提供的芯片注释信息是 NCBI GenBank accession numbers ，如下所示： #GB_LIST = NCBI GenBank accession numbers. first accession in the list is the primary accession assigned to the target sequence) #GI_LIST = NCBI GenBank first GI number in the list is the primary GI assigned to the target sequence) 他已经很敏锐的发现了这个 NCBI GenBank ) head(tmp) 可以看到一个基因对应多个GenBank的索引号，因为2万个基因却有80万个GenBank的索引号 > head(tmp) gene_id accession 1 ,simplify = T)[,1] head(a) 这样GPL2895芯片的探针就对应到了 GenBank的索引号 > head(a) ID GB_LIST 2 1002 XM_293099
本次我们将以NCBI的GenBank为例，分别通过浏览一个原核基因和一个真核基因，教给大家如何解读一级核酸数据库。 网站：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/ ? 这将导致这两种基因在数据库中不同的存储和注释方式。 ? 我们首先浏览编码大肠杆菌（原核生物）dUTPase的基因。他在GenBank里的数据库编号是X01714。 1、从NCBI的主页选择GenBank数据库，这个Nucleotide数据库就是GenBank数据库。输入X01714后搜索。 ? ? 注意，这条记录里ACCESSION和LOCUS是一样的，这是因为这条基因在录入数据库前并没有起名字，因此，在录入数据库时就将检索号当成了基因的名字。 这次就到这里啦，下次我们将讲解真核生物一级核酸数据库~~~
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NR/NT 数据库 NR(Non-Redundant Protein Sequence Database)非冗余蛋白库，所有GenBank+EMBL+DDBJ+PDB中的非冗余蛋白序列，对于所有已知的或可能的编码序列 Taxonomy 数据库 NCBI的分类数据库，包括大于7万余个物种的名字和种系，这些物种都至少在遗传数据库中有一条核酸或蛋白序列。其目的是为序列数据库建立一个一致的种系发生分类学。 记录是来自于那些未知功能的cDNA序列，它们有一个预测的蛋白编码区;临时的RefSeq记录还没有被检查过,它们是有自动的程序产生的；检查过的记录代表了目前关于一个基因和它的转录子的知识的汇编，它们很多都来自于GenBank RefSeq数据库和GenBank数据库的区别在于：GenBank是一个开放的数据库，对每个基因都含有许多序列。 很多研究者或者公司都可以自己提交序列，另外这个数据库每天都要和EMBL和DDBJ交换数据。genbank的数据可能重复或者不准。
，发现在以上数据库中存在大量的序列污染情况。 作者提出了Conterminator（图1b），一种通过计算跨物种的局部比对来检测核苷酸和蛋白质数据库中污染的快速方法。 作者应用这种方法来量化核苷酸数据库Genbank和RefSeq 以及NR蛋白数据库中当前的污染程度。 污染的产生和Conterminator的工作原理 如图所示： ? 图1 FIG. 1. GenBank中，超过95％的污染发生在真核基因组中 图2总结了Conterminator在RefSeq（图2a，b）和GenBank（图2c，d）中发现的污染。 Conterminator报告了RefSeq和GenBank中分别具有114,035和2,161,746污染序列，影响物种数巨大。在GenBank中，超过95％的污染发生在真核基因组中。
的相关数据下载 1. gi_taxid 标识的数据 2. taxcat 标识的数据 以尼安德特人（taxid：63221）为例 3. taxdump 标识的数据 介绍 Taxonomy : NCBI公共序列数据库中所有生物的策划分类和命名法 查询某个物种的全部核酸序列和蛋白序列 进入 NCBI 首页 点击Taxonomy，进入物种分类数据库 ? 进入 Taxonomy 首页，输入human，点击Search ? 右栏展示与人相关的数据，常用的包括 Nucleotide: 核酸序列 Protein: 蛋白序列 Structure: 蛋白结构（大部分来源于PDB数据库） SNP: 单位点突变数据 GEO Datasets tax_id：node id in GenBank taxonomy database parent tax_id：parent node id in GenBank taxonomy database hidden flag (1 or 0) ： – 1 if name is suppressed in GenBank entry hidden subtree root flag (1 or 0)
-RefSeq NCBI核酸序列数据库-GenBank 蛋白质序列数据库-Uniprot GEO数据库 拓展阅读-GENCODE 要想成为一名合格的生物信息工程师，首要条件就是能在各大生信数据库中自由翱翔 RefSeq数据库中的Accession number和GenBank数据库中的AC号格式不同。 ---- NCBI核酸序列数据库-GenBank 谈到核酸序列数据库，就不得不提NCBI的GenBank了 GenBank是由美国国立生物技术信息中心（NCBI）维护的一级核酸序列数据库。 GenBank，EMBL和DDBJ同时组成了国际核苷酸序列数据库联盟，让核酸的序列信息得以共享，三大数据库的数据资源都是每天进行更新和交换。 GenBank的数据来源渠道主要有三种： 1. 好啦，到此为止，我们就学习完GenBank数据库了。
一 DNA序列获取 1GenBank ? GenBank 组织结构 以TIGD1基因为例 ? image.png ? 特性表 Entrez 2 EMBL的ENA数据库 ? DDBJ 二 编码和非编码的DNA序列数据库 1 RefSeq NCBI的参考序列数据库 The Reference Sequence (RefSeq) collection provides a Refseq 特点：综合，非冗余，明确的核酸和蛋白质序列的对应关系，数据更新快，可靠 2 PseudoGene假基因数据库 ? pseudogene 3 STRBase 短串联重复序列数据库:short tandem repeat DNA internet database 已经无法打开 具体请参考文章https://www.ncbi.nlm.nih.gov /pmc/articles/PMC29767/ 4 TRDB 串联重复数据库:tandem repeats databse 原作https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles
2. column2 第二列是source, 代表基因结构的来源，可以是数据库的名称，比如来自genebank数据库，也可以是软件的名称，比如用GeneScan软件预测得到，当然，也可以为空，用.点号填充 ID=rna0;Parent=gene0;Dbxref=GeneID:100287102,Genbank:NR_046018.2,HGNC:HGNC:37102;Name=NR_046018.2;gbkey ID=rna2;Parent=gene2;Dbxref=GeneID:102466751,Genbank:NR_106918.1,HGNC:HGNC:50039,miRBase:MI0022705;Name ID=rna82191;Parent=gene27850;Dbxref=GeneID:1390,Genbank:NM_001881.3,HGNC:HGNC:2352,MIM:123812;Name=NM + 0 ID=cds57086;Parent=rna82191;Dbxref=CCDS:CCDS7184.1,GeneID:1390,Genbank:NP_001872.3,HGNC
这些可以从任意的主要基因组学数据库下载：Ensembl，NCBI或UCSC Genome Browser。 GTF文件包含基因，转录本和外显子的注释。 \tgene_id \"$name-$genbank\"; transcript_id \"$name-$genbank\"; exon_number \"1\"; gene_name \"ERCC $ \tgene_id \"$name-$genbank\"; transcript_id \"$name-$genbank\"; exon_number \"1\"; gene_name \"ERCC $ name-$genbank\"\n"); push(@GTFlines, "$name\tERCC\texon\t1\t". \tgene_id \"$name-$genbank\"; transcript_id \"$name-$genbank\"; exon_number \"1\"; gene_name \"ERCC $
~/.bashrc #安装 hmmer wget http://eddylab.org/software/hmmer/hmmer.tar.gz tar zxvf hmmer.tar.gz 3.数据和数据库准备 主要是教程中的样本测序数据，以及软件的数据库，文件较大，对于我们的网络，下载可能费时较长，可以使用多线程下载工具如axel、aria2等下载，加速明显。 ，从名字可以看出是来自genbank的rna数据，还好数据不怎么大，一两G，三十分钟左右 wget -O genbank-rna-vertebrate_other-k31.tar.gz https:// wget -O genbank-rna-invertebrate-k31.tar.gz https://osf.io/7v8ck/download wget -O genbank-rna-fungi-k31 https://osf.io/cdvqn/download #使用一个for循环解压数据 for infile in *.tar.gz；do tar xf ${infile}；done #dammit数据库准备
而剩下的一部分可以通过 genbank给出的位点信息来提取，个人能力有限，这里只做抛转之用。下面以提取 CDS 为例，记录提取序列过程，其他特征序列类似。 2 结构目录 ? 文件中提取 cds 序列及其完整序列 :param gb_file: genbank文件路径 :param f_cds: 是否只获取一个 CDS 序列 :return: fasta 格式的 CDS 序列， fasta 格式的完整序列 """ # 提取完整序列并格式为 fasta gb_seq = SeqIO.read(gb_file, "genbank" main__': # 文件输出路径 cds_file = "out/cds.fasta" complete_file = "out/complete.fasta" # genbank 但是可以利用它来下载genbank序列后续实现自动化提取
Python 开发环境：搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda Biopython 序列处理：生物信息中的 Python 02 | 用biopython解析序列 示例 Genbank 数据：下载链接 Genbank 数据介绍：生物信息中的Python 05 | 从 Genbank 文件中提取 CDS 等其他特征序列 目录结构： ? 1、提取单个基因CDS main.py from BaimoTools import BaimoTools gb_file = f"res/genbank/SARS-CoV-2.gb" fasta_file 2、提取多个基因CDS main.py from BaimoTools import BaimoTools gb_file = f"res/genbank/SARS-CoV-2.gb" fasta_file 2、提取全部基因CDS main.py from BaimoTools import BaimoTools gb_file = f"res/genbank/SARS-CoV-2.gb" fasta_file
⑴GeneBank与RefSeq GenBank（https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank/）是NIH遗传序列数据库，集成了所有公开可获得的已注释DNA序列，其收录的核酸序列数据根据不同的研究属性 GenBank数据库是由用户提交的数据组成，具有较高的冗余度和差错率。 、基因功能和相关文献信息等，并与GenBank、OMIM、遗传多态数据库（如dbSNP、dbVar）等NCBI子库，及KEGG、Gene Ontology等外源性数据库进行交叉引用。 数据库），包含翻译自核酸数据库（GenBank，RefSeq，TPA）注释的编码区的蛋白序列，以及来自SwissProt、PIR、PRF和PDB等数据库的数据信息。 三大核酸数据库（EMBL-Bank/GenBank/DDBJ）中注释的编码序列都被自动翻译并加入该数据库中，同时收录来自PDB数据库以及Ensembl、Refeq和CCDS基因预测的序列。
Biopython的特点包括解析各种生物信息学格式的文件(BLAST， Clustalw， FASTA， Genbank...)，访问在线的服务器(NCBI，Expasy...) BioPython主要功能 将生物信息学文件解析为Python可用的数据结构，包含以下支持的格式： Blast输出结果 – standalone和在线Blast Clustalw FASTA GenBank 处理常见的生物信息学在线数据库的代码： NCBI – Blast, Entrez和PubMed服务 ExPASy – Swiss-Prot和Prosite条目, 包括Prosite搜索 常见生物信息学程序的接口 整合BioSQL，一个也被BioPerl和BioJava支持的数据库架构。 ---- BioPython安装：通过pip安装 pip install biopython 测试安装 ?
031163 Malus trilobata | NC_035671 Malus tschonoskii | NC_035672 第一步：下载序列 下载每个叶绿体基因组的fasta格式；下载作为参考基因组的genbank image.png 可以通过处理genbank格式文件得到 import argparse from Bio import SeqIO parser = argparse.ArgumentParser ',help="Please input genBank format file", required = True) args = parser.parse_args() fw = open(args.genbank + "_mVISTA_annotation","w") for rec in SeqIO.parse(args.genbank,"gb"): for feature in rec.features fw.close() # 使用方法 python get_mVISTA_annotation_file_from_genbank_1.py -i NC_031163.gb
，甚至要担心有一天国际数据库切断了，我们该从哪里下载数据？ 国际数据目前包括核酸及蛋白质序列数据库、 基因组数据库、 蛋白质结构及功能数据库、文献数据库、物种及元数据库、宏基因组数据库、Blast数据库。 ? 例如点击核酸及蛋白质序列数据库，就可以看到其所属类别下的Genbank-核酸数据库、DDBJ-核酸数据库、EMBL-核酸数据库、NCBI Gene数据库、NCBI Refseq数据库等11个子数据库。 如Genbank-核酸数据库，其下方有该数据库的详细描述介绍、中英文关键词、最近更新日期、文件大小及下载链接等信息，用来帮助用户更好的识别该数据库的重点用途和了解数据的体量大小。 工具资源下载目前包括三大类别：微生物组软件包、扩增子数据库和宏基因组数据库。其中每个类别下都包含层次丰富和功能多样的工具包。
我之前在TCGA数据库差异分析的文章中，也是通过gtf文件进行ID转换的。 GFF全称为general feature format，这种格式主要是用来注释基因组。 ID=rna82191;Parent=gene27850;Dbxref=GeneID:1390,Genbank:NM_001881.3,HGNC:HGNC:2352,MIM:123812;Name=NM + 0 ID=cds57086;Parent=rna82191;Dbxref=CCDS:CCDS7184.1,GeneID:1390,Genbank:NP_001872.3,HGNC + 0 ID=cds57086;Parent=rna82191;Dbxref=CCDS:CCDS7184.1,GeneID:1390,Genbank:NP_001872.3,HGNC 第二列是source, 代表基因结构的来源，可以是数据库的名称，比如来自genebank数据库，也可以是软件的名称，比如用GeneScan软件预测得到，当然，也可以为空，用.点号填充。
通常情况下，可以考虑以下3个数据库 NCBI Ensembl UCSC 这三个数据库都是公共的大型数据库，里面存储了很多物种的基因组序列。 这3个数据库作为第一选择，如果这三个数据库中都没有你要寻找的物种，可以尝试寻找该物种特有的数据库。 从genbank下载的序列中，每条序列的ID是上图中的INSDC编号，1号染色体对应的编号如下 CM000663.2 2. 从genbank下载的序列中，每条序列的ID是上图中的RefSeq编号，1号染色体对应的编号如下 NC_000001.11 其实Genebank和RefSeq中序列的内容是完全相同的，只是序列标识符有区别而已 Ensembl提供的基因组序列和NCBI的Genebank数据库完全对应，human的截图如下 ?
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