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綜合數(shù)據(jù)庫： 最權威的生物信息學網址鏈接：http://www. 生物信息學網址鏈接：http://www./links_directory/ Nucleic Acid Research Database Issue：http://nar./content/vol32/suppl_2/ 一、蛋白相關數(shù)據(jù)庫蛋白質結構域預測工具 Esignal：http://motif./esignal/ 信號傳導系統(tǒng)蛋白的結構域預測工具，凡是涉及到信號傳導系統(tǒng)的蛋白用這個預測效果最佳 SignalP：http://www.cbs./services/SignalP/ 信號肽預測工具，適合定位于非胞質位置的蛋白質 Emotif：http://motif./emotif-search/ 結構域預測工具，由于其用motif電子學習的方法產生結構域模型，故預測效果比Prosite好 Ematrix：http://fold./ematrix/ 是用Matrix的方法創(chuàng)建的結構域數(shù)據(jù)庫，可與emotif互相印證。其速度快，可快速搜索整個基因組 InterPro：http://www./InterProScan/ EBI提供的服務，用圖形的形式表示出搜索的結構域結果 TRRD：http://wwwmgs.bionet./mgs/gnw/trrd/ 轉錄因子結構域預測的最好數(shù)據(jù)庫。但不會用 Protscale：http://cn./cgi-bin/protscale.pl 可分析該序列的各種性狀如活動度、親水性（Kyte&Doolittle）、抗原性（Hopp&Woods）等 通過尋找MOTIF和Domain來分析蛋白質的功能 A. MOTIF是蛋白中較小的保守序列片斷，其概念比Domain小 PROSITE：http://cn./tools/scanprosite/ 是專門搜索蛋白質Motif的數(shù)據(jù)庫，其中signature seqs是最重要的motif信息 B. Domain：若干motif可形成一個Domain，每個Domain形成一個球形結構，Domain與Domain之間通常像串珠一樣相連 Pfam：http://www. 可以搜索某段序列中的Domain，并以圖形化表示出來。這個數(shù)據(jù)庫非常重要。用法：在搜索欄中輸入蛋白的swissprot的序列號 CDD：http://www./interpro/ NCBI搜索時在每個蛋白質Link旁都有Blink，Domains兩個鏈接。Domains可以直接看到這個蛋白的確定的結構域。如果要在CDD數(shù)據(jù)庫尋找Domain信息，則可進入Blink鏈接，再進行CDD搜索，就可以了。看Domain的詳細信息可以到：http://www./interpro/上進行搜索查看 蛋白跨膜序列分析 kyte-Doolittle疏水性分析：每個等于或高于1.8的峰都可能是跨膜結構域 蛋白質結構預測工具 PREDATOR：http://npsa-pbil./cgi-bin/npsa_automat.pl?page=/NPSA/npsa_preda.html 蛋白質二級結構預測工具 蛋白質糖基化位點的預測 http:///browse/mesh/C0017982L1222670.html 這是個綜合連接。包括：DictyOGlyc prediction server，NetOGlyc prediction server，YinOYang server，META II PredictProtein server，O-GLYCBASE，GlycoMod tool 蛋白質結構數(shù)據(jù)庫 MMDB：http://www.ncbi.nlm./Structure/MMDB/mmdb.shtml NCBI的蛋白質結構數(shù)據(jù)庫，要使用Cn3D v4.1軟件觀看 PDB：http://www./pdb/ Protein Data Bank, 要使用Swiss PDB viewer軟件觀看 蛋白質綜合數(shù)據(jù)庫 PIR：http://pir. Uniprot http://www.pir. 二、核酸相關數(shù)據(jù)庫 三大主要核酸序列數(shù)據(jù)庫： EMBL：http://www./embl/ GenBank：http://www.ncbi.nlm./Genbank/ DDBJ：http://www.ddbj. RNA二級結構及非編碼區(qū)功能預測： RNA二級結構預測：http://www.genebee./services/rna2_reduced.html 速度快，生成圖像 最好的RNA二級結構預測軟件：mfold UTR功能區(qū)預測：http://bighost.area.ba./BIG/UTRHome/ 預測mRNA翻譯能力的在線工具：http://wwwmgs.bionet./programs/acts2/ma_mRNA.htm 其說明書在：http://wwwmgs.bionet./mgs/papers/kochetov/bioinf/ RegRNA:http://bidlab.life./RegRNA2/website/ RFAM：http://www./Software/Rfam/ RNA world：http://www./RNA.html RNA resource Links：http://bidlab.life./RegRNA2/website/references/ 基因轉錄調控相關數(shù)據(jù)庫 EPD http://www.epd. 真核生物啟動子，好用 TRRD：Transcription Regulatory Regions Database 可搜索某一基因的調控區(qū)及相關轉錄因子 TRANSFAC：http://www. 可搜索所有轉錄因子的數(shù)據(jù)，好用 啟動子數(shù)據(jù)庫：http://www.epi. 轉錄因子結合位點 http://www./content/vol3/issue3/full/2/bip/ 電子延伸相關在線軟件 意大利CAP3軟件：http://bio./ASSEMBLY/assemble.html 強烈推薦使用，使用時只需將整個Unigene全部序列文件輸入就可以了 序列比對在線軟件 Multialin：http://prodes.toulouse./multalin/multalin.html 最好的多序列比對在線工具 FASTA：http://www./fasta/，http://fasta.bioch. BLAST：http://www.ncbi./BLAST/ Motif的發(fā)現(xiàn)與利用Motif發(fā)現(xiàn)新的功能基因 MEME：http://meme./meme/website/intro.html 可以發(fā)現(xiàn)幾個序列所共有的motif以及根據(jù)已知的motif搜索est數(shù)據(jù)庫以發(fā)現(xiàn)新的基因，此軟件輸出結果不好讀懂 BLOCK Maker：http://blocks. in which Block maker is Very Good http://bioinformatics./blocks/blockmkr/www/make_blocks.html 可通過蛋白多序列比對尋找其中的保守區(qū)域，非常好用，易學 IRES及其他UTR功能序列的預測 UTRscan：http://bighost.area.ba./BIG/UTRScan/，http://www.ba.itb./BIG/UTRScan/ 需要先注冊email 三、表達數(shù)據(jù)庫 EST聚類表達數(shù)據(jù)資源 Unigene：http://www.ncbi.nlm./unigene/ 不用說了，老牌的EST聚類程序，數(shù)據(jù)庫質量很好，但毛病也不少，不過我常用它 TIGR：http://www./tdb/tgi/ 按獨一無二的剪接體對EST進行聚類，并從中得出獨一無二的共有的序列，每個Cluster的EST都有圖形排列顯示 Allgenes：http://www. 其EST聚類要求比較嚴格，但每個Cluster都有一個質量極高的mRNA序列，可輕松定位到基因組上 MIPS：http://mips./proj/human/ MIPS的EST聚類數(shù)據(jù)庫。其中有個工具特別好，就是在BLAST服務中有個可以得到與BLAST基因相近EST的組織分布的程序 特殊的表達數(shù)據(jù)庫 前列腺表達數(shù)據(jù)庫：http://www. 膀胱癌EST數(shù)據(jù)庫：http://bladder. Microarray和SAGE表達數(shù)據(jù)庫及其分析工具 全身正常組織microarray數(shù)據(jù)（U133A, U133B）：http://www.dev. 較全的全身正常組織microarray數(shù)據(jù)庫，推薦，要搜索表達數(shù)據(jù)需在search中數(shù)據(jù)探針名稱（U133A, U133B），注意必須安裝Adobe SVG Viewer，得到的數(shù)據(jù)需要用photoshop顛倒過來才能觀看。 斯坦福大學生物芯片數(shù)據(jù)庫：http://genome-www5./ 最好的生物芯片數(shù)據(jù)庫，不僅數(shù)據(jù)源豐富，而且數(shù)據(jù)搜索軟件功能齊全，但要學會也需要點時間 CleanEX：http://www.cleanex. 用于分析比較來源于不同技術平臺的表達數(shù)據(jù) EBI array database：http://www./arrayexpress/ 歐洲生物信息學會主辦的基因芯片數(shù)據(jù)庫 RAD：http://www.cbil./RAD/php/ 功能與CleanEX近似，推薦使用 Gene Expression Db：http://discover.nci. 提供60多個腫瘤細胞系的基因芯片數(shù)據(jù) NIAID：http://madb.niaid. ONCOMINE：http://141.214.6.50/oncomine/main/ AWR1Uko AND MY EMAIL非常好的腫瘤microarray數(shù)據(jù)庫 GENEHOPPER：http://genehopper./db/ 利用accession num將microarray數(shù)據(jù)與Genebank進行連接的軟件 NetAffx：https://www./analysis/netaffx/index.affx Microarray Anotation Database：探針注釋數(shù)據(jù)庫 四、其它數(shù)據(jù)庫 免疫學相關數(shù)據(jù)庫 MHCI結合表型預測：http://bimas.dcrt./molbio/hla_bind/ 已經試過，非常好用 兩種常用表位預測數(shù)據(jù)庫 ProPred-I： http://www.imtech./raghava/propred1/ SYFPEITHI：http://www./uni/kxi/ MHCI表型預測與蛋白酶體降解分析 SYFPEITHI的MHCI表型預測工具：http://syfpeithi./Scripts/MHCServer.dll/EpitopePrediction.htm SEREX數(shù)據(jù)庫：http://www2./CancerImmunomeDB/ CT抗原數(shù)據(jù)庫：http://www./CTdatabase/ Immunology相關工具綜合：http://www. 特殊數(shù)據(jù)庫 McGill：http://ww2./androgendb/ 雄激素受體數(shù)據(jù)庫 腫瘤數(shù)據(jù)庫 染色體突變數(shù)據(jù)庫：http://www./services/chromcancer/ 內源性逆轉錄病毒數(shù)據(jù)庫：http://www. 包含100多個內源性逆轉錄病毒家族，每個家族都給出了共有序列 基因注釋數(shù)據(jù)庫 ensemble：http://www./Homo_sapiens/ 綜合各種基因注釋的平臺 OE：http://vortex.cs./Projects.html 基因功能注釋的重要工具，提供每個注釋的生物學意義的評分 GENMAPP： 將基因芯片數(shù)據(jù)綜合在各種生物通路上，幫助分析表達數(shù)據(jù)的生物學意義 GeneCard：http://bioinformatics./cards/ 很全的基因卡片 突變數(shù)據(jù)庫 HGMD突變數(shù)據(jù)庫：http://archive./uwcm/mg/hgmd/search.html 包含各種疾病和基因的突變數(shù)據(jù) 腫瘤基因數(shù)據(jù)庫：http://condor.bcm./ermb/tgdb/tgdb.html 搜索起來不是很方便 比較基因組學數(shù)據(jù)庫 VISTA：http://www-gsd./vista/ 最重要的比較基因組學在線軟件，強烈推薦使用 PCR相關網站 引物數(shù)據(jù)庫：http://pga.mgh./primerbank/ 含180000條mRNA特異引物，非常好用 方便的實驗室運算軟件 MOLBIOL.RU：http:///eng/scripts/ 可以進行隨機核酸序列的產生，PCR條件優(yōu)化運算等 密碼子使用頻度數(shù)據(jù)庫：http://www.kazusa./codon/ |
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