基因组数据库

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  • 对10万患者基因测序,以色列将建基因组数据库
    p style=" text-indent: 2em " 今年早些时候,为确立自己在精准医学和数字健康领域的世界领先地位,以色列提出了一项开发基因组和临床数据研究平台的国家倡议。 strong 近日,以色列宣布将开启一项大型人口基因组计划,计划到2023年,对超过10万名患者进行基因组测序,以改善患者的个体化医疗服务。该计划还将于2019年初开始与以色列健康管理组织(HMO)合作并收集患者样本。 /strong span id=" _baidu_bookmark_start_25" style=" line-height: 0px display: none " ? /span /p p style=" text-align: center " img width=" 598" height=" 240" title=" 311.jpg" style=" width: 529px height: 218px " alt=" 311.jpg" src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201812/uepic/7f38dd31-6fc6-4abb-998b-cd6924afd51f.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 凭借独特优势 建立国家健康数据库 /strong /p p   据悉,以色列政府计划花费约10亿新谢克尔(约2.66亿美元)来支持这项基因组和个性化医疗计划。该计划的共同组织者、以色列创新管理局技术基础设施部门高级专家Ora Dar表示,该计划的 strong 最初动机就是改进数字医疗健康技术和基础设施,使以色列人民受益。 /strong 除创新管理局外,以色列总理办公室、财政部、卫生部、社会平等部、经济部、科学技术部以及高等教育委员会的领导人也在牵头开展这项计划。据他透露,领导该计划的CEO已经被选举出来,将负责政府以外的资金筹集工作,详细信息目前尚未公布。 /p p   Dar介绍道,工作团队将专注于整合医学、学术科研和工业转化,以便为患有多种疾病患者提供个性化的解决方案。作为该计划的一部分,研究团队还将开展Mosaic Project,招募可代表以色列流行病和种族特征的志愿者, strong 在保证隐私安全和匿名的前提下,收集其临床和基因组信息,最终建立一个可用于研究遗传学和医学信息的国家健康数据库 /strong 。研究团队将在常规医院收集志愿者的生物样本,包括血液、唾液、尿液、粪便以及其他类型的样本,以收集全面的生物信息。志愿者还可以预约进行特定样本收集。 /p p   在Mosaic数据库中,研究人员可以通过识别不同患者的信息,选择性进行NGS测序和其他检测。同时,该研究团队也将开发数据分析技术,尤其是肿瘤的个性化治疗研究领域,但患者样本采集收集工作流程仍需要详细的验证。此外,该计划也将建立科学和伦理委员会,负责研究项目批准和测序资金分配。人们需要申请以获得数据可的访问权。 /p p   Mosaic数据库将借助以色列的独特“竞争优势”得到充实,包括国家获取的患者医疗数据,多样化的遗传人群、先进的科学研究项目以及日益增长的创业环境等。 strong 因为在过去的20年中,98%的以色列人口已经完全被电子医疗记录体系覆盖 /strong ,包括以色列人、贝都因人以及来自世界各地的人,而且大部分人都获得了两个大型HMOS的投保。Dar相信,借助近20年的医疗健康信息,Mosaic Project能够展示以色列公民患有的长期疾病和发病趋势。 /p p   尽管有政府支持,但不可否认的是,该计划的实施仍存在一些障碍。首先就是进一步加强数据系统和数据标准化。为方便人工智能检查患者的数据,要对患者的电子医疗记录、医学影像和样本进行实时监测。同时,还要改善和扩大研究人员获取临床数据的机会,以及加强数据分析人员的培训和资格认证。在道德伦理审查、知情同意和隐私安全方面也要投入大量精力。 /p p style=" text-align: center " strong 大人群基因组计划的兴起 /strong /p p   除了以色列的基因测序计划,也有多个国家先后宣布启动大型人口基因组测序计划,夯实以基因数据为基础的精准医学,为疾病诊疗、药物研发提供更多的数据基础。近日,英国方面宣布,其“十万人基因组计划”工作已经完成。该计划于2012年启动,历经5年半,耗资超5亿美元。计划收集的10万人的基因组测序信息可以帮助科学家和医生更好的了解罕见病和癌症,创造新型“基因组医学服务”框架。此外,2018年10月,英国政府宣布将在未来5年内开展500万人基因组计划,这是迄今为止全球最大规模的人群基因组计划。 /p p   2017年12月,中国正式启动“十万人基因组计划”。这是我国在人类基因组研究领域实施的首个重大国家计划。该计划将绘制中国人精细基因组图谱,研究疾病健康和基因遗传的关系。其覆盖地域包含我国主要地区,涉及人群除汉族外,还将选择人口数量在500万以上的壮族、回族等9个少数民族。 /p p   2018年5月,美国国立卫生研究院正式启动All of Us 研究项目,以加速精准医学研究、改善健康状况。All of Us是NIH近年来资助规模最大的项目之一,也是一项全民参与的健康研究项目。该项目预计纳入100万人的队列研究,参与者包括各种族、不同年龄和性别的人群,也包括病人和健康人。 /p p   此外,法国、澳大利亚、日本等国家都启动了大型的人口基因组测序计划。所有这些计划都指定了多个公司作为合作伙伴,为研究的开展提供特定测序技术服务,帮助分析基因组数据。以以色列的基因组计划为例,目前有500多家以色列公司在数字健康处理方面为该计划提供服务,同时将有更多技术型企业加入合作,某些公司还可以开发网络技术保护患者的个人数据和隐私。具体信息将在2019年年初公布。 /p p   基因组医学为医学研究带来了一场革命。随着世界各国万人级别基因组测序计划的逐渐兴起,以基因组学为基础的精准医学也迅猛发展,大数据竞备赛的帷幕已经拉开。大量基因测序计划的实施为为开发医疗解决方案和创建大数据分析平台提供了数据基础,为癌症、罕见病等疾病的研究提供了数据支持。同时,从事医疗设备、药品、医疗人工智能和数据分析的科学公司也能从中获得临床、基因组和其他相关数据,并最终造福患者。 /p p   参考资料: /p ol class=" list-paddingleft-2" style=" list-style-type: decimal " li p Israel to Sequence 100K People, Create Genomic Database to Support & #39 Digital Health& #39 /p /li /ol
  • 北京基因组所等开发出叶绿体基因组综合数据库
    叶绿体是植物将光能转化为化学能的重要细胞器,具有独立的基因组。自植物叶绿体基因组被发现以来,被广泛应用于植物系统进化关系研究、光合作用调控机制研究、叶绿体基因工程等方面。随着基因测序技术的发展,尽管已发布了海量的植物叶绿体基因组序列,但如何整合应用这些数据目前仍面临数据命名标准不统一、数据信息不全以及较高经济价值的物种尚未进行测序等问题。  近日,中国科学院北京基因组研究所(国家生物信息中心)国家基因组科学数据中心章张、宋述慧团队,联合中国中医科学院中药资源中心袁媛、黄璐琦团队,开发了迄今为止物种数量最多的叶绿体基因组综合数据库Chloroplast Genome Information Resource(CGIR )。CGIR收录了来自11,946个物种的19,388条叶绿体基因组序列,包括利用全国第四次中药资源普查标本自测的718种未发表的叶绿体基因组序列,按照基因组(Genomes)、基因(Genes)、微卫星序列(SSRs)、DNA条形码(Barcodes)、DNA特征序列(DSSs)五个功能模块对数据进行组织与管理。相关研究成果以Towards comprehensive integration and curation of chloroplast genomes为题,发表在Plant Biotechnology Journal上。  根据生物物种名录(The Catalogue of Life),经过大规模人工审编,CGIR对所收录叶绿体基因组的物种分类信息进行审编,按照纲、目、科、属、种不同分类层级进行整理,并依据权威植物研究机构邱园发布的世界功能植物名录(World Checklist of Useful Plant Species)对药用植物、食用植物、环境植物、能源植物、有毒植物、能源植物等进行标注。同时,CGIR审编修正基因名的不规范命名、异名、错误注释等情况。在此基础上,CGIR系统整理各基因组的基因注释信息,为用户检索、浏览和信息获取提供便利。  针对分子标记开发这一叶绿体基因组最为常见的应用情景,CGIR使用生物信息学方法计算了所收录叶绿体基因组的微卫星序列、DNA条形码和DNA特征序列三种不同类型分子标记信息,同时,开发了相应的树型视图方便用户根据分类层级信息快速寻找目标标记,简化了科研人员开发分子标记的流程。  CGIR通过自主测序、整合公开基因组资源和人工数据审编向用户提供了目前最全面、物种数量最多的叶绿体基因组数据。经审编的物种分类、物种功能、基因名称与序列、分子标记等保证了数据的高度可靠,对植物系统发育、物种鉴定、叶绿体基因工程的发展均具有重要意义。  研究工作得到科技基础资源调查专项、中国中医科学院科技创新工程项目、中央本级重大增减支项目“名贵中药资源可持续利用能力建设项目”的支持。  论文链接 CGIR数据处理示意图及主要功能模块的数据统计
  • 上海生科院发布首个全球人群基因组多样性和祖源信息数据库
    style type=" text/css" .TRS_Editor P{margin-top:0px margin-bottom:12px line-height:1.8 font-family:宋体 font-size:10.5pt }.TRS_Editor DIV{margin-top:0px margin-bottom:12px line-height:1.8 font-family:宋体 font-size:10.5pt }.TRS_Editor TD{margin-top:0px margin-bottom:12px line-height:1.8 font-family:宋体 font-size:10.5pt }.TRS_Editor TH{margin-top:0px margin-bottom:12px line-height:1.8 font-family:宋体 font-size:10.5pt }.TRS_Editor SPAN{margin-top:0px margin-bottom:12px line-height:1.8 font-family:宋体 font-size:10.5pt }.TRS_Editor FONT{margin-top:0px margin-bottom:12px line-height:1.8 font-family:宋体 font-size:10.5pt }.TRS_Editor UL{margin-top:0px margin-bottom:12px line-height:1.8 font-family:宋体 font-size:10.5pt }.TRS_Editor LI{margin-top:0px margin-bottom:12px line-height:1.8 font-family:宋体 font-size:10.5pt }.TRS_Editor A{margin-top:0px margin-bottom:12px line-height:1.8 font-family:宋体 font-size:10.5pt } /style p   11月3日,中国科学院上海生命科学研究院(人口健康领域)计算生物学研究所徐书华课题组的研究成果,以 em PGG.Population: a database for understanding genomic diversity and genetic ancestry of human populations /em 为题,在线发表在《核酸研究》上。该研究分析了涵盖全球范围107个国家的356个人类族群的基因组多样性和祖源信息,并发布了开放获取的专门数据库—— a href=" https://www.pggpopulation.org/" target=" _blank" PGG.Population /a (群体基因组学· 族群)。PGG.Population是迄今唯一在基因组水平专门解析人类族群遗传关系和祖源信息的公开数据库,也是目前收集族群数量最大的群体基因组数据库,为研究人员、临床医生及学生和公众理解不同人群的遗传背景提供查询和分析平台。 /p p   人类族群多样性的形成是迁移、隔离、分化、再接触和交流的复杂演化过程。同时,长期对特定环境的适应或能影响特定的性状以及基因组局部区域的多样性变化。相对来讲,人群的基因组多样性在很大程度上决定了其表型多样性——这也是族群特异性的表型可以世代传承的原因。因此,要真正理解人类不同族群在肤色、体质以及疾病等性状上的差异,最终需要回到基因组、追溯人群的演化历程。众多大型国际计划(比如人类单倍体型图计划和千人基因组计划)以及我国此前完成的各类全基因组关联研究(GWAS)集中关注常见主体人群,而对各地少数族群(大多是土著人群)的研究较为缺乏。部分研究人员逐渐意识到,在一个人群研究中的困惑,往往在另一个人群的研究中找到答案,例如科研人员对比青藏高原人群的基因组,了解到为何平原人群无法像藏族人那样舒适地生活在高原上。专家认为,这就是多样性的魅力,也是进化留给我们的财富。 /p p   PGG.Population正是在这样的大背景下建立起来。研究人员通过测序或收集众多人类群体基因组研究数据,对每个族群的基因组重新整合与分析(包括人群的地理语言归属等基本信息、Y染色体与线粒体谱系、群体间亲缘关系、群体遗传结构、遗传混合以及自然选择印记等),并建立数据库,以开放获取的方式向公众展示每个族群的基因组多样性与祖源信息。目前,该数据库包括7122个个体的基因组数据,覆盖107个国家的356个族群,每个族群都有自己的“故事”。该数据库以理解每个人群的基因组多样性与遗传背景为主,对其他研究领域也具有重要的学术意义和应用价值,人类群体基因组数据库建设任重道远。全世界有2000多个族群,而该数据库目前只包括世界族群的1/6强。课题组正在收集或产生更多的来自不同族群基因组数据,以覆盖更多的族群,以期用于全面探索亚洲人群尤其是东亚、东南亚族群的演化历史和自然选择等遗传和演化问题。同时,数据库可供遗传学、语言学、体质人类学、医学等行业参考和使用,应用于生物医学等多个领域的研究。此外,科研人员希望公众通过访问和查询该数据库,对人类基因组多样性和人群祖源等方面的知识和信息有更广泛和深入的理解。 /p p   研究工作得到了中科院战略性先导科技专项(B类)、国家自然科学基金委重大研究计划及国家杰出青年科学基金、中科院青年促进会、上海市科委等的资助,并得到国家遗传与发育协同创新中心支持。 /p p br/ /p p style=" text-align:center " img alt=" " oldsrc=" W020171110380069934902.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201711/uepic/db472810-1287-4118-a73b-a13ece4720ca.jpg" style=" border-left-width: 0px border-right-width: 0px border-bottom-width: 0px border-top-width: 0px" uploadpic=" W020171110380069934902.jpg" / /p p style=" text-align: center " PGG.Population数据库网站主界面 /p

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  • 英开发出简化的基因组测序新方法

    无需进行文库制备,所用DNA样本比标准方法更少2012年12月13日 来源: 中国科技网 作者: 陈丹 中国科技网讯 据物理学家组织网12月12日(北京时间)报道,英国研究人员简化了基因组测序的标准流程,首次无需进行文库制备便完成了DNA(脱氧核糖核酸)单分子测序,而且新方法只要很少量的DNA就能获得序列数据,用量可低至不到1纳克(10亿分之一克),仅为常规测序方法的500分之一到600分之一。 文库制备是指从测序前基因组样本中提取不同长度的DNA片段,这一过程不仅费力、费时,还会浪费DNA,而新技术能极大地减少DNA的损耗,并缩短测序时间。 该研究论文的第一作者、英国威康信托基金会桑格研究所的保罗·库普兰说:“我们用这种方法对病毒和细菌的基因组测序后发现,即使在相对较低的水平,我们也能够确定所检测的是何种有机物,不论样本中是否存在特定的基因或质粒(这对于确定抗生素耐药性很重要),或者其他信息,如对特定DNA碱基的修改等。”他表示,一旦技术得到优化,将在快速、高效地识别医院和其他医疗场所中的细菌和病毒方面具有很大的应用潜力。 研究小组利用第三代单分子测序系统PacBio RS演示了这种简化的直接测序方法。他们仅仅用800皮克(千分之一纳克)DNA来分析一个生物体的基因组,尽管测序仪只读取了基因组的70个序列片段,相对于常规测序方法获得的数据来说不过是很小的一部分,但这些信息足以让研究人员确定他们所检测的生物体的品种。 这项技术也使得科学家能够对此前无法识别的宏基因组(也称微生物环境基因组)样本中的生物体进行确认。“为微生物测序,首先需要能够在实验室中培养它们。”论文的主要作者、英国巴布拉汉研究所的塔米尔·钱德拉说,“这不仅耗费时间,而且有时候微生物不生长,为它们的基因组测序极其困难。”他表示,新方法可以直接对微生物测序,短时间内便可确定其“身份”。 论文的另一主要作者、威康信托基金会桑格研究所的哈罗德·斯维尔德洛说:“我们的技术可以在对所测序列没有任何先验知识、没有特定微生物试剂的条件下,在很短的时间内操作,这是一种很有前途的替代手段,可应用于控制感染等临床需要。”(记者陈丹) 总编辑圈点 长久以来,基因测序等围绕基因科学所展开的研究,都被人们贴上了从本源上解开人体生命奥秘、彻底解除遗传疾病威胁等殷切的标签。多国为提高社会健康水平,都开展了解码国民DNA的活动,有些甚至覆盖全基因组。然而,面对由30亿个碱基对构成的人类基因组,精确测序注定将是一场浩大而又漫长的工程。如何能快速、准确地将海量DNA数据转化为有帮助的实用信息,已经成为该领域科学家们面临的重大挑战之一。因而我们说,英国科学家此番取得的突破,不管是从整个学科研究的方法论层面,还是从临床应用的角度,都提高了基因研究服务于人类的速度。 《科技日报》(2012-12-13 一版)

  • 蛋白质数据库介绍

    蛋白质数据库1.PIR和PSDPIR国际蛋白质序列数据库(PSD)是由蛋白质信息资源(PIR)、慕尼黑蛋白质序列信息中心(MIPS)和日本国际蛋白质序列数据库(JIPID)共同维护的国际上最大的公共蛋白质序列数据库。这是一个全面的、经过注释的、非冗余的蛋白质序列数据库,包含超过142,000条蛋白质序列(至99年9月),其中包括来自几十个完整基因组的蛋白质序列。所有序列数据都经过整理,超过99%的序列已按蛋白质家族分类,一半以上还按蛋白质超家族进行了分类。PSD的注释中还包括对许多序列、结构、基因组和文献数据库的交叉索引,以及数据库内部条目之间的索引,这些内部索引帮助用户在包括复合物、酶-底物相互作用、活化和调控级联和具有共同特征的条目之间方便的检索。每季度都发行一次完整的数据库,每周可以得到更新部分。PSD数据库有几个辅助数据库,如基于超家族的非冗余库等。PIR提供三类序列搜索服务:基于文本的交互式检索;标准的序列相似性搜索,包括BLAST、FASTA等;结合序列相似性、注释信息和蛋白质家族信息的高级搜索,包括按注释分类的相似性搜索、结构域搜索GeneFIND等。PIR和PSD的网址是:http://pir.georgetown.edu/。数据库下载地址是:ftp://nbrfa.georgetown.edu/pir/。2. SWISS-PROT SWISS-PROT是经过注释的蛋白质序列数据库,由欧洲生物信息学研究所(EBI)维护。数据库由蛋白质序列条目构成,每个条目包含蛋白质序列、引用文献信息、分类学信息、注释等,注释中包括蛋白质的功能、转录后修饰、特殊位点和区域、二级结构、四级结构、与其它序列的相似性、序列残缺与疾病的关系、序列变异体和冲突等信息。SWISS-PROT中尽可能减少了冗余序列,并与其它30多个数据建立了交叉引用,其中包括核酸序列库、蛋白质序列库和蛋白质结构库等。利用序列提取系统(SRS)可以方便地检索SWISS-PROT和其它EBI的数据库。SWISS-PROT只接受直接测序获得的蛋白质序列,序列提交可以在其Web页面上完成。SWISS-PROT的网址是:http://www.ebi.ac.uk/swissprot/。3. PROSITEPROSITE数据库收集了生物学有显著意义的蛋白质位点和序列模式,并能根据这些位点和模式快速和可靠地鉴别一个未知功能的蛋白质序列应该属于哪一个蛋白质家族。有的情况下,某个蛋白质与已知功能蛋白质的整体序列相似性很低,但由于功能的需要保留了与功能密切相关的序列模式,这样就可能通过PROSITE的搜索找到隐含的功能motif,因此是序列分析的有效工具。PROSITE中涉及的序列模式包括酶的催化位点、配体结合位点、与金属离子结合的残基、二硫键的半胱氨酸、与小分子或其它蛋白质结合的区域等;除了序列模式之外,PROSITE还包括由多序列比对构建的profile,能更敏感地发现序列与profile的相似性。PROSITE的主页上提供各种相关检索服务。PROSITE的网址是:http://www.expasy.ch/prosite/。4. PDB蛋白质数据仓库(PDB)是国际上唯一的生物大分子结构数据档案库,由美国Brookhaven国家实验室建立。PDB收集的数据来源于X光晶体衍射和核磁共振(NMR)的数据,经过整理和确认后存档而成。目前PDB数据库的维护由结构生物信息学研究合作组织(RCSB)负责。RCSB的主服务器和世界各地的镜像服务器提供数据库的检索和下载服务,以及关于PDB数据文件格式和其它文档的说明,PDB数据还可以从发行的光盘获得。使用Rasmol等软件可以在计算机上按PDB文件显示生物大分子的三维结构。RCSB的PDB数据库网址是:http://www.rcsb.org/pdb/。5. SCOP蛋白质结构分类(SCOP)数据库详细描述了已知的蛋白质结构之间的关系。分类基于若干层次:家族,描述相近的进化关系;超家族,描述远源的进化关系;折叠子(fold),描述空间几何结构的关系;折叠类,所有折叠子被归于全α、全β、α/β、α+β和多结构域等几个大类。SCOP还提供一个非冗余的ASTRAIL序列库,这个库通常被用来评估各种序列比对算法。此外,SCOP还提供一个PDB-ISL中介序列库,通过与这个库中序列的两两比对,可以找到与未知结构序列远缘的已知结构序列。SCOP的网址是:http://scop.mrc-lmb.cam.ac.uk/scop/。6. COG蛋白质直系同源簇(COGs)数据库是对细菌、藻类和真核生物的21个完整基因组的编码蛋白,根据系统进化关系分类构建而成。COG库对于预测单个蛋白质的功能和整个新基因组中蛋白质的功能都很有用。利用COGNITOR程序,可以把某个蛋白质与所有COGs中的蛋白质进行比对,并把它归入适当的COG簇。COG库提供了对COG分类数据的检索和查询,基于Web的COGNITOR服务,系统进化模式的查询服务等。蛋白质直系同源簇(COGs)数据库是对细菌、藻类和真核生物的21个完整基因组的编码蛋白,根据系统进化关系分类构建而成。COG库对于预测单个蛋白质的功能和整个新基因组中蛋白质的功能都很有用。利用COGNITOR程序,可以把某个蛋白质与所有COGs中的蛋白质进行比对,并把它归入适当的COG簇。COG库提供了对COG分类数据的检索和查询,基于Web的COGNITOR服务,系统进化模式的查询服务等。COG库的网址是:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/COG。下载COG库和COGNITOR程序在:ftp://ncbi.nlm.nih.gov/pub/COG

  • 【转帖】蛋白质数据库介绍!

    蛋白质数据库 1. PIR和PSDPIR国际蛋白质序列数据库(PSD)是由蛋白质信息资源(PIR)、慕尼黑蛋白质序列信息中心(MIPS)和日本国际蛋白质序列数据库(JIPID)共同维护的国际上最大的公共蛋白质序列数据库。这是一个全面的、经过注释的、非冗余的蛋白质序列数据库,包含超过142,000条蛋白质序列(至99年9月),其中包括来自几十个完整基因组的蛋白质序列。所有序列数据都经过整理,超过99%的序列已按蛋白质家族分类,一半以上还按蛋白质超家族进行了分类。PSD的注释中还包括对许多序列、结构、基因组和文献数据库的交叉索引,以及数据库内部条目之间的索引,这些内部索引帮助用户在包括复合物、酶-底物相互作用、活化和调控级联和具有共同特征的条目之间方便的检索。每季度都发行一次完整的数据库,每周可以得到更新部分。PSD数据库有几个辅助数据库,如基于超家族的非冗余库等。PIR提供三类序列搜索服务:基于文本的交互式检索;标准的序列相似性搜索,包括BLAST、FASTA等;结合序列相似性、注释信息和蛋白质家族信息的高级搜索,包括按注释分类的相似性搜索、结构域搜索GeneFIND等。 PIR和PSD的网址是:http://pir.georgetown.edu/。 数据库下载地址是:ftp://nbrfa.georgetown.edu/pir/。 2. SWISS-PROT SWISS-PROT是经过注释的蛋白质序列数据库,由欧洲生物信息学研究所(EBI)维护。数据库由蛋白质序列条目构成,每个条目包含蛋白质序列、引用文献信息、分类学信息、注释等,注释中包括蛋白质的功能、转录后修饰、特殊位点和区域、二级结构、四级结构、与其它序列的相似性、序列残缺与疾病的关系、序列变异体和冲突等信息。SWISS-PROT中尽可能减少了冗余序列,并与其它30多个数据建立了交叉引用,其中包括核酸序列库、蛋白质序列库和蛋白质结构库等。利用序列提取系统(SRS)可以方便地检索SWISS-PROT和其它EBI的数据库。 SWISS-PROT只接受直接测序获得的蛋白质序列,序列提交可以在其Web页面上完成。 SWISS-PROT的网址是:http://www.ebi.ac.uk/swissprot/。 3. PROSITE PROSITE数据库收集了生物学有显著意义的蛋白质位点和序列模式,并能根据这些位点和模式快速和可靠地鉴别一个未知功能的蛋白质序列应该属于哪一个蛋白质家族。有的情况下,某个蛋白质与已知功能蛋白质的整体序列相似性很低,但由于功能的需要保留了与功能密切相关的序列模式,这样就可能通过PROSITE的搜索找到隐含的功能motif,因此是序列分析的有效工具。PROSITE中涉及的序列模式包括酶的催化位点、配体结合位点、与金属离子结合的残基、二硫键的半胱氨酸、与小分子或其它蛋白质结合的区域等;除了序列模式之外,PROSITE还包括由多序列比对构建的profile,能更敏感地发现序列与profile的相似性。PROSITE的主页上提供各种相关检索服务。PROSITE的网址是:http://www.expasy.ch/prosite/。 4. PDB蛋白质数据仓库(PDB)是国际上唯一的生物大分子结构数据档案库,由美国Brookhaven国家实验室建立。PDB收集的数据来源于X光晶体衍射和核磁共振(NMR)的数据,经过整理和确认后存档而成。目前PDB数据库的维护由结构生物信息学研究合作组织(RCSB)负责。RCSB的主服务器和世界各地的镜像服务器提供数据库的检索和下载服务,以及关于PDB数据文件格式和其它文档的说明,PDB数据还可以从发行的光盘获得。使用Rasmol等软件可以在计算机上按PDB文件显示生物大分子的三维结构。RCSB的PDB数据库网址是:http://www.rcsb.org/pdb/。 5. SCOP 蛋白质结构分类(SCOP)数据库详细描述了已知的蛋白质结构之间的关系。分类基于若干层次:家族,描述相近的进化关系;超家族,描述远源的进化关系;折叠子(fold),描述空间几何结构的关系;折叠类,所有折叠子被归于全α、全β、α/β、α+β和多结构域等几个大类。SCOP还提供一个非冗余的ASTRAIL序列库,这个库通常被用来评估各种序列比对算法。此外,SCOP还提供一个PDB-ISL中介序列库,通过与这个库中序列的两两比对,可以找到与未知结构序列远缘的已知结构序列。SCOP的网址是:http://scop.mrc-lmb.cam.ac.uk/scop/。6. COG 蛋白质直系同源簇(COGs)数据库是对细菌、藻类和真核生物的21个完整基因组的编码蛋白,根据系统进化关系分类构建而成。COG库对于预测单个蛋白质的功能和整个新基因组中蛋白质的功能都很有用。利用COGNITOR程序,可以把某个蛋白质与所有COGs中的蛋白质进行比对,并把它归入适当的COG簇。COG库提供了对COG分类数据的检索和查询,基于Web的COGNITOR服务,系统进化模式的查询服务等。COG库的网址是:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/COG。下载COG库和COGNITOR程序在:ftp://ncbi.nlm.nih.gov/pub/COG。

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  • 代谢组学指对某一生物、组织或细胞在一特定生理时期内形成的各种代谢产物进行全面定性和定量分析的一系列技术,主要研究的是各种代谢途径的底物和产物的小分子代谢物(通常MW<1000),近年来在食品及医药领域都有广泛的应用,如可用于改善食品口味和品质、开发功能保健食品、判别食品真伪及对食品进行质量控制,对血液、细胞和尿液的代谢物进行分析可以阐明生理和病理机制、发现先天性代谢缺陷或癌症的标志物等。代谢组学样品尤其是生物样品通常含有大量的干扰物质,如何从大量检出组分中快速确定哪些化合物是目标分析的关键物质以及如何准确排除干扰组分检测到痕量代谢物是目前研究工作者所面临的挑战。岛津一直致力于为代谢组学研究工作开发配套解决方案,数年前就推出了针对性的专业数据库,并不断进行更新和升级,今年该数据库再一次进行了强有力的扩充和升级,与此同时岛津积极与国内客户开展合作进一步扩充数据库。代谢物数据库包含代谢物组分的各种信息,是代谢物分析的有力手段。Smart Metabolites Database Ver.2化合物数量扩增至600多种,新增植物次生代谢物,如功能性成分儿茶素和绿原酸等代谢物信息,同时提供氨基酸、脂肪酸和糖的专用分析方法,扩展了数据库的适用范围。&bull 自动创建代谢物检测高灵敏度MRM分析方法Scan方法是代谢物分析的传统方式,但是对于痕量组分尤其是代谢物有重叠或是有污染物干扰时灵敏度往往无法满足要求。代谢物数据库包含优化后的MRM分析条件,同时结合AART保留时间校准功能,无需标准品即可轻松创建高灵敏度和高选择性的MRM方法进行代谢物泛靶向分析,即使是痕量组分也能准确定性和定量。&bull 省时、省力代谢物数据库包含600多种化合物信息,适用于各种样品分析,但与此同时数据分析时间也随着可分析化合物种类的增多而延长。为了更好的满足用户需求,新版数据库增加过滤功能,根据不同的样品的类型(植物、动物、血液、尿液、细胞),允许用户只选择和分析给定样品中可能被检测到的代谢物,从而大大节省分析过程中的时间和劳动力。&bull 提供“即时可用”的糖定量分析方法代谢组学分析中常用甲氧肟-TMS衍生化法,但是还原糖会产生多种几何异构体,在色谱上难以实现分离。数据库增加新的糖衍生化方法实现糖的选择性检测,同时包含24种主要糖分析所需的化合物信息和校准曲线信息,无需标准品即可轻松获得糖的半定量结果。&bull 食品代谢组学分析完整解决方案基于新版代谢物数据提供GC/MS食品代谢组学分析从样本制备到多变量分析的完整支持。数据库包含的“代谢组学手册”全方位说明从样品制备到多变量分析的每个步骤,即使是初学者也可以根据手册轻松应对。应用实例——番茄品种间的多变量分析利用Smart Metabolites Database Ver.2 对4种不同番茄的代谢物进行分析,然后利用多组学方法包,观察不同品种之间的差异。从分析结果可以看出,与其它番茄品种相比,A品种含有大量的氨基酸,C品种则含有大量的糖。同时利用糖的专用分析方法对不同番茄品种的糖代谢物进行半定量分析,从而确证每个品种间存在差异。
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  • GC-MS(/MS)有效识别香味物质的专业数据库香味物质因其具有令人愉悦的香气,广泛用于食品、日化产品等领域,正确识别香味物质将有利于相关产业的发展。岛津香味物质数据库注册有500种以上的香味组分,可快速实现定性筛查找到关键的香味化合物,创建高灵敏度分析方法。&bull 高准确度自动识别香味化合物Smart Aroma Database利用保留时间、色谱峰、特征离子、数据库谱库检索多重比对快速识别传统方法无法确认的香味物质。AART功能(自动调整化合物的保留时间)利用保留指数和正构烷烃的保留时间自动调整目标化合物的保留时间。&bull 半定量功能及气味特征快速分析引发香味的化合物数据库中所包含的化合物都登记有气味感官信息,同时也登记了每个化合物的灵敏度系数和保留指数,因此可以通过测量灵敏度校正物质计算出被检测化合物的半定量浓度。利用这一信息,可以从检测到的化合物中分析产生香气的化合物。&bull 无需标准品即可实现MRM及SIM方法高灵敏度目标物分析利用香味物质数据库可自动创建MRM和SIM的测量方法和数据分析方法。 通常Scan方法分析的灵敏度可能无法满足香味物质检测需求,MRM和SIM方法则可以快速实现高灵敏度的目标分析,尤其是样品中有杂质干扰时MRM方法能够实现高灵敏度分析,消除杂质影响。&bull 支持多种样品前处理设备和GC-O系统&bull 操作环境GC-MSGCMS NX series, GCMS-QP2020, GCMS-TQ series, GCMS-QP2010 SEWorkstationGCMSsolution Ver.4.53 SP1 or laterExcelMicrosoft Excel 2019 (32-bit/64-bit), 2016 (32-bit)&bull 注意事项使用岛津指定的色谱柱和分析条件以获得准确的保留时间和保留指数使用数据库中的提供的方法文件作为仪器条件,实现对该数据库中注册的化合物进行精确的鉴别
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  • 日立高效液相色谱仪自推出以来,凭借优异的性能,高度的可靠性,结实耐用,得到了用户的广泛认可。对于液相用户来说,尤其是制药企业用户,除了色谱硬件本身,软件也是关乎分析测定的重要环节。日立一直都高度重视客户对色谱软件的需求,不断进行技术研发和升级。自2020年推出符合制药法规、功能强大的ChromAssist色谱数据管理系统以来,持续技术创新,特隆重推出功能更加完善的ChromAssist4.1数据库版色谱数据管理系统。特点●支持数据完整性具有用户管理、权限管理、项目管理、审计追踪、电子签名、锁屏保护等功能。●具有数据管理(数据库)功能内置PostgreSQL 12.4数据库,具有项目存档和还原、审计追踪存档和还原功能,以及数据库的自动和手动备份功能。●支持单机版和网络版既支持单机版,也支持网络版配置,通过网络版系统可实现集中的数据管理、用户管理和用户权限管理。 可支持●支持FDA 21 CFR Part 11 数据完整性(1) 可实现用户管理、身份验证、权限组管理(2) 具有权限管理功能(3) 通过数据库进行数据管理(4) 可进行文件修改管理,包括记录变更原因和输入原因(5) 具有电子签名功能(6) 具有全面的审计追踪记录(7) 具有操作保护功能,且日期和时间不能更改●支持网络版(1) 集中的数据管理,所有数据都在服务器PC中储存和管理(2) 集中的用户管理,所有用户都可以使用一个用户名和密码操作所有客户端PC(3) 集中的用户权限管理,每个用户对所有客户端PC上的系统具有相同的权限(4) 远程监测,用户可以监控每个客户端PC上所有连接仪器的状态(5) 远程控制,用户可以在每个客户端PC上操作所有连接的仪器更多功能●可实现USB设备管理●内置系统适用性评估功能●灵活的报告模板,多种输出格式●强大的向导功能,包括从仪器启动、分析、数据处理到故障排查的向导功能 ChromAssist4.1数据库版色谱数据管理系统支持日立高效液相色谱仪Chromaster和Primaide型号,具有完善的制药法规依从性和丰富的功能,期待您的亲身体验!
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基因组数据库相关的耗材

  • 人类基因组芯片配件
    人类基因组芯片配件是全球第一个完全基于人类基因组顺序的基因芯片微阵列,这种基因芯片的设计和制造使用了完整注解的25 509组人类基因。 这种新一代人类基因组芯片配件相对于其它产品有重要优势,其它产品往往从来源源注释不清的基因数据库组成ESTs序列。 这 种ArrayIt人类基因组芯片H25K/BT是一种多用途微阵列,含有26304长的寡核苷酸,设计用来优化在一个单一的生化反应中的对整个人类基因组 的研究。用户可以利用从基因组DNA,mRNA和蛋白质中的样品。可以研究许多问题,从核型分析和基因表达分析,到以染色质结构和蛋白质-DNA相互作用 的问题都可以研究。基因表达的革命性的学说是,一个位点上基因的单个杂交反应中可以定量测量超过300 000个基因转录。研究人员可能在H25K/ BT芯片买到一个或多个寡核苷酸。 关于生物信息学,寡核苷酸生产的最先进的技术,芯片印刷和表面化学带来前所未有的特异性和敏感性,从而优化结果的分析和利用。 编号 名称 H25K:BT 人类整个基因组(25 509 基因 - 26 304 长寡核苷酸)
  • 人类基因组芯片
    人类基因组是全球第一个完全基于人类基因组顺序的基因芯片微阵列,这种基因芯片的设计和制造使用了完整注解的25 509组人类基因。 这种新一代人类基因组芯片相对于其它产品有重要优势,其它产品往往从来源源注释不清的基因数据库组成ESTs序列。 这 种ArrayIt人类基因组芯片H25K/BT是一种多用途微阵列,含有26304长的寡核苷酸,设计用来优化在一个单一的生化反应中的对整个人类基因组 的研究。用户可以利用从基因组DNA,mRNA和蛋白质中的样品。可以研究许多问题,从核型分析和基因表达分析,到以染色质结构和蛋白质-DNA相互作用 的问题都可以研究。基因表达的革命性的学说是,一个位点上基因的单个杂交反应中可以定量测量超过300 000个基因转录。研究人员可能在H25K/ BT芯片买到一个或多个寡核苷酸。 关于生物信息学,寡核苷酸生产的最先进的技术,芯片印刷和表面化学带来前所未有的特异性和敏感性,从而优化结果的分析和利用。 编号 名称 H25K:BT 人类整个基因组(25 509 基因 - 26 304 长寡核苷酸)
  • 干血斑基因组DNA提取试剂盒
    产品特点产品特点: 处理样本: 3-10 片直径为 3 mm 的干血斑样品操作便捷:采用磁珠法核酸提取,45分钟内即可获得高质量DNA高纯品质:提取的DNA片段完整性好、纯度高、质量稳定可靠安全无毒:实验全程无需使用酚/氩仿等有毒有害溶剂自动化:可整合自动化提取仪,实现高通量自动化提取 应用场景提取的核酸可适用于SNP分型、NGS、多重PCR荧光定量、芯片杂交、高通量测序等检测方法,可应用于亲权鉴定、身份识别、数据库建立、肿瘤基因检测等检测项目。 干血斑基因组DNA提取自动化解决方案 适配全自动核酸提取纯化仪平台 实验案例
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