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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
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Scopus是全球最大的文摘和引文数据库,由荷兰出版商爱思唯尔(Elsevier)于2004年推出。该数据库收录了来自全球超过5,000家出版社的超过30,000种同行评审的学术期刊、会议录、丛书和专利等文献资料。这些资料涵盖了自然科学、社会科学、艺术与人文科学等多个学科领域。 Scopus的主要功能包括: 1. 文献检索:用户可以通过关键词、作者、标题、摘要、DOI等多种方式查找所需文献。 2. 引文追踪:Scopus可以提供每篇文献的被引用情况,帮助用户了解某一研究领域的最新进展和热点问题。 3. 期刊评价:Scopus提供了详细的期刊指标,如影响因子、H指数、CiteScore等,可以帮助用户评估和选择适合自己的投稿期刊。 4. 研究者评价:通过分析研究者的论文数量、被引用次数、H指数等指标,Scopus可以帮助用户了解研究者的科研成果和影响力。 总的来说,Scopus是一个强大的科研工具,为研究人员、学生、图书管理员和决策者提供了全面、准确的信息服务。 10.5 Google Scholar Google Scholar是一个由Google运营的学术搜索引擎,旨在帮助用户搜索全球范围内的学术文献。它涵盖了各种领域的学术资源,包括期刊论文、会议论文、学位论文、书籍、预印本等。通过Google Scholar,研究人员可以方便地找到与自己研究领域相关的文献,了解最新的研究成果和发展动态。 Google Scholar的优点在于其强大的搜索功能和广泛的覆盖面。它不仅可以根据关键词进行搜索,还可以根据作者、出版物名称、出版年份等信息进行筛选和排序。此外,Google Scholar还提供了引文分析功能,可以帮助用户了解某一文献的引用情况和影响力。 然而,Google Scholar也存在一些局限性。首先,它的数据来源并不完全可靠,可能存在重复、错误或过时的信息。其次,很多文献可能需要付费才能获取全文,这对于没有足够经费的研究人员来说是一大挑战。最后,Google Scholar的隐私政策也引起了一些争议,因为它可能会收集用户的搜索历史和浏览行为数据。 总的来说,Google Scholar是一个非常有用的学术搜索引擎,对于研究人员来说是不可或缺的工具之一。但是,在使用过程中也需要注意其局限性和风险。

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