生物資料庫

❶ 什麼是生物信息學中的二級資料庫

一、生物信息學資料庫的種類

分子生物信息資料庫種類繁多。歸納起來，大體可以分為4個大類：

基因組資料庫

核酸和蛋白質一級結構資料庫

生物大分子(主要是蛋白質)三維空間結構資料庫

由上述3類資料庫和文獻資料為基礎構建的二級資料庫

一級資料庫（一次資料庫） ：基因組資料庫來自基因組作圖，序列資料庫來自序列測定，結構資料庫來自X射線衍射和核磁共振等結構測定。這些資料庫是分子生物學的基本數據資源，通常稱為基本資料庫、初始資料庫，也稱一次資料庫。

二級資料庫（二次資料庫） ：是在一級資料庫、實驗數據、理論分析的基礎上，衍生整理而得。它是根據生命科學不同研究領域的實際需要，對基因組圖譜、核酸和蛋白質序列、蛋白質結構以及文獻等數據進行分析、整理、歸納、注釋，構建具有特殊生物學意義和專門用途的資料庫。
一般說來，一級資料庫的數據量大，更新速度快，用戶面廣，通常需要高性能的計算機伺服器、大容量的磁碟空間和專門的資料庫管理系統支撐。

二級資料庫的容量則小得多，更新速度也不像一次資料庫那樣快，也可以不用大型商業資料庫軟體支持，這類針對不同問題開發的二次資料庫的最大特點是使用方便，特別適用於計算機使用經驗不太豐富的生物學家。

序列資料庫是分子生物信息資料庫中最基本的資料庫，包括核酸和蛋白質兩類，以核苷酸鹼基順序或氨基酸殘基順序為基本內容，並附有注釋信息。

GenBank：由美國國家生物技術信息中心(National Center for Biotechnology Information, NCBI)建立(1979-1982)。該中心隸屬於美國國家醫學圖書館，位於美國家衛生研究院(NIH)內。

EMBL：由歐洲分子生物學實驗室(European Molecular Biology Laboratory, 其下有European Bioinformatics Centre)建立（1982），主要位於英國劍橋Cambridge和德國漢堡Hamburg。

DDBJ：日本DNA資料庫(DNA Data Bank of Japan）。由the National Institute of Genetics建立（1984-1987）, NIG主管。

二級資料庫的形式：大多以web界面為基礎，具有文字信息、表格、圖形、圖表等方式顯示資料庫內容。

一級資料庫與二級資料庫之間並無明確的界限。（例如：GDB、AceDB、SCOP、CATH等都已經具有二級資料庫的特色）。

❷ 中國知網,中國生物醫學資料庫和pubmed的優缺點分別有哪些

第一、中國知網的優點收錄的中文文獻比較全，非常適合做中文文獻檢索，同時還可以查閱學位論文，非常適合用來做新領域的知識了解，缺點是英文文獻收錄不全，查閱起來不是很方便，一般不用來查英文文獻

第二、中國生物醫學資料庫的優點，學科涉及基礎醫學、臨床醫學、預防醫學、葯學、中醫學以及中葯學等生物醫學領域的各個方面，是目前國內醫學文獻的重要檢索工具，缺點是文獻對醫學方面針對性較強，其他學科不夠廣泛

第三、pubmed的優點，理工類的文章收錄可以說非常全了，通過檢索目標文獻顯示的被引文獻和類似文獻的相關性比較高，參考價值較大。另外PubMed可以接入Scihub和Scholarscope插件。

在第一屏檢索結果頁面就能看到文獻的影響因子、分區以及摘要信息，用來做信息篩選非常方便，還可以直接連接Scihub下載全文，真的非常非常好用，缺點是收且較昂貴。

❸ 生物信息學資料庫的主要數據類型

生物信息學資料庫的主要數據類型有哪些的呢？
這些數據的類型估計都是一些講述生物的種類、特性、生長、發育和再生等。

❹ 請推薦幾個常用的查生物英文文獻的資料庫，如springer

Spinger是個不錯的資料庫,再推薦你幾個:

1. NCBI(美國國立生物技術信息中心) 資料庫
www.ncbi.nlm.nih.gov
可以查閱的內容豐富,不僅可以查閱文獻,還可以檢索蛋白質,基因序列,一些已完成測序的生物的全基因組序列等.比如E.coli等.

2. ISIKnowledge
www.isiknowlege.com
專業的英文文獻檢索系統.

3. 美國化學學會
http://pubs.acs.org

我也是學生物的,呵呵,這些都是精華,與你分享,主要還是要看你所在的單位有沒有這些資料庫的訪問權.

❺ 生物學資料庫都有哪些

分子生物學資料庫大全：核酸資料庫、基因表達資料庫、蛋白資料庫、糖資料庫、專利資料庫等國際頂尖資料庫列表可以在生物幫那裡找到的，我一般找資料，最新資訊都是到那裡的，他們比較專業，權威，也比較全面，技術文檔，視頻，產品都蠻豐富的。年來大量生物學實驗的數據積累，形成了當前數以百計的生物信息資料庫。它們各自按一定的目標收集和整理生物學實驗數據，並提供相關的數據查詢、數據處理的服務。

❻ 有哪些關於生物物種的資料庫

基因bank
還有些其他的。你上小木蟲去找找，上面主要是生物相關的。

❼ 中國生物類的資料庫是在哪個網站

如果是想找相關論文的話，推薦中國知網。
http://www.cnki.net

❽ gcbi資料庫可以查找生物類的基因信息嗎

gcbi資料庫可以查找生物類的基因信息
序列比對的基本問題是比較兩個或兩個以上符號序列的相似性或不相似性.從生物學的初衷來看,這一問題包含了以下幾個意義:從相互重疊的序列片斷中重構DNA的完整序列.在各種試驗條件下從探測數據(probe data)中決定物理和基因圖存貯,遍歷和比較資料庫中的DNA序列比較兩個或多個序列的相似性在資料庫中搜索相關序列和子序列尋找核苷酸(nucleotides)的連續產生模式找出蛋白質和DNA序列中的信息成分序列比對考慮了DNA序列的生物學特性,如序列局部發生的插入,刪除(前兩種簡稱為indel)和替代,序列的目標函數獲得序列之間突變集最小距離加權和或最大相似性和,對齊的方法包括全局對齊,局部對齊,代溝懲罰等.兩個序列比對常採用動態規劃演算法,這種演算法在序列長度較小時適用,然而對於海量基因序列(如人的DNA序列高達109bp),這一方法就不太適用,甚至採用演算法復雜性為線性的也難以奏效.因此,啟發式方法的引入勢在必然,著名的BALST和FASTA演算法及相應的改進方法均是從此前提出發的.

❾ 生物催化和生物降解的資料庫及網址有哪些

生物催化和生物降解的資料庫及網址有哪些
生物降解作用
生物降解是引起有機污染物分解的最重要的環境過程之一.水環境中化合物的生物降解依賴於微生物通過酶催化反應分解有機物.當微生物代謝時,一些有機污染物作為食物源提供能量和提供細胞生長所需的碳；另一些有機物,不能作為微生物的唯一碳源和能源,必須由另外的化合物提供.因此,有機物生物降解存在兩種代謝模式：生長代謝(Growth metabolism)和共代謝(Cometabolism).這兩種代謝特徵和降解速率極不相同,下面分別進行討論.
1．生長代謝
許多有毒物質可以像天然有機化合物那樣作為微生物的生長基質.只要用這些有毒物質作為微生物培養的唯一碳源便可鑒定是否屬生長代謝.在生長代謝過程中微生物可對有毒物質進行較徹底的降解或礦化,因而是解毒生長基質去毒效應和相當快的生長基質代謝意味著與那些不能用這種方法降解的化合物相比,對環境威脅小.
一個化合物在開始使用之前,必須使微生物群落適應這種化學物質,在野外和室內試驗表明,一般需要2—50天的滯後期,一旦微生物群體適應了它,生長基質的降解是相當快的.由於生長基質和生長濃度均隨時間而變化,因而其動力學表達式相當復雜.Monod方程是用來描述當化合物作為唯一碳源時,化合物的降解速率：
式中：c——污染物濃度；
B——細菌濃度；
Y——消耗一個單位碳所產生的生物量；
μmax——最大的比生長速率；
Ks——半飽和常數,即在最大比生長速率μmax一半時的基質濃度.
Monod方程式在實驗中已成功地應用於唯一碳源的基質轉化速率,而不論細菌菌株是單一種還是天然的混合的種群.Paris等用不同來源的菌株,以馬拉硫磷作唯一碳源進行生物降解(如圖3—34所示).分析菌株生長的情況和馬拉硫磷的轉化速率,可以得到Monod方程中的各種參數：μmax =0.37h－1,Ks=2.17μmol／L(0.716mg／L),Y=4.1×1010cell／μmol(1.2 ×1011cell／mg)
Monod方程是非線性的,但是在污染物濃度很低時,即Ks>>c,則式可簡化為：
－dc／dt=Kb2·B·c』
式中：Kb2——二級生物降解速率常數.

❿ 生物信息資料庫分為哪四大類

按大小可以分為1.公共資料庫
2. 從公共資料庫中取數據做進一步處理的專業資料庫，提供更多的分析工具
按功能分可以有
基因庫GENEBANK，蛋白庫UNIPROT, 結構庫PDB, 功能分類 GO庫，通路庫 KEGG。

不用專注於4這個數字。隨著科研的進步還會有更多的資料庫出來。