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生物信息学

1 生物信息学基础 1.1 生物信息学定义和历史 1.2 生物信息学在生物学、医学及生物技术中的应用 1.3 生物数据类型与来源 1.4 基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等基础知识 2 计算机科学基础 2.1 数据结构和算法 2.2 编程语言(Python,Perl,Java等) 2.3 Linux操作系统使用 2.4 数据库原理与应用 3 生物统计学基础 3.1 描述性统计分析 3.2 假设检验 3.3 回归分析 3.4 多元统计分析 4 分子生物学基础 4.1 DNA复制与修复 4.2 RNA转录与翻译 4.3 蛋白质折叠与功能 4.4 基因表达调控 5 生物序列分析 5.1 序列比对方法 5.2 核酸序列同源性搜索工具(如BLAST) 5.3 蛋白质序列同源性搜索工具(如PSI-BLAST) 5.4 多序列比对软件(如ClustalW) 6 生物数据库查询与管理 6.1 常用生物数据库介绍(如NCBI,Ensembl,UniProt等) 6.2 生物数据库查询技巧 6.3 生物数据库数据下载与格式转换 6.4 生物数据管理系统 7 基因组注释与功能预测 7.1 基因结构预测 7.2 基因功能注释 7.3 非编码RNA的识别与功能预测 7.4 系统发育树构建与分析 8 转录组测序数据分析 8.1 RNA-seq实验设计 8.2 测序数据质量控制 8.3 转录本组装与表达量计算 8.4 差异基因表达分析 9 蛋白质组学数据分析 9.1 蛋白质鉴定与定量 9.2 蛋白质相互作用网络构建 9.3 蛋白质结构预测与功能分析 10 单细胞测序数据分析 10.1 单细胞测序技术概述 10.2 单细胞测序数据预处理 10.3 单细胞聚类与轨迹推断 10.4 单细胞差异表达分析 11 生物信息学软件与工具 11.1 生物信息学常用软件简介 11.2 R/Bioconductor包的应用 11.3 Python生物信息学库的使用 11.4 生物信息学工作流与自动化工具 12 生物信息学项目设计与实施 12.1 生物信息学实验设计与数据采集 12.2 生物信息学数据清洗与预处理 12.3 生物信息学数据分析与结果解读 12.4 生物信息学结果可视化与报告撰写
首页 教程 生物信息学 常用生物数据库介绍(如NCBI,Ensembl,UniProt等)
1. NCBI(National Center for Biotechnology Information):NCBI是美国国立卫生研究院下属的一个机构,提供了大量的生物信息学资源,包括基因组、蛋白质、核酸序列等数据。其中最著名的是GenBank数据库,包含了全球公开的DNA和RNA序列。此外,还有PubMed文献数据库,提供生命科学领域的文献检索服务。 2. Ensembl:Ensembl是一个由欧洲生物信息研究所(EMBL-EBI)和威康信托桑格研究所联合开发的生物信息学数据库,主要关注真核生物的基因组注释。它提供了丰富的基因组、转录本、蛋白质和变异等数据,并且有强大的在线分析工具。 3. UniProt:UniProt是由瑞士生物信息学研究所、欧洲生物信息学研究所和美国国家生物技术信息中心合作维护的蛋白质数据库。UniProt包含了大量的蛋白质序列和功能信息,如蛋白质结构、亚细胞定位、翻译后修饰、疾病关联等。 4. KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes):KEGG是一个综合性的生物信息学数据库,不仅包含基因和蛋白质的信息,还包含了生物通路、药物信息等内容。用户可以通过KEGG进行基因功能分析、通路分析等。 5. STRING(Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes/Proteins):STRING是一个专门用于预测和分析蛋白质间相互作用的数据库,可以为研究者提供关于蛋白质功能、通路和网络的深入理解。 6. dbSNP(Single Nucleotide Polymorphism Database):dbSNP是NCBI维护的一个单核苷酸多态性数据库,收集了来自全球各地的SNP信息,对于遗传病研究和个体化医疗具有重要价值。 7. PDB(Protein Data Bank):PDB是由全球科研人员共同维护的蛋白质三维结构数据库,提供了大量蛋白质、核酸和其他生物大分子的三维结构信息,对于理解生物学过程和设计药物具有重要作用。

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