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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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Bioconductor是一个开源、开放的软件项目,专注于提供统计计算和图形处理工具,用于分析和理解高通量基因组数据。它是R语言的一个扩展包,为生物信息学研究者提供了丰富的资源。 Bioconductor由数以千计的软件包组成,这些软件包涵盖了从原始数据预处理到高级数据分析的各个环节。例如,有专门用于处理微阵列数据的包,也有用于RNA-seq数据分析的包。此外,还有用于基因集富集分析、蛋白质相互作用网络分析等高级功能的包。 Bioconductor不仅仅是一个软件库,它还提供了一系列的学习资源和社区支持。它有一个活跃的用户论坛,用户可以在那里提问和分享经验。同时,Bioconductor团队还定期举办研讨会和训练课程,帮助用户提升技能。 总的来说,Bioconductor是一个强大的生物信息学工具箱,无论你是新手还是专家,都可以在这里找到你需要的工具和资源。

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