翻译自 Real-time Analytic Databases — Thing or Not a Thing?
图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成,节点代表实体或对象,边代表节点之间的关系或连接。图计算可以应用于多个领域,如社交网络分析、生物网络分析、推荐系统等。
数字化时代,数据使用场景呈现多元化趋势,数据规模也随之爆发式增长。海量异构数据的爆发式增长,对数据库的存储和计算能力提出了更高的要求。分析型数据库因其在处理海量实时数据时具有优秀的存算和管理能力,近年来赢得了市场的青睐。
前言 阅读本文前,请先回答下面两个问题: 1. 数据库和数据仓库有什么区别? 2. 某大公司Hadoop Hive里的关系表不完全满足完整/参照性约束,也不完全满足范式要求,甚至第一范式都不满足。这种情况正常吗? 如果您不能五秒内给出答案,那么本文应该是对您有帮助的。 注:如果您还不清楚完整参照性约束,请参考《数据库关系建模》 :,如果您还不了解范式,请参考《更新异常与规范化设计》 。 数据库的"分家" 随着关系数据库理论的提出,诞生了一系列经典的RDBMS,如Oracle,MySQL,SQL Server
可扩展的图数据库在分析、机器学习和人工智能领域有很多用处。它们提供了高效的数据存储和查询功能,以及丰富的图算法和图分析工具,可以帮助分析师、数据科学家和研究人员更好地理解和探索复杂的关系数据。
在之前进行富集分析介绍的时候,我们提到过关于富集分析是什么,以及富集分析的算法主要有哪些。在这么多的算法在进行富集分析的时候,就会让我们产生这样的疑问,那么多算法当中到底哪个更好呢?我在做完富集分析之后,应该信哪个算法的结果的?所以今天就给大家介绍一个可以同时对多个数据集进行多种算法同时分析的数据库: CPA(https://bioinformatics.cse.unr.edu/software/cpa/)
TencentDB for DBbrain(以下简称DBbrain)中文名数据库智能管家,是一款智能诊断和优化数据库的产品,为用户提供实时的数据库防护,在出现故障时高效地定位原因并提供解决方案,同时也协助用户进行源头的预防。DBbrain 利用机器学习、大数据手段快速复制资深数据库管理员的成熟经验,将大量数据库问题的诊断优化工作自动化,服务于云上和云下企业。
这篇文章就教大家,如何一句代码都不用敲,通过简单的复制粘贴还有点两下鼠标,就能实现通路富集的分析。
在 2 月期间 ,总共发表了医学相关在线数据库16 个。下面就来给大家介绍一下主要有哪些数据库,以及笔者比较感兴趣的数据库。如果想要所有相关数据库信息的,后台回复:2202。
关于DNA甲基化相关的数据库,我们介绍了很多。上一周的时候,更是转载了一个介绍了20多个表观遗传相关的数据库。每一个数据库有些时候就是做的东西不一样的。所以我们就基于不同的目的选择不同的数据库即可。今天继续介绍一个DNA甲基化相关的数据库:SurvivalMeth(http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/survivalmeth/)。这个数据库需要还是寻找和肿瘤预后相关的甲基化位点,同时通过DNA甲基化功能元件(methylation-related functional elements, DMFEs)来尝试探讨其甲基化位点的功能。
我们在进行研究一个基因之前都要了解这个基因主要是功能是什么,或者它可能的功能是什么。如果要了解一个基因目前的功能的话。可以通过genecards来查找的。关于这个数据库,可以查看我们这两个帖子:genecards介绍一;genecards介绍二
由于每个月都会有相关的数据库文章发表,所以我们打算在每个月都会先出一个汇总贴来介绍一下这个月都发表了哪些在线的数据库。之后也会挑选我们自己感兴趣的一些数据库来详细的介绍。所以这次就先看一下五月份都发表了哪些在线的数据库吧!
图数据库是一种特殊的数据库管理系统,用于存储和操作图形结构的数据。它是基于图论理论的数据库,使用图形模型来表示实体之间的关系。图数据库中的数据以节点和边的形式存在,节点表示实体,边表示实体之间的关系。
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:
上世纪60年代,网状和层状数据库揭开了数据库系统发展的帷幕;1970年,来自IBM实验室的Edgar F. Codd发表了《大型共享数据库数据的关系模型》论文,提出基于集合论和谓词逻辑的关系模型,为关系型数据库技术奠定了理论基础。之后关系型数据库快速发展,并为整个数据库生态培育了坚实肥沃的发展土壤。
图数据库在反洗钱与智能推荐领域具有广泛的应用潜力。以下将分别阐述图数据库在这两个领域的应用,并讨论其优势和挑战。
关于可变剪切研究的数据库,尤其是在肿瘤当中研究可变剪切的数据库。之前我们介绍过了[[tsvdb-可变剪切分析数据库]]以及[[TCGA Spliceseq-可变剪切相关数据库]] 这两个基于 TCGA 构建的数据库。这两个数据库当中,一个用来可视化可变剪切的情况,另外一个则提供了可变剪切数据的整体分析。
数据库设计是指:根据用户的需求,在数据库管理系统上(比如:MySQL、Oracle),设计数据库的结构和建立数据库的过程。
在4月期间,总共发表了医学相关在线数据库34个。下面就来给大家介绍一下主要有哪些数据库,以及笔者比较感兴趣的数据库。如果想要所有相关数据库信息的,后台回复:2104。
在 10月期间 ,总共发表了医学相关在线数据库49个。下面就来给大家介绍一下主要有哪些数据库,以及笔者比较感兴趣的数据库。如果想要所有相关数据库信息的,后台回复:==2110==。
我们使用的很多数据库,其实数据库里面的所有内容都是分析好的。我们在使用数据库的时候,其实就是在所有的结果里面去寻找我们想要的数据结果。类似于一个检索的功能。而这些分析好的数据,很多网站也都提供了下载的功能,通过下载的功能,我们就可以得到和这个数据库有关的结果结果。例如,我们在之前介绍的多基因转录因子富集的数据库当中([数据库推荐]多基因转录因子调控网络预测),这个网站就提供了数据下载的功能。
对于miRNA而言。其功能的预测基本都是通过其影响的基因来进行来讲总结的。随着关于miRNA的研究过多,目前也有了关于miRNA功能注释的数据库也越来越多。这样的话,基于这样的数据库来进行功能预测了。今天就给大家介绍一个可以做miRNA功能预测的数据库:miEAA(https://ccb-compute2.cs.uni-saarland.de/mieaa2/)
在差异分析的前提下,表型分析成为重点内容,也是可以玩出花样的地方。生存分析是非常常见的表型分析。与生存分析相比,相关性分析是另外一个常见的表型分析。相关性包括表达与病理分期、治疗手段、年龄、种族、吸烟、突变、性别、共表达等因素的相关情况,通常用相关系数R表示,其差异也是用p值判断。严谨的生信论文还对分析结果做出ROC曲线,以提高数据的可信度和说服力。
图数据库作为一种强大的数据存储和查询工具,正逐渐在各个领域得到广泛应用。未来,图数据库的发展方向可能包括以下几个方面:
1.概念方面.数据库:是一种逻辑概念,用来存放数据的仓库。通过数据库软件来实现。数据库由很多表组成,表是二维的,一张表里可以有很多字段。字段一字排开,对应的数据就一行一行写入表中。数据库的表,在于能够用二维表现多维关系。目前市面上流行的数据库都是二维数据库。如:Oracle、DB2、MySQL、Sybase、MS SQL Server等。
根据我们的整理,差异分析是基础,生存分析和相关性分析是表型,免疫浸润分析是对表型的阐释,兼有表型和机制两种作用,但并不是真正意义上的机制探究。通常意义上的机制一般涉及信号通路,是一系列分子的级联反应。
图数据库是一种专门用于存储、管理和查询图数据结构的数据库。图数据结构由节点(表示实体)和边(表示节点之间的关系)组成。
利用一周多的时间,我们把最最基本的生信套路来讲解了一遍。正好前几天一个小伙伴拿了一篇相关文献在咨询问题。这里就拿这篇文献来总结一下我们目前写的这些东西。
基因融合指的是两个或者多个基因的部分序列结合到一起形成了一种新的基因。随着高通量测序的发展,我们可以利用二代测序的数据来鉴定出发生在不同疾病当中的融合基因,所以也就出现了很多来寻找融合基因的数据库。今天就来给大家介绍几个融合基因查询的数据库。
在数据仓库出现之前 , 上述两种处理类型都放在数据库中进行处理 , 其中分析性处理效果不好 , 因此提出不同的数据类型 , 放在不同的数据载体中 :
对于对于测序而言,单细胞测序算是很火的一个测序技术了。简单来说单细胞测序技术的,就是对每一个细胞来进行测序。相较于之前的RNA-seq而言,我们其实是对某一块组织所有的RNA进行检测,由于一块组织里面有好多的细胞,而且这些细胞也不一定全是肿瘤细胞,所以说我们对于这些细胞的测序获得的基因表达的结果,有可能并不是肿瘤的表达情况。这个时候如果做单细胞测序的话,那就会检测每个细胞当中基因的表达情况了,这样分析的结果就更加精确了。
在国内数字化转型以及信创建设持续推进的大背景下,众多厂商入局国内数据库市场,为企业提供了面向多种应用场景的数据库,以及相关的生态工具或服务。国内数据库市场因此迎来了诸多新的变化,新的产品类型、新的技术、新的服务,以及新的市场格局,而这些变化也让企业在选择数据库时需要考虑更多复杂的因素。
我们人体的基因表达情况是会随着年龄的变化发生变化的。通过了解正常人当中那些基因随着年龄会发生变化,对于研究和年龄有关的疾病也有种重要的作用。今天就来介绍一个年龄有关基因表达数据库:ADEIP (http://gb.whu.edu.cn/ADEIP/)
1.如有错误欢迎大家指出,我会及时更正,有什么不懂也可以留言提问,互相交流吗。 2.也许大家觉得这没什么,但是我会认真对待,把它当成我的笔记、心得、这样才能提升自己。
近日,国内知名数字化市场研究咨询机构爱分析正式发布《2022·爱分析数据库厂商全景报告》。报告综合考虑细分市场的市场规模、企业关注度等因素,选取了事务型关系数据库、分析型数据库、超融合数据库、图数据库、数据库云管理平台5个细分市场进行重点研究。爱分析基于对甲方企业和典型厂商的调研以及桌面研究,遴选出在数据库各市场中具备成熟产品和解决方案的代表厂商。
11月,AntDB数据库积极参与多项数据库行业标准研讨会,助推行业规范建立;凭借领先的技术研发能力与企业创新能力,在今年9月入选了《2022爱分析·数据智能厂商全景报告》,此次又凭借在信创市场的深入推广,入选《2022爱分析·中国信创厂商全景报告》;同时,AntDB不断推进全域生态合作,与信创上下游的优质伙伴携手,共促数字产业新发展。
2020年,腾讯云数据库曾举办了一场“十年磨一剑”的发布会,随后,腾讯云原有的TDSQL、TBase、CynosDB三大产品线将统一升级为“腾讯云企业级分布式数据库TDSQL”,同时有分析型数据库TDSQL-A、云原生数据库TDSQL-C和分布式数据库TDSQL三大系列。 现如今,分布式数据库TDSQL依旧强势,不断中标,在推进数据库国产化大潮中乘风破浪,同时,云原生数据库TDSQL-C也在许多行业大会斩获多项荣耀,为数字世界的新未来奠基,而分析型数据库TDSQL-A作为海量数据分析的不二之选,似乎少了一
每个人家里都会有冰箱,冰箱是用来干什么的?冰箱是用来存放食物的地方。同样的,数据库是存放数据的地方。正是因为有了数据库后,我们可以直接查找数据。例如你每天使用余额宝查看自己的账户收益,就是从数据库读取数据后给你的。
操作型处理,叫联机事务处理 OLTP(On-Line Transaction Processing,),也可以称面向交易的处理系统,它是针对具体业务在数据库联机的日常操作,通常对少数记录进行查询、修改。用户较为关心操 作的响应时间、数据的安全性、完整性和并发支持的用户数等问题。传统的数据库系统作为数据管理的 主要手段,主要用于操作型处理。
随着近几年整个产业数字化进程的深入,数据库的应用场景变得更多、更复杂,导致数据库需要应对相比以往急剧增长的数据规模,处理更加多样的数据类型,以及具备更加复杂的场景化能力。
KnockTF(http://www.licpathway.net/KnockTF/search.php)数据库就是基于这个目的构建的数据库。这个数据库收录了目前公共数据库当中敲减该转录因子后做的表达谱(芯片、二代测序)的数据,进而来反映这个转录因子变化后对于基因表达的影响。
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:
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/)。
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云和恩墨旗下智能诊断平台Bethune今日发布了【2016年度中国Oracle数据库使用现状分析报告】,该报告采样2016年度国内18个大行业、485位用户(个人/企业)的1841套Oracle数据库信息,根据该平台提供的3356次数据库健康检查数据展开全方位多维度分析,让大家对Oracle数据库在国内的使用状况形成更为直观、全面的认知。 Oracle数据库从20世纪末就已开始在国内使用,在经历了20多年的迅猛发展后,目前已经占据了全球数据库的首位,在国内拥有数十万的技术粉丝与数万家企业用户,但到目前为止,
允中 发自 凹非寺 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 10月23日数据湖高峰论坛上,阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人、达摩院数据库与存储实验室负责人李飞飞表示:“云原生作为云计算领域的关键技术与基础创新,正在加速数据分析全面进入数据库大数据一体化时代”。 △ 阿里巴巴集团副总裁、阿里云智能数据库产品事业部负责人李飞飞 他表示,随着数字化转型进程深入推进,企业的数据存储、处理、增长速度发生了巨大的变化,传统数据分析系统在成本、规模、数据多样性等方面面临很大的挑战。云计算的发展正在加
这周一直都在更新关于相互作用预测方面的数据库介绍。加上之前介绍的一些相互作用预测数据库
Oncomine是肿瘤领域经典的样本数据库,可以对表达数据进行简单的处理分析,计算基因表达特征,以及聚类基因集模块,并自动从数据中进行生物学功能分析。
在研究一个基因之前,首先还是要了解这个基因的基础表达情况的。在之前的一些推送当中,我们介绍过一些关于基因表达情况查询的数据库
图数据库是一种以图形结构来进行数据存储、查询和分析的创新型数据库。在大数据和复杂网络分析的背景下,图数据库正变得越来越重要。以下是对图数据库发展趋势和未来期望的讨论:
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