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生物信息数据库

1 生物信息学概述 1.1 生物信息学定义和历史 1.2 生物信息学的应用领域 2 基因组学数据库 2.1 NCBI基因组数据库 2.1.1 GenBank 2.1.2 RefSeq 2.1.3 dbSNP 2.2 Ensembl 2.3 UCSC基因组浏览器 2.4 EMBL-EBI基因组资源 2.5 其他基因组数据库 3 蛋白质序列和结构数据库 3.1 UniProt 3.2 Pfam 3.3 SMART 3.4 CATH 3.5 SCOP 3.6 InterPro 4 非编码RNA数据库 4.1 miRBase 4.2 piRNABank 4.3 snoRNABase 4.4 Lncipedia 4.5 Rfam 5 表观遗传学数据库 5.1 ENCODE 6 微生物数据库 6.1 NCBI微生物数据库 7 生物化学和代谢途径数据库 7.1 KEGG 7.2 Reactome 7.3 BioCyc 7.4 MetaCyc 8 医学和临床数据库 9 分子互作数据库 9.1 STRING 9.2 IntAct 9.3 MINT 9.4 BioGRID 9.5 iRefIndex 10 生物医学文献数据库 10.1 PubMed 10.2 Scopus 11 数据挖掘和分析工具 11.1 BLAST 11.2 HMMER 11.3 MAFFT 11.4 Jalview 11.5 Cytoscape 11.6 Galaxy 12 生物信息学软件和编程语言 12.1 R语言 12.2 Python 12.3 Perl 12.4 Biopython 12.5 Bioconductor
首页 教程 生物信息数据库 生物信息学概述
生物信息学是一门结合生物学、计算机科学和数学的交叉学科,旨在通过开发和应用计算方法来分析和理解生物学数据。它涉及对基因组、蛋白质组和其他生物学数据进行大规模分析,以发现新的生物学知识和解决实际问题。 生物信息学的核心是利用算法和统计方法处理大量生物数据,这些数据可能来自实验或已有的数据库。该领域的一个重要目标是通过比较不同物种之间的基因序列和结构,以及研究基因表达模式,来了解基因的功能和进化历程。 生物信息学的应用范围广泛,包括药物设计、疾病诊断和治疗、基因工程、农业育种等多个领域。随着高通量测序技术的发展,生物信息学已经成为生物学研究中不可或缺的一部分,并且其在医学、环境科学和工业生产等领域的应用也越来越广泛。

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