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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 非编码RNA数据库
非编码RNA(ncRNA)是一类不编码蛋白质的RNA分子,它们在多种生物学过程中起着重要作用。随着高通量测序技术的发展,越来越多的ncRNA被发现和研究。因此,建立专门的非编码RNA数据库来收集、整理和分析这些数据是非常重要的。 非编码RNA数据库主要包括以下几个方面: 1. 数据收集:从各种来源收集非编码RNA的序列信息、结构信息、表达水平等数据。 2. 数据整合:将收集到的数据进行整合,形成一个完整、统一的数据库系统。 3. 数据分析:对数据库中的数据进行统计分析,揭示非编码RNA的分布、功能等特性。 4. 数据查询:提供用户友好的界面,方便用户查询和检索数据库中的数据。 5. 数据共享:与其他研究者分享数据库中的数据,促进非编码RNA的研究进展。 非编码RNA数据库的建设对于非编码RNA的研究具有重要意义。通过这些数据库,研究者可以更好地了解非编码RNA的功能和作用机制,并为疾病诊断和治疗提供新的线索和策略。

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