stringtranslate.com

Список биологических баз данных

Биологические базы данных являются хранилищами биологической информации. [1] Журнал Nucleic Acids Research регулярно публикует специальные выпуски по биологическим базам данных и содержит список таких баз данных. В выпуске 2018 года содержится список из около 180 таких баз данных и обновлений ранее описанных баз данных. [2] Omics Discovery Index можно использовать для просмотра и поиска в нескольких биологических базах данных. Кроме того, портал NIAID Data Ecosystem Discovery Portal, разработанный Национальным институтом аллергии и инфекционных заболеваний (NIAID), позволяет осуществлять поиск по базам данных.

Мета базы данных

Мета-базы данных — это базы данных баз данных, которые собирают данные о данных для генерации новых данных. Они способны объединять информацию из разных источников и делать ее доступной в новой и более удобной форме или с акцентом на определенном заболевании или организме. Первоначально метаданные были только общим термином, относящимся просто к данным о данных, таким как теги, ключевые слова и заголовки разметки.

Базы данных модельных организмов

Базы данных модельных организмов предоставляют подробные биологические данные для интенсивно изучаемых организмов.

Базы данных нуклеиновых кислот

базы данных ДНК

Первичные базы данных составляют Международную базу данных последовательностей нуклеотидов (INSD). Они включают:

DDBJ (Япония), GenBank (США) и European Nucleotide Archive (Европа) являются репозиториями данных о нуклеотидных последовательностях всех организмов . Все три принимают заявки на нуклеотидные последовательности, а затем ежедневно обмениваются новыми и обновленными данными для достижения оптимальной синхронизации между ними. Эти три базы данных являются основными, поскольку они содержат исходные данные о последовательностях. Они сотрудничают с Sequence Read Archive (SRA), который архивирует необработанные считывания с высокопроизводительных инструментов секвенирования.

Вторичные базы данных: [ требуется разъяснение ]

Другие базы данных

Базы данных экспрессии генов

Базы данных экспрессии генов

Базы данных экспрессии генов на микрочипах

Базы данных генома

Эти базы данных собирают последовательности генома , аннотируют и анализируют их, а также предоставляют публичный доступ. Некоторые добавляют кураторство экспериментальной литературы для улучшения вычисляемых аннотаций. Эти базы данных могут содержать геномы многих видов или геном одного модельного организма .

Базы данных фенотипов

РНКбазы данных

Базы данных аминокислот/белков

(См. также: Список белков в организме человека)

Несколько общедоступных репозиториев данных и ресурсов были разработаны для поддержки и управления информацией, связанной с белками , открытия биологических знаний и генерации гипотез на основе данных. [15] Базы данных в таблице ниже выбраны из баз данных, перечисленных в выпусках баз данных Nucleic Acids Research (NAR) и коллекции баз данных, а также баз данных, перекрестно ссылающихся в UniProt KB. Большинство этих баз данных перекрестно ссылаются на UniProt / UniProt KB, так что идентификаторы могут быть сопоставлены друг с другом. [15]

Белки человека:

В стандартном геноме человека насчитывается около ~20 000 генов, кодирующих белки. (Примерно о ~1200 уже есть статьи в Википедии - Gene Wiki - о них). Если мы включим варианты сплайсинга, то может быть около 500 000 уникальных человеческих белков [16]

Различные типы баз данных белков

Базы данных путей передачи сигнала

Базы данных метаболических путей и функций белков

Таксономические базы данных

Многочисленные базы данных собирают информацию о видах и других таксономических категориях. Каталог жизни — это особый случай, поскольку это метабаза данных из примерно 150 специализированных «глобальных баз данных видов» (GSD), которые собрали названия и другую информацию о (почти) всех описанных и, таким образом, «известных» видах.

Базы данных изображений

Изображения играют важную роль в биомедицине, начиная от изображений антропологических образцов и заканчивая зоологией . Однако существует относительно немного баз данных, посвященных сбору изображений, хотя некоторые проекты, такие как iNaturalist, собирают фотографии как основную часть своих данных. Особым случаем «изображений» являются трехмерные изображения, такие как белковые структуры или трехмерные реконструкции анатомических структур. Базы данных изображений включают, среди прочего: [22]

Радиологические базы данных

Дополнительные базы данных

Базы данных экзосом

Базы данных математических моделей

Базы данных наустойчивость к противомикробным препаратамставки и потребление антибиотиков

Базы данных наустойчивость к противомикробным препаратаммеханизмы

Базы данных в стиле Wiki

Специализированные базы данных

Ссылки

  1. ^ Wren JD, Bateman A (октябрь 2008 г.). «Базы данных, могилы данных и пыль на ветру». Биоинформатика . 24 (19): 2127–8. doi : 10.1093/bioinformatics/btn464 . PMID  18819940.
  2. ^ "Том 46 Выпуск D1 | Исследования нуклеиновых кислот | Oxford Academic". academic.oup.com . Получено 04.09.2018 .
  3. ^ Lock A, Rutherford K, Harris MA, Hayles J, Oliver SG, Bähler J, Wood V (январь 2019 г.). «PomBase 2018: управляемая пользователем повторная реализация базы данных делящихся дрожжей обеспечивает быстрый и интуитивно понятный доступ к разнообразной, взаимосвязанной информации». Nucleic Acids Research . 47 (D1): D821–D827. doi :10.1093/nar/gky961. PMC 6324063 . PMID  30321395. 
  4. ^ Zhu B, Stülke J (январь 2018 г.). «SubtiWiki в 2018 г.: от генов и белков до функциональной сетевой аннотации модельного организма Bacillus subtilis». Nucleic Acids Research . 46 (D1): D743–D748. doi :10.1093/nar/gkx908. PMC 5753275. PMID  29788229 . 
  5. ^ Маргарита Гарсия-Эрнандес; Таня Берардини; Гуанхун Чен; Дебби Крист; Эшлинг Дойл; Ева Хуала; Эмма Ни; Марк Ламбрехт; Нил Миллер; Лукас А. Мюллер; Супарна Мундоди; Леонора Райзер; Сын Ю. Ри; Рэнди Шолл; Джули Таклинд; Дэн К. Уимс; Йихе Ву; Ирис Сюй; Дэниел Ю; Чонвон Юн; Пейфэнь Чжан (ноябрь 2002 г.). «ТАИР: ресурс интегрированных данных об арабидопсисе». Функциональная и интегративная геномика . 2 (6): 239–253. doi : 10.1007/s10142-002-0077-z. PMID  12444417. S2CID  7827488.
  6. ^ Powell S, Forslund K, Szklarczyk D, Trachana K, Roth A, Huerta-Cepas J, et al. (январь 2014 г.). "eggNOG v4.0: вложенный вывод ортологии для 3686 организмов". Nucleic Acids Research . 42 (выпуск базы данных): D231-9. doi : 10.1093/nar/gkt1253 . PMC 3964997. PMID  24297252 . 
  7. ^ Huerta-Cepas J, Szklarczyk D, Heller D, Hernández-Plaza A, Forslund SK, Cook H и др. (январь 2019 г.). "eggNOG 5.0: иерархический, функционально и филогенетически аннотированный ресурс ортологии на основе 5090 организмов и 2502 вирусов". Nucleic Acids Research . 47 (D1): D309–D314. doi : 10.1093/nar/gky1085 . PMC 6324079. PMID  30418610 . 
  8. ^ ArrayExpress
  9. ^ ГЕО
  10. ^ "Атлас белков человека". www.proteinatlas.org . Получено 27.05.2019 .
  11. ^ Dash S, Campbell JD, Cannon EK, Cleary AM, Huang W, Kalberer SR и др. (январь 2016 г.). «Информационная система по бобовым (LegumeInfo.org): ключевой компонент набора объединенных ресурсов данных для семейства бобовых». Nucleic Acids Research . 44 (D1): D1181-8. doi :10.1093/nar/gkv1159. PMC 4702835. PMID  26546515 . 
  12. ^ "База данных генома Saccharomyces | SGD". www.yeastgenome.org . Получено 04.09.2018 .
  13. ^ Грант Д., Нельсон Р. Т., Кэннон С. Б., Шумейкер Р. К. (январь 2010 г.). "SoyBase, база данных генетики и геномики сои USDA-ARS". Nucleic Acids Research . 38 (выпуск базы данных): D843-6. doi :10.1093/nar/gkp798. PMC 2808871. PMID  20008513 . 
  14. ^ "IRESbase".
  15. ^ ab Chen C, Huang H, Wu CH (2017). "Базы данных и ресурсы белковой биоинформатики". В Wu CH, Arighi CN, Ross KE (ред.). Белковая биоинформатика . Методы в молекулярной биологии. Т. 1558. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Springer New York. стр. 3–39. doi :10.1007/978-1-4939-6783-4_1. ISBN 978-1-4939-6781-0. PMC  5506686 . PMID  28150231.
  16. ^ Карнковская, Анна; Трейтли, Себастьян К.; Брзонь, Ондржей; Новак, Лукаш; Вацек, Войтех; Соукал, Петр; Барлоу, Лаэль Д.; Герман, Эмили К.; Пипалия, Света В.; Панек, Томаш; Жихала, Дэвид; Петржелкова, Романа; Бутенко, Анжелика; Эме, Лаура; Лестница, Кортни В.; Роджер, Эндрю Дж.; Элиаш, Марек; Дакс, Джоэл Б.; Хампл, Владимир (2019). «Геном оксимонад демонстрирует каноническую эукариотическую сложность в отсутствие митохондрии». Молекулярная биология и эволюция . 36 (10): 2292–2312. doi :10.1093/molbev/msz147. PMC 6759080. PMID 31387118  . 
  17. ^ Кешава Прасад, Т.С.; Гоэл, Р.; Кандасами, К.; Киртикумар, С.; Кумар, С.; Мативанан, С.; Теликичерла, Д.; Раджу, Р.; Шафрин, Б.; Венугопал, А.; Балакришнан, Л.; Маримуту, А.; Банерджи, С.; Соманатан, Д.С.; Себастьян, А.; Рани, С.; Рэй, С.; Гаррис Кишор, CJ; Кант, С.; Ахмед, М.; Кашьяп, МК; Мохмуд, Р.; Рамачандра, ЮЛ; Кришна, В.; Рахиман, бакалавр; Мохан, С.; Ранганатан, П.; Рамабадран, С.; Черкады, Р.; Панди, А. (2008). «Справочная база данных по белкам человека — обновление 2009 г.». Исследования нуклеиновых кислот . 37 (выпуск базы данных): D767–D772. doi :10.1093/nar/gkn892. PMC 2686490. PMID  18988627 . 
  18. ^ Mir S, Alhroub Y, Anyango S, Armstrong DR, Berrisford JM, Clark AR и др. (январь 2018 г.). «PDBe: на пути к инфраструктуре многократной доставки данных в банке данных белков в Европе». Nucleic Acids Research . 46 (D1): D486–D492. doi :10.1093/nar/gkx1070. PMC 5753225. PMID  29126160 . 
  19. ^ Kinjo AR, Bekker GJ, Suzuki H, Tsuchiya Y, Kawabata T, Ikegawa Y, Nakamura H (январь 2017 г.). «Банк данных белков Японии (PDBj): обновленные пользовательские интерфейсы, структура описания ресурсов, инструменты анализа для больших структур». Nucleic Acids Research . 45 (D1): D282–D288. doi :10.1093/nar/gkw962. PMC 5210648 . PMID  27789697. 
  20. ^ Rose PW, Prlić A, Altunkaya A, Bi C, Bradley AR, Christie CH и др. (январь 2017 г.). «Банк данных белков RCSB: интегративный взгляд на информацию о белках, генах и трехмерной структуре». Nucleic Acids Research . 45 (D1): D271–D281. doi :10.1093/nar/gkw1000. PMC 5210513 . PMID  27794042. 
  21. ^ Хермякоб Х., Монтекки-Палацци Л., Левингтон С., Мудали С., Керриен С., Орчард С. и др. (январь 2004 г.). «IntAct: база данных молекулярных взаимодействий с открытым исходным кодом». Исследования нуклеиновых кислот . 32 (Проблема с базой данных): D452-5. дои : 10.1093/nar/gkh052. ПМК 308786 . ПМИД  14681455. 
  22. ^ ab Ellenberg J, Swedlow JR, Barlow M, Cook CE, Sarkans U, Patwardhan A и др. (ноябрь 2018 г.). «Призыв к публичным архивам биологических данных изображений». Nature Methods . 15 (11): 849–854. doi :10.1038/s41592-018-0195-8. PMC 6884425 . PMID  30377375. 
  23. ^ Tendler BC, Hanayik T, Ansorge O, Bangerter-Christensen S, Berns GS, Bertelsen MF и др. (март 2022 г.). «Цифровой банк мозга, платформа открытого доступа для наборов данных посмертной визуализации». eLife . 11 : e73153. doi : 10.7554/eLife.73153 . PMC 9042233 . PMID  35297760. 
  24. ^ Iudin A, Korir PK, Salavert-Torres J, Kleywegt GJ, Patwardhan A (май 2016 г.). «EMPIAR: публичный архив необработанных данных изображений электронной микроскопии». Nature Methods . 13 (5): 387–388. doi :10.1038/nmeth.3806. PMID  27067018. S2CID  38996040.
  25. ^ Crickmore, N.; Berry, C.; Panneerselvam, S.; Mishra, R.; Connor, TR; Bonning, BC (ноябрь 2021 г.). «Основанная на структуре номенклатура пестицидных белков Bacillus thuringiensis и других бактерий». Журнал патологии беспозвоночных . 186 (D1): 107438. doi : 10.1016/j.jip.2020.107438 . PMID  32652083.
  26. ^ Panneerselvam S; Mishra R; Berry C; Crickmore N; Bonning BC (2022). «База данных BPPRC: веб-инструмент для доступа и анализа бактериальных пестицидных белков». База данных (Оксфорд) . 186 (D1): 107438. doi : 10.1093 /database/baac022 . PMC 9216523. PMID  35396594. 
  27. ^ Hounkpe BW, Chenou F, de Lima F, De Paula EV (январь 2021 г.). «База данных HRT Atlas v1.0: переопределение генов домашнего хозяйства человека и мыши и референтных транскриптов кандидатов путем добычи массивных наборов данных РНК-секвенирования». Nucleic Acids Research . 49 (D1): D947–D955. doi : 10.1093/nar/gkaa609 . PMC 7778946. PMID  32663312 . 
  28. ^ (IHEC) портал данных
  29. ^ CEEHRC
  30. ^ Чертеж
  31. ^ ЭГА
  32. ^ ГЛУБОКИЙ
  33. ^ КРЕСТ
  34. ^ «Глобальный обмен эпигеномами». Nature Methods . 15 (3): 151. 2018. doi : 10.1038/nmeth.4630 . ISSN  1548-7105.
  35. ^ Valverde H, Cantón FR, Aledo JC (ноябрь 2019 г.). «MetOSite: интегрированный ресурс для изучения сульфооксидации остатков метионина». Биоинформатика . 35 (22): 4849–4850. doi :10.1093/bioinformatics/btz462. PMC 6853639. PMID  31197322 . 

Внешние ссылки