Uniprot 数据库是收录信息最全面的蛋白质数据库,包含swissport, uniparc, TrEMBL 3个子数据库: 其中swiss-prot 是手工核对过的 ,非冗余, 有详细注释信息的蛋白数据库,也是最常用的数据库: 该数据库收录了不同物种的蛋白信息,以人类为例, 数据库中可以看到如下的信息: http://www.uniprot.org/uniprot/?query=*&fil=organism%3A%22Homo+sapiens+%28Human%29+%5B9606%5D%2

Uniprot数据库是Universal Protein的英文缩写,是信息最丰富.资源最广的蛋白质数据库. UniprotKB由两部分组成: UniProtKB/Swiss-Prot 高质量的.手工注释的.非冗余的数据集,这些数据都是由质量保证的. UniProtKB/TrEMBL 该数据集包含高质量的计算分析结果,需要我们手工注释.     当我们搜索蛋白质时,就会如下显示多个蛋白质的信息:   Entry:是Uniprot给每个蛋白质赋予的独一无二的ID Entry name:是蛋白ID的简

Nr,GenBank, RefSeq, UniProt 数据库的异同 有的文章在做DEG分析时,会把reads比对到RefSeq的转录组上.我也没搞清楚这和直接比对到常规转录组上有什么区别. 文章:Single-Cell Transcriptome Analysis Reveals Dynamic Changes in lncRNA Expression during Reprogramming 方法:For differential expression analysis, we aligne

HGNC 全称为HUGO Gene Nomenclature Committee, 叫做 HUGO基因命名委员会,负责对人类基因组上包括蛋白编码基因, ncRNA基因,甲基因和其他基因在内的所有基因提供一个唯一的,标准的,可以广泛传播的symbol; 数据库的主页为 http://www.genenames.org/ 对于每个human的基因来说,在HGNC数据库中会有一个数字标识的唯一ID, 也会有一个唯一的symbol, HCNC数据库提供了免费下载的功能: 下载对应的链接,命令为 lftp

Uniprot,全名Universal Protein,其整合了Swissprot.TrEMBL和PRI-PSD三大数据库,是目前使用非常广泛的蛋白质数据库 常规物种的蛋白质组学研究一般会使用Uniprot数据库的蛋白序列作为查库序列,因此蛋白组学的结果常以uniprot ID作为识别ID,而且Uniprot数据库还与其他公共库进行了关联,丰富了蛋白相关的信息 这里主要是对Uniprot的API进行一个小结.之前略微了解过KEGG的API,能非常方便的通过URL以及编程命令轻松访问KEGG数据库

说明: ①Elm格式: PLMD ID    Uniprot Accession    Position     Type     Sequence   Species    PMIDsPlMD编号 Uniprot数据库编号         位点 翻译后修饰类型 序列信息 物种 PMID PLMD-1   O00115     52     Ubiquitination  MIPLLLAALLCVPAGALTC Homo sapiens   21963094;23266961 ②代码说明:从上述

psp 项目 内容 开始时间 结束时间 被打断 净时间 12月2日 写博客 对各小组评价 11:20 12:05 0 45 写博客 final评价1 23:40 23:57 0 17 12月5日 看论文 数据集搜索+特征提取 9:00 10:00 0 60 12月6日 数据库 UNIProt数据库下载数据 8:50 11:30 0 180 讨论班 组内讨论 13:30 15:50 0 140 算法学习 PSIblast学习 16:00 20:50 90 200 12月7日 写代码 蛋白质序列+位

目录 来源 一.简介 二.结果 基因组组装 重复序列和转座子 基因组特征和基因注释 绿豆的驯化 豆科基因组复制历史 基于转录组分析的豇豆属形成 绿豆育种基因组资源 三.讨论 四.方法 材料 组装 SNP/INDEL 分析和全基因组比对 遗传图谱构建 转座子(TE)检测和重复序列屏蔽 基因预测和注释 转录因子(TF)鉴定 非编码RNA鉴定 转录组组装和豇豆物种形成分析 抗病基因鉴定 全基因组复制分析 来源 Kang, Y., Kim, S., Kim, M. et al. Genome seque

http://www.educity.cn/jiaocheng/j9415.html JSP程序员常用的技术   第1章 JSP及其相关技术导航 [本章专家知识导学] JSP是一种编程语言,也是一种动态网页开发技术,要用它完成实践项目工程的开发,需要掌握的知识点比较多.为了让读者对JSP这一开发技术的知识体系有个全面.清晰的了解,为后续的学习打下基础,本章将首先讲述作为一名JSP程序员应该掌握的技术知识体系和本书的内容安排.接着,对JSP技术进行了简要的介绍,使读者了解JSP技术的功能和优势.读

随着大数据时代的到来,数据挖掘的重要性就变得显而易见,几种作为最低层的简单的数据挖掘算法,现在利用微软数据案例库做一个简要总结. 应用场景介绍 其实数据挖掘应用的场景无处不在,很多的环境都会应用到数据挖掘,之前我们没有应用是因为还没有学会利用数据,或者说还没有体会到数据的重要性,现在随着IT行业中大数据时代的到来,让我一起去拥抱大数据,闲言少叙,此处我们就列举一个最简单的场景,一个销售厂商根据以往的销售记录单,通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单,我相信这也是很多销售机构想要

Python是一种什么语言? Python是一种计算机程序设计语言.你可能已经听说过很多种流行的编程语言,比如非常难学的C语言,非常流行的Java语言,适合初学者的Basic语言,适合网页编程的Java语言等,Python是他们其中的一种. 首先,我们普及一下编程语言的基础知识.用任何编程语言来开发程序,都是为了让计算机干活,比如下载一个MP3,编写一个文档等,而计算机干活的CPU只认识机器指令,所以,尽管不同的编程语言差异极大,最后都得"翻译"成CPU可以执行的机器指令.而不同的编程

想系统的学习生信数据库可以先看一下北大的公开课,有一章专门讲的数据库与软件: -生物信息学:导论与方法 北大\ 生物信息数据库及软件资源 一个优秀的生信开发者能够解决如下问题: 如何鉴定一个重要的且没有被解决的生物学问题? 如何将该问题转化为一个可计算的问题? 如何提出一个解决此问题的算法? 如何实现该算法? 如何评估算法? 生信工具使用者需要解决如下问题: 每个方法解决的是哪个生物学问题? 该方法有哪些基本的假设? 每个参数是什么意思,都是用来干什么的? 准确度评估,sensitivity a

[编者按] 刘斌,OneAPM后端研发工程师,拥有10多年编程经验,参与过大型金融.通信以及Android手机操作系的开发,熟悉Linux及后台开发技术.曾参与翻译过<第一本Docker书>.<GitHub入门与实践>.<Web应用安全权威指南>.<WEB+DB PRESS>.<Software Design>等书籍,也是Docker入门与实践课程主讲人.本文所阐述的「时间序列数据库」,系笔者所负责产品 Cloud Insight 对性能指标进行

个人总结,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/lidabnu/p/5679354.html 基于Spring4.3.1官方文档总结,官方文档链接http://docs.spring.io/spring/docs/current/spring-framework-reference/htmlsingle/#jdbc Spring JDBC能干什么,如下图所示,可见,其目的还是“简化开发”,把通用的业务无关的操作都在框架中做了. 先思考一下使用JDBC操作数据库需要解决哪些

最早关注蛋白质互作网络,是在来GDMC第一年的时候,中间停了半年看互作-各种算法,网络分析停滞不前,没想到搞到最后,还是和网络碰到了一起,我总是会潜意识走近给自己第一印象不错的object,包括人.用PPI来做证据,当然要选择证据性最强的网站,先列表如下:1. DIP (database of interacting proteins)    http://dip.doe-mbi.ucla.edu/dip/Main.cgi 在页面点击   Search by:[protein] [sequenc

当大家学习了一定的NoSQL知识以后,了解了现今许多NoSQL数据库(如HBase,MongoDB,Redis等)时,就会觉得关系型数据库可能已经跟不上时代的步伐.其实并不然,关系型数据库的性能绝对不差,相反它还具备了非常好的通用性和非常高的性能.NoSQL会如此火的原因是因为它能干关系型数据库某些领域不能办到或者很吃力的事(在我看来NoSQL与关系数据库形成了良好的互补的关系).对于现今数据结构的多样性,关系型数据库肯定会力不从心,我们设计的NoSQL数据库具有“专一性”的特点(比如面向文档的

Peptide Sequence Databases蛋白序列的数据库 nrAll non-redundant GenBank CDS translations + RefSeq Proteins + PDB + SwissProt + PIR + PRF所有非冗余的的GenBank CDS区的翻译序列 + 参考序列的蛋白 + PDB数据库 + SwissProt蛋白数据库 + PRF蛋白数据库 refseqRefSeq protein sequences from NCBI’s Referenc

转自:http://www.biotrainee.com/thread-411-1-1.html 常用数据库 ID ID 示例 ID 来源 ENSG00000116717 Ensemble ID GA45A_HUMAN UniProtKB/Swiss-Prot, entry name A5PJB2_BOVIN UniProtKB/TrEMBL, entry name A2BC19, P12345, A0A022YWF9 UniProt, accession number GLA, GLB, UG

1)安装载入 ------------------------------------------- if("org.Hs.eg.db" %in% rownames(installed.packages()) == FALSE) {source("http://bioconductor.org/biocLite.R");biocLite("org.Hs.eg.db")}suppressMessages(library(org.Hs.eg.db))

从一个存在的库,抽取其表结构,对象,权限等,再部署成一个不包含数据的"空库"的方法有很多种.如自带的Generate Scripts功能,自定义脚本提取创建脚本等. 在实际使用中,我更喜欢使用DAC的方式.特别是它能跟PowerShell结合使用. 什么是DAC,它能干什么? 数据层应用程序 (DAC) 可以简化支持客户端-服务器或多层应用程序的数据层元素的开发.部署和管理.每个 DAC 都作为单个管理单元运行,贯穿于关联应用程序的开发.测试和生产生命周期.DAC 定义支持应用程序所需