据库。其中GEPIA只能用来分析表达数据库各个方面的。cBioPortal可以进行多组学分析，但是一般都是分析自身基因和自身突变等等的关系。至于CVCDAP分析的则是单一组学方面的各种分析。以上这些数据库虽然各有各的用处，但是如果我们想要做多组学之间的相关分析的话，比如我们想要做TP53和miRNA之间的相关性的话，那以上的这些数据库就不能用了。所以今天就来给大家介绍一个多组学关联分析的数据库：
在芒果学习的生信论文中，第28篇生信文章是cBioPortal数据库使用最多，也是用的最好的。
随着多组学数据的增加，如何将已有的数据进行整合供后续研究者使用成了一个关键的问题。不同于基于测序的多组学技术，基于成像的多组学技术显得更为直观，以merFISH与seqFISH为代表的基于成像的空间多组学技术大大丰富了相关数据，然而如何合理的运用这些数据仍然是一个问题。另一方面，在临床上，荧光原位杂交技术（FISH）是癌症诊断的金标准，在我国很多省份纳入医保。但FISH技术尽管已经发明了半个世纪，但世界上竟然还没有一个与已普遍应用多年的技术相关的数据库。
2020年11月13日，中国科学院科技战略咨询研究院、中国科学院文献情报中心与科睿唯安向全球发布了《2020研究前沿》报告，遴选展示了11大学科领域中的110个热点前沿和38个新兴前沿。Top10热点前沿主要分布在食品科学与工程、动物传染病、植物生理、作物科学、药用植物、动物营养六个子领域。
基本答一下吧，但是不是很准确，只了解大致情况（杭州），带有某种行业自黑。 一、第一阶段（一般岗位叫数据专员） 基本学会excel（VBA最好学会；会做透视表；熟练用筛选、排序、公式），做好PPT。这样很多传统公司的数据专员已经可以做了 输入标题 二、第二阶段（数据专员~数据分析师） 这一阶段要会SQL，懂业务，加上第一阶段的那些东西。大多数传统公司和互联网小运营、产品团队够用了。 三、第三阶段（数据分析师） 统计学熟练（回归、假设检验、时间序列、简单蒙特卡罗），可视化，PPT和excel一定要溜。这些技术就
当我们在开发一个网站的时候，我们往往需要对数据表中的数据进行增删改查。例如在电商网中，每一个商家对商品的上架和下架以及商品信息的编辑都是需要对数据表进行操作的。
近日，由中国科学院北京基因组研究所（国家生物信息中心）国家基因组科学数据中心开发的人类长非编码RNA（long non-coding RNA, lncRNA）表达数据库正式上线。该研究成果以`LncExpDB: an expression database of human long non-coding RNAs`为题在国际学术期刊《核酸研究》（`Nucleic Acids Research`）在线发表。 `LncRNA`通过复杂多样的分子机制发挥重要调控功能，在多个生物学过程以及疾病发生发展中均发挥重要作用。目前，人类基因组中已鉴定出十万多个lncRNA基因，但有功能研究的仅有数千条，因此全面注释lncRNA功能是人类基因组研究的重要内容和巨大挑战。近年来，高通量测序技术的迅速发展促进了正常组织、疾病、胚胎发育、器官分化、病毒侵染、亚细胞区室等多种生物学场景的研究，积累了丰富的组学数据，尤其是转录组测序数据，为从多角度发现和研究lncRNA的生物学功能提供了重要的数据基础与研究思路。 LncExpDB数据库致力于提供多生物学场景的lncRNA表达谱，鉴定具有潜在功能的lncRNA，促进lncRNA的功能实验研究。在LncBook数据库构建的人类lncRNA数据集基础上，研究人员整合CHESS、RefLnc、FANTOM等10余个专业数据库鉴定的lncRNA，基于严格审编标准，获得全面的高质量人类lncRNA参考数据集，包含101,293个基因／33,1244个转录本。LncExpDB数据库进一步整合9种重要生物学场景（正常组织/细胞系、器官发育、植入前胚胎发育、细胞分化、亚细胞定位、外泌体、癌症细胞系、病毒侵染、昼夜节律）的1,977个样本的转录组数据，通过标准化的转录组数据分析流程，系统分析并鉴定每种生物学场景的特征基因（管家基因／组织特异性基因、差异表达基因、节律基因、动态表达基因、亚细胞区室富集基因）集合，共计25,191个特征lncRNA基因和28,443,865对相关的lncRNA-mRNA共表达关系。此外，LncExpDB鉴定了具有表达证据支持的92,016个lncRNA基因，评估了lncRNA的表达水平与表达潜力。
4月21日~23日，由IEEE, 浙江大学主办，深圳国家基因库(CNGB) 等单位协办的第11届生物信息学与计算生物学国际会议（ICBCB2023）在杭州顺利举行。国家基因库生命大数据平台（CNGBdb）亮相ICBCB2023大会特邀报告，获得生物信息与计算生物学领域研究人员的广泛关注。
在肿瘤研究中，Oncomine是非常重要的样本数据库，它整合了GEO、TCGA和已发表的文献来源的RNA和DNA-seq数据，是目前世界上最大的癌基因芯片数据库和整合数据挖掘平台，且自带分析和统计功能，旨在挖掘癌症基因信息。
想研究肿瘤数据库，可不是只有TCGA、GEO能用。小编今天帮大家总结了一些没那么广为人知，但好用且仍在更新的癌症基因数据库。
DrugBank数据库是唯一将详细的药品数据（即化学、药理学和制药）与综合药物靶点信息（即序列、结构和作用通路）相结合的“生物信息学和化学信息学”资源。DrugBank由加拿大卫生研究院，亚伯达省创新-健康解决方案和代谢组学创新中心（TMIC）提供支持，该中心是国家资助的研究以及支持广泛的尖端技术代谢组学研究的核心 。DrugBank数据库查询包含以下信息：药品类型、药品简介、化学结构、药品成分、临床试验、药物靶点、酶、转运体、载体、药品图片、批准情况、批准的处方药、国外上市商品名、药物相互作用、制造商、包装商等。
程序员在普通人眼里就像魔法师，一个脚本轻松抢几十盒月饼（虽然最后被开除），一个插件解决春运抢票难题，几十行代码搭建一个 Web 网站，用微信自动和妹纸聊天，在程序员眼里这些事太稀松平常了，他们只不过是利用编程语言指挥计算机去自动完成一些需要人类重复操作的繁琐过程，等你会编程也就不觉得大惊小怪了。 📷 有些人学习编程刚一开始头脑发热，买了很多书，下载很多视频，收藏上100G的资料，没过几天，热情就褪去了，最后完成了从入门到放弃的全过程，究其原因主要是缺乏清晰的目标，没有方向，或者方向不明确。如果你真正想把编程
近日，《Nucleic Acids Research》学术期刊在线发表了题为“AnimalMetaOmics: a multi-omics data resources for exploring animal microbial genomes and microbiomes”的研究成果。该研究成功建立了AnimalMetaOmics数据库（https://yanglab.hzau.edu.cn/animalmetaomics#/），这是首个用于研究动物微生物遗传多样性和基因功能的多组学数据库。
是由Broad Institute研究所牵头发起的一项肿瘤基因组学研究项目，收集整理了1000多个肿瘤细胞系的组学数据，包含了以下类别
程序员在普通人眼里就像魔法师，一个脚本轻松抢几十盒月饼（虽然最后被开除），一个插件解决春运抢票难题，几十行代码搭建一个 Web 网站，用微信自动和妹纸聊天，在程序员眼里这些事太稀松平常了，他们只不过是利用编程语言指挥计算机去自动完成一些需要人类重复操作的繁琐过程，等你会编程也就不觉得大惊小怪了。 📷 Photo by PICSELI on Unsplash 有些人学习编程刚一开始头脑发热，买了很多书，下载很多视频，收藏上100G的资料，没过几天，热情就褪去了，最后完成了从入门到放弃的全过程，究其原因主要是缺
STOMICS DataBase是一个与时空组学主题相关的综合平台，通过对公共数据库的6000多篇文献进行数据挖掘，联合时空数据汇交系统，策划了140个时空组学数据集，收录超1000张时空切片数据。
深圳华大生命科学研究院联合多家机构的研究者们，利用华大堪称“超广角百亿像素生命照相机”的时空组学技术Stereo-seq，首次绘制了四种模式生物胚胎发育或器官的时空图谱，包括和人的基因相似度高达80%的实验室明星小鼠、参与高中课本里著名的摩尔根杂交实验的果蝇、胚胎发育研究的重要模式生物斑马鱼和植物研究的“网红”拟南芥。这是首次从时间和空间维度上对生命发育过程中的基因和细胞变化过程进行超高精度解析，为认知器官结构、生命发育、人类疾病和物种演化提供全新方向。
生物通路是细胞内分子之间的一系列相互作用，导致细胞内的某种产物或改变。这种通路可以触发新的分子的组装，比如脂肪或蛋白质。通路也可以开启或关闭基因，或者刺激细胞移动。一些最常见的生物通路涉及到新陈代谢、基因表达的调节和信号的传递。通路在基因组学的高级研究中起着关键作用。
NGS系列文章包括NGS基础、高颜值在线绘图和分析、转录组分析 （Nature重磅综述|关于RNA-seq你想知道的全在这）、ChIP-seq分析 （ChIP-seq基本分析流程）、单细胞测序分析 (重磅综述：三万字长文读懂单细胞RNA测序分析的最佳实践教程)、DNA甲基化分析、重测序分析、GEO数据挖掘（典型医学设计实验GEO数据分析 (step-by-step)）、批次效应处理等内容。
之前我们在介绍GEPIA的时候，说这个数据库只能用于TCGA表达数据的一些分析。但是对于TCGA数据而言，里面包括相同样本的表达、突变、拷贝数、甲基化以及临床信息等数据，所以我们其实可以利用TCGA数据库来进行多组学之间的交叉分析。今天我们就介绍一个TCGA多组学分析的经典数据库:
这是一个公共收录实验测定的蛋白质-配体的结合亲 和力的数据库。 （1）实验测定的结合亲和力； （2）侧重测定候选药物靶点蛋白与小分子或 类药分子等配体的相互作用亲和力。目前含有620000 个蛋白—配体结合数据，5500 个蛋白靶点，超过 270 000 个类药小分 子。。
但是在高通量测序大行其道的这10年，困扰大家的问题在于如何从繁多的基因定位到少量的几个基因，这也就是数据挖掘的核心，缩小目标基因！各种数据挖掘文章本质上都是要把目标基因集缩小，比如表达量矩阵通常是2万多个蛋白编码基因，不管是表达芯片还是RNA-seq测序的，采用何种程度的差异分析，最后都还有成百上千个目标基因。如果是临床队列，通常是会跟生存分析进行交集，或者多个数据集差异结果的交集，比如：多个数据集整合神器-RobustRankAggreg包 ，这样的基因集就是100个以内的数量了，但是仍然有缩小的空间，比如lasso等统计学算法，最后搞成10个左右的基因组成signature即可顺利发表。
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 公开数据库对于促进科学研究的快速发展意义重大，公开数据的建立可以让全世界各国的领域内研究者对某些问题进行更深入更全面的研究。在大数据时代，数据库的开放和共享已逐渐成为研究领域的趋势之一，目前很多国外期刊杂志也鼓励投稿者共享和开放研究数据。上述情况对于脑科学领域的研究也是如此。此外，我们个人同样可以利用各类脑科学公开数据库方便地进行各种研究。 笔者在这里较为全面地盘点目前免费的EEG/MEG/MRI/ fNIR公开数据库，希望对大家的研究有所帮助。
Every cell is unique—it occupies an exclusive position in space, carries distinct errors in its copied genome and is subject to programmed and induced changes in gene expression. Yet most DNA and RNA sequencing is performed on tissue samples or cell populations, in which biological differences between cells can be obscured by averaging or mistaken for technical noise.
hello大家好，教妹学数据库，没见过这么酷炫的标题吧？“语不惊人死不休”，没错，标题就是这么酷炫。
组学服务商涉及方面太多，既包含CRO公司品牌、商誉、组织人才、实施案例、客户口碑、公司大小，还包含技术细节、设备实力、人才能力、数据处理能力、服务效率、服务人员是否经验丰富、数据库量和质，此外，还有自己的资金支持、重视程度、目标层次不同等自身需求原因，选择哪个公司作为服务商，好比投资公司一样复杂。
生物信息学研究中，获取基因列表的GO和KEGG富集分析的需求非常常见。目前有许多生物信息学手段或者数据库可以实现基因富集分析，例如DAVID，但它们有些是收费的，有些不易于使用且很少维护。例如DAVID曾经有六年的时间（2010-2016）没有维护数据库，最近的更新也已经两年半了。而Metascape每月更新其相关的40多个数据库，以确保提供最准确的结果。因此Metascape数据库可以作为富集分析的比较好的手段。
今年1月2023 Nucleic Acids Research Database Issue上线，包含178 篇涉及生物学和相关领域的论文：其中90篇论文报告了新数据库；82篇更新了该期先前发表的资源；6篇提供了最近在其他期刊发表的数据库的更新。
DAVID （the Database for Annotation，Visualization and Integrated Discovery）的网址是http://david.abcc.ncifcrf.gov/。 DAVID是一个生物信息数据库，也是一款在线免费分析软件，其整合了生物学数据和分析工具，为大规模的基因或蛋白列表（成百上千个基因ID或者蛋白ID列表）提供系统综合的生物功能注释信息，帮助用户从中提取生物学信息。目前DAVID数据库主要用于差异基因的功能和通路富集分析，对很多科研工作者来说，是个非常好的工具。
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