國家基因組數據科學中心是由我國的重要生物數據平臺,致力于收集、整合、存儲和分析全球基因組學及相關組學數據,為生命科學研究提供數據共享和分析服務。上一期我們已經初步了解了NGDC的數據組成,那這一期跟隨小編一起進入實用功能全解析吧!
科研小白必看!還在為 SCI 一頭霧水?影響因子、分區、投稿技巧… 這些核心知識,一篇全搞懂!本文將系統梳理 SCI 的核心定義、關鍵關聯概念、實際用途及基礎操作方法,為科研新手提供清晰的認知參考。
今天為大家介紹一個由我國中科院打造的國家基因組科學數據中心(https://ngdc.cncb.ac.cn/)數據庫,包括原始測序數據歸檔庫GSA、基因組歸檔數據庫GWH、基因組變異數據庫GVM、非編碼RNA等。
在組學研究中,當我們獲得差異基因或代謝物列表后,如何將這些零散數據轉化為具有生物學意義的通路機制?KEGG 數據庫的數據分析功能正是連接數據與機制的關鍵橋梁。相比基礎的數據檢索,KEGG 的分析工具能實現從基因注釋到通路富集、從單一數據到多組學整合的深度分析。
在上期推文中,我們介紹了 KEGG 數據庫的數據結構與檢索方法,掌握了通路、基因、化合物等核心數據的獲取方式。本期將聚焦 KEGG 的數據分析功能,教你如何將基因列表轉化為生物學洞見,揭示基因背后的通路調控網絡。
在生信的學習中,大家都會聽說過KEGG富集分析,而且該方法在高通量測序分析中已然成為數據分析中必不可少的一環。這種分析方法依托的是由 Kanehisa實驗室 在1995年開發的KEGG數據庫,全稱為 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(京都基因與基因組百科全書),是分子水平功能注釋最常用的公共數據庫之一。
隨著科研信息化進程的加速,傳統紙質實驗記錄已難以滿足現代科研對數據完整性、安全性及協作效率的需求。電子實驗記錄本(ELN)作為科研數據管理的核心工具,逐漸成為各領域科研工作的重要支撐。創騰 iLabPower ELN 顛覆了傳統的紙質記錄方式,更通過數字化、智能化的設計,為科研人員提供了全新的實驗記錄體驗!
PatCID 是一個包含從專利中提取的化學結構圖像的數據庫,其數據質量超越了現有的自動生成數據庫,甚至可以與手動創建的數據庫相媲美,為自動文獻綜述和基于學習的分子生成方法提供了有希望的應用。
在生物技術領域中,生物序列是創新的核心要素,而傳統的關鍵詞檢索方法可能會忽略關鍵信息,增加風險。因此,專利領域常采用序列信息搜索來進行專利FTO和查新工作。當前的搜索方法主要依賴同源性序列比對算法,在序列庫中搜索相似序列以確保全面性的結果。然而,專利中存在一種特殊的序列,被稱為通式序列。
在藥物研發中,ADMET(吸收、分布、代謝、排泄、毒性)屬性是評估候選化合物成藥性的核心指標。傳統的實驗方法周期長、成本高,而計算預測工具為早期藥物篩選提供了高效、經濟的解決方案。盡早通過計算工具預測這些性質,可顯著降低實驗成本并加速研發進程。以下從工具功能、適用場景及使用建議三個維度,系統梳理當前主流的 ADMET 預測工具。
在生物信息學研究中,了解分子間的相互作用對于揭示生物過程的機制至關重要。隨著研究的深入,各種相互作用數據庫應運而生,為科研人員提供了豐富的資源。今天,我們就來介紹一些常用的相互作用數據庫,幫助大家在研究中更好地利用這些工具。
大家是不是遇到過這種情況?手握一堆測序數據,想找出哪些基因在兩組樣本中表達量不一樣,卻被復雜的R包和代碼勸退……別慌!今天給大家安利一個超好用的神器——GEO2R!它藏在NCBI的GEO數據庫里,不用編程就能完成基礎差異分析,簡直是科研萌新的救星!
在生信分析學習中,在線數據庫往往能為理解分析邏輯、驗證分析結果提供重要輔助。基于此,我們將以經典的富集分析在線數據庫DAVID為工具,通過實際操作詳細闡釋富集分析的具體方法,幫助大家更直觀地掌握這類核心分析技能。
在生物信息學研究中,核酸序列數據是解碼生命奧秘的核心,而數據庫則是儲存、管理這些數據的關鍵載體。作為亞洲地區首個綜合性核酸數據庫,DDBJ 不僅承擔著亞太地區核酸數據的存儲與共享重任,更以其獨特的功能設計和友好的使用體驗,成為生信初學者探索核酸世界的重要起點。今天就為大家詳細介紹一下 DDBJ的使用方法!
在生物信息學研究中,深入剖析基因功能及相關生物通路是理解生命活動機制的關鍵。Reactome數據庫作為生物通路研究的重要資源,不僅提供了豐富的通路注釋信息,還具備強大的分析功能,能助力科研人員從不同角度挖掘數據價值。本篇將為大家介紹 Reactome 數據庫的主要分析功能及其使用方法
Reactome 數據庫作為一個專注于生物通路注釋與分析的權威資源,為科研人員提供了系統且詳細的通路信息。作為生物信息學分析中常用的通路數據庫之一,Reactome以其高質量的人工注釋和清晰的層級結構受到研究人員青睞。本文將詳細介紹Reactome數據庫的功能特點及實用操作指南。
小伙伴們還在為挖不到靠譜的腫瘤基因組數據發愁嗎?今天手把手教你用cBioPortal——這個整合了TCGA/ICGC等頂刊數據的寶藏庫!cBioPortal整合體細胞突變/拷貝數變異/mRNA表達/甲基化 等多組學數據,還自帶了生存分析/互斥性分析/共表達網絡/通路分析 等數據分析的功能。從基因到臨床,從單癌到泛癌數據,統統能從cBioPortal挖出你想要的信息!