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OMIM数据库简介

OMIM 全称叫做Online Mendelian Inheritance in Man, 是一个不断更新的人类孟德尔遗传病的数据库。这个数据库主要关注人类基因变异和表型性状之间的关系。 网址如下: https://omim.org/ 数据库中的每一条记录,都会有一个唯一的由6位数字组成的OMIM 编号,不同数字开头的编号含义不同,其中: 数字1和2 开头的,代表常染色体上的相关位点和表型 这个数据库是不断更新的,截止到2018年5月29号,数据库中的数据记录如下: ? 数据库中的记录,分成了5个类别。 1. 目前该网站的完整数据只面向科研机构开放下载,下载页面的链接如下 https://omim.org/downloads/ 其中的mim2gene.txt是大家都可以下载的,里面有数据库所有记录的编号。 第一列的ID就是omim编号,知道编号之后,可以快速得到对应的页面,链接格式如下 https://omim.org/entry/100640 虽然不能下载到完整的数据库,但是只需要根据编号,也可以快速得到想要的信息

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OMIM使用简要说明【论坛精选优秀帖】

通过网址登陆到OMIM的主页:https://www.omim.org/ ? 该记录描述了一个经过证实的孟德尔表型或表型的基因座,但是潜在的分子基础未知 无符号前缀 该符号表明这个记录是一个表型的描述,但是它的孟德尔疾病基础还未被清楚地证实,或者该表型与其他搜索记录的区别尚不清晰 脱字符(^) 该记录已经不复存在,可能已经从数据库中删除或换成了其他词目 OMIM database?) 数据库的内容主要包括如下信息: 表型 示例 单个基因的孟德尔疾病、失调和表型 囊性纤维化,镰状细胞性贫血,软骨发育不全,表型性特征例如头发眼睛颜色不同,药物反应例如恶性高体热和华法林敏感性,可变的感染反应例如单纯疱疹 OMIM高级搜索(https://www.omim.org/search/advanced/entry): ?

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    clinvar数据库简介

    clinvar 和 OMIM 数据库类似,都是存储了人类变异位点和表型之间的关系。 对于数据库中的位点,根据注释信息的可靠性,分成了1到4个不同的星级,星级越高,可信度越高。截至到2018年5月29日,数据库中所有记录统计如下 ? 可以发现,在整个数据库中,3星和4星的变异位点是非常少的,最多的是1星的变异位点。 2.Interpretation 这部分会给出突变位点的临床意义Clinical significance, 和相关数据库的链接,这些数据库通常包含MedGen, OMIM, dbSNP, PubMed 我们可以通过FTP服务,直接下载该数据库

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    好物推荐 | 谷歌浏览器插件(gene info)

    信息来自 UniProt、BioGRID、Compartments 亚细胞定位数据库、Cancer Dependency Map、Gene Ontology Consortium、HGNC、Human Protein Atlas、IntAct、OMIM、Pfam、ProteomicsDB 和 Reactome。

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    clinvar数据库重新了解一下

    在很久以前的我直播基因组活动,我提到过这个数据库: 【直播】我的基因组67:clinvar数据库 不过,那个时候遗传背景知识不够,其实并没有很好的理解它,现在有机会重新学习一下,可以使用以下代码下载并且注释到 OMIM:NNNNNN"> ##INFO=<ID=DBVARID,Number=. OMIM:NNNNNN"> ##INFO=<ID=CLNREVSTAT,Number=. 有趣的是使用annovar下载的clinVar数据库与其NCBI官网的文件对snp的书写方式其实是不一样的. ALLELEID=261321;CLNDISDB=MedGen:C2675520,OMIM:612555;CLNDN=Breast-ovarian_cancer,_familial_2;CLNHGVS=

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    DGV:人类基因组结构变异数据库

    /42/D1/D986/1068860 数据库的网址如下 http://dgv.tcag.ca/dgv/app/home 从NCBI dbVar和EBI DGVa两个大型的基因组结构变异数据库中,搜索正常样本对应的研究结果 目前该数据库收录了来自55个研究项目,两百多万个基因组结构变异信息,涵盖了多项检测技术的结果,如下图所示 ? 给出了给区域对应的结构变异信息,来自dbVar的是以nsv开头的编号,来自DGVa的是以esv开头的编号,该数据库中收录的是dgv开头的编号,另外还有OMIM, DECIPHER, UCSC segmental 该数据库中收录的CNV的长度如下所示 ? 大部分集中在1-10kb左右,该数据库作为一个正常样本CNV的对照数据集,在进行疾病相关的CNV研究时,可以将与该数据库中重叠的CNV去除,研究剩余的疾病患者特异性的CNV。

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    网络药理学网站大全

    网络药理学的研究过程需要接触大量的数据库和专业网站,这是保证靶点预测准确度的前提,也是网络药理学的基本功。 ? 因此,如果你想要做网络药理学相关的研究或分析,那么以下网站你必须得熟练查阅。 db.idrblab.org/ttd/ Drugbank https://www.drugbank.ca/ DisGeNET http://www.disgenet.org/web/DisGeNET/menu/home OMIM http://www.omim.org/ KEGG http://www.kegg.jp/ PharmGkb https://www.pharmgkb.org/ GAD https://geneticassociationdb.nih.gov

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    临床基因组分析相关数据库汇总

    一、人群SNV频率数据库 数据库名称 网站 简介 dbSNP https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/ dbSNP 包含人类单核苷酸变异、微卫星和小片段插入和缺失,以及常见变异和临床突变的发表 二、疾病数据库 数据库名称 网站 简介 OMIM https://omim.org/ OMIM,即在线人类孟德尔遗传(Online Mendelian Inheritance in Man),是一个综合的 中文版HPO https://www.chinahpo.net/ HPO的中文版 四、序列数据库 数据库名称 网站 简介 Genome https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome 在自己没有CNV数据库 (In-house database)的情况下,可与ClinGen的公共CNV数据库比较 。 七、其他数据库 数据库名称 网站 简介 Pharmgkb https://www.pharmgkb.org/ PharmGKB是一个综合资源,为临床医生和研究人员管理有关基因变异对药物反应影响的知识。

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    【直播】我的基因组67:clinvar数据库

    遗传变异的数据库注释非常简单,就是从数据库里面下载记录文件,然后根据坐标对应一下即可,甚至很多成熟的工具都可以自动下载数据库以及比对,就跟我们前面讲到的把vcf文件注释到dbSNP数据库的ID一样简单。 它的强大在于整合了dbSNP、dbVar、Pubmed、OMIM等多个数据库在遗传变异和临床表型方面的数据信息,形成一个标准的、可信的遗传变异-临床相关的数据库。 首先,我们去clinvar数据库的ftp里面找到数据库文件,然后下载,最新版记录了238310 个位点,如下: ? 数据库下载方式见论坛,我用的是shell命令: ? ,必然已经在dbSNP数据库,稍微懂点脚本的都知道,完全没必要用软件来注释了,就把在clinvar数据库里面的rsID挑出来了即可。 https://omim.org/entry/274900 https://ghr.nlm.nih.gov/condition/niemann-pick-disease https://en.wikipedia.org

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    【直播】我的基因组64:clinvar数据库

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    NCG:肿瘤驱动基因数据库

    General information 提供了基因在NCBI, Ensembl, Uniprot等数据库的链接,同时也提供了蛋白结构域SMART, 体细胞突变COSMC,相关疾病OMIM数据库的链接, Cancer Information 提供了该基因相关的肿瘤信息,以COSMIC数据库和对应的pubmed文献链接的形式查看,示意如下 ? 3. Protein Expression in Normal Tissues 提供了来自HPA数据库中的蛋白质表达量信息,结果示意如下 ? 6. Gene Essentiality 利用PICKLES, OGEE数据库对基因的重要程度进行评分,结果示意如下 ? 通过该数据库,可以快速检索肿瘤的驱动基因,并对基因的各种注释信息进行查看和分析。

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    使用biopython查询NCBI数据库

    NCBI网站是最常用的生物信息数据库之一,集成了pubmed,genebank等子数据库。最简便的用法当然是直接在网站上检索,为了方便检索,NCBI提供了自己的检索系统,称之为Entrez。 E-utilities是由8个小程序组成的工具集,能够将符合语法规则的URL转换为对应数据库的检索条件,并返回检索结果,是Entrez检索系统和NCBI数据库的接口,biopython也提供了对应的功能 'dbvar', 'gene', 'gds', 'geoprofiles', 'homologene', 'medgen', 'mesh', 'ncbisearch', 'nlmcatalog', 'omim 'dbvar', 'gene', 'gds', 'geoprofiles', 'homologene', 'medgen', 'mesh', 'ncbisearch', 'nlmcatalog', 'omim ESearch 该方法用于检索特定的数据库,提供数据库名称和检索的关键词即可,用法如下 >>> handle = Entrez.esearch(db="pubmed", term="cnv-seq")

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    Oncomine数据库已终止服务!万文长篇含泪总结常用医学公共数据库【建议收藏】

    网址:https://decipher.sanger.ac.uk/index 10.OMIM 在线人类孟德尔遗传数据库(Online Mendelian Inheritance in Man, OMIM 对于遗传分析和咨询工作来说,OMIM是使用频率最高的数据库(可能没有之一),它对于确认基因型和表型之间的关系至关重要。 网址:https://omim.org/ 11.Comparative Toxicogenomics Database 比较基因组数据库(Comparative ToxicogenomicsDatabase (Secondary databases) 数目很多,先列出一些,欢迎补充: OMIM (Online Mendelian Inheritance in Man): 网址:https://omim.org 网址:https://www.uniprot.org ③The Online Mendelian Inheritance in Man 网址:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/omim

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    Oncomine数据库已终止服务!万字长文含泪总结常用医学公共数据库【建议收藏】

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    ESP数据库简介

    官网如下: http://evs.gs.washington.edu/EVS/ 通过首页的Data Browser按钮,可以检索数据库。 基因相关信息 这部分内容会给出基因的symbol, ID,染色体区域等基本信息,还会给出pathway, COSMIC, STRING, OMIM数据库的链接 ? 2. 除了检索之外,还可以一次下载整个数据库中的内容,点击首页的Download按钮即可跳转到下载页面。

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    【文献解读】3分+网络药理学文献套路

    目前大火的TCGA,GEO,SEER等数据库更多的关注的是临床基础型研究,对于中医药领域的同胞们似乎不太友好,今天我们就一起学习一篇2019年发表在Biomedicine & Pharmacotherapy 二 明确复方的所含化学成分 作者利用TCMSP,HIT,TCMID三个数据库获取研究对象中所含有的化合物,接着对于获得的化合物,作者基于ADME进行筛选,ADME是指absorption(吸收), distribution (排出),通过设定两个阈值来对化合物进行筛选OB>=30%,DL>=0.18,最终获得了80个化合物, 接着利用PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/ )数据库获得了每一个化合物的结构 三 疾病相关靶点的获取 葡萄膜炎相关的靶点信息获取作者采用OMIM,DisGeNET和GeneCards获取,接着作者对检测到的冗余杂乱的疾病相关的靶点信息进行了剔除,最终获得729个疾病相关的靶点。

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    除了pubmed, ncbi还有哪些数据库

    它是一个全面的医学信息检索的数据库。旗下包括了各种和医学研究相关的数据库。 ? 同时在结果的右侧还可以看到一个对结果检索的汇总,里面提到了,检索到的结果来自于什么数据库。 ? 其中可以看到类似KEGG这样的数据库。 如果是KEGG数据库的话,还会有疾病的通路信息图。 ? 点进去就可以看到具体的信息,同时也可以连接到类似于核酸序列以及蛋白序列数据库。 ? 总的来说 以上就是简单介绍了一个可能会用到但是又不是被提起的NCBI数据库。 其他一些经典的类似OMIM, GENE, GEO, SNP, SRA这些有需要了解的。可以自己百度一下。

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    GWAS做完了,下一步做什么?

    相关的注释网站和数据库很多,为了更加方便和有效的利用各种资源,科学家搭建了一个整合型的在线网站FUMA, 对应的文章发表在nature communications上,链接如下 https://www.nature.com 对于筛选出来的候选基因,提供了在不同组织中的表达和差异,以及在OMIM, DrugBank, GeneCards等数据库中的详细注释,并提供了pathway, go等功能富集分析结果。

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    有了这个网站,我可以写一篇疾病相关综述!

    随着现在网络数据库的增多,已经很多和疾病相关的数据库了,所以我们去查询这些疾病汇总的数据库去可以快速的了解一个疾病的基本研究现状了。 今天要介绍的这个数据库是汇总了多个疾病相关数据库而成的疾病相关数据库:MalaCards (https://www.malacards.org/),这个数据库汇总了来自于74个数据库的信息。 ? 数据库使用 这个数据库和我们前两天介绍的GeneCards是一样的,GeneCards是输入基因将就可以获得信息,这个数据库输入相关的疾病即可。 疾病相关总结(Summaries) MalaCards汇总了包括 NIH、OMIM、KEGG 等多个数据库对于疾病相关的总结,通过这个部分,我们就可以了解大概的疾病背景了。 ? 是不是把参考参考这个数据库的结果了

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