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        生物信息学数据挖掘

        互联网

        3732

        主要内容:

        生物信息学的范畴

        数据挖掘的相关概念

        数据挖掘的经典案例

        生物信息学数据挖掘领域的现状、方向

        课题的前景

        生物信息学(Bioinformatics):在生命科学的研究中,以计算机为工具对生物信息进行存储、检索和分析的一门交叉学科。

        研究内容:

        基因组 生物信息 学

        蛋白质组 生物信息 学

        代谢调控 生物信息 学

        目的:

        通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析,进而揭示数据所蕴含的生物学意义。

        前景:

        生物信息 学已然深入到了生命科学的方方面面 。
        人类 基因组 计划为 生物信息 学提供了兴盛的契机,创造了施展身手的巨大空间。

        生物信息 学相关数据库资源

        1.核酸序列及其相关数据库

        2.蛋白质序列及其相关数据库(蛋白质三维结构、 蛋白质组 二维凝胶电泳数据库、信号传导及蛋白质-蛋白质相互作用相关数据库、DNA和蛋白质相互作用数据库)

        3. 基因组 数据库

        4.序列分析数据库

        5.人类基因突变及疾病相关数据库

        6.进化相关数据库

        专门数据库目录网站

        《核酸研究》2000年开始创建了生物信息学数 据库目录。

        DBCat:法国生物信息中心于1997年建立的数据库目录。到目前为止收录500多个数据库。

        目前,绝大部分核酸和蛋白质数据库由美国、欧洲和日本的3家数据库系统产生。它们共同组成国际核酸序列数据库,每天交换数据,同步更新大部分数据库是可以免费下载的公用数据库。

        生物信息学中心

        1.NCBI:美国国立生物技术信息中心(The National Center Biotechnology Information),设立了公共数据库,开发软件工具分析核酸序列、基因组序列、基因表达序列、蛋白序列等提供了大量与基因、蛋白序列有关的信息与文献资料。

        2.EBI:欧洲生物信息研究(The European BioinformationIntitute),提供与生物学有关的各种信息、数据库、软件工具等 。

        3.ExPASy:(Expert Protein Analysis System)日内瓦大学分子生物学服务站,提供与蛋白有关的各种在线工具。提供数据库中的链接,同时提供许多用于该方面查询的文件,并与本站点相链接。

        4.BioSino:上海生命科学院生物信息中心,提供了有关生物信息学方面的新闻、论文、相关数据库、软件等。

        5.CBI:北京大学生物信息中心,介绍了丰富的生物信息学基本知识,国内外生物信息学网站,常用的生物信息学数据库的介绍和相关的软件等。

        数据挖掘(data mining)

        数据挖掘 :是以数据仓库和多维数据库中的大量数据为基础,自动发现数据中的潜在模式,并以这些模式为基础自动的作出预测.

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