数据库培训：300+页合集，吐血整理

生信数据库

“大数据”时代已经降临，在商业、经济及其他领域中，决策将日益基于数据和分析而作出，而并非基于经验和直觉。在生物学领域，大数据的整合分析更是亟不可待。在大数据时代，如何充分利用数据，让数据不再沉睡？如何结合自己的数据和已有的数据比较分析、充分挖掘数据的意义？如何基于临床研究设计科研课题，整合多组学数据，形成科研论文？

这些问题都需要靠生物信息学来解决。生信学习入门不易，网上能够找到的资料支离破碎，需要耗费大量时间自学才能领悟一二，这显然不符合医生科研精力不足的现状。为此，小编特意为大家整理了常见生信数据库的使用合集！（资源领取方式见文末）

一

StarBase

starBase v3.0可以从多维测序数据中识别出超过110万个miRNA-ncRNA、250万个miRNA-mRNA、210万个RBP-RNA和150万个RNA-RNA相互作用。并且，基于32种癌症的10,882个RNA-seq和10,546个miRNA-seq的基因表达数据，研究人员还能用starBase v3.0对RNA-RNA和RNA-RNA相互作用进行泛癌症分析。starBase v3.0还允许平台对miRNA、lncRNA、mRNA、伪基因等进行生存和差异表达分析，功能非常强大。

二

R语言

R语言能够“无中生有”通过挖掘和统计分析获得可用于发表SCI的研究数据，故追求者众。掌握此技能，年输出SCI过3篇并不罕见。如此给力的科研技能，当然不是随随便便就能学会的。

市面上几千块的生信培训班，听的时候感觉都懂，自己实操每一步都会卡壳。钱多钱少，并不是能否学会的衡量标准。

利用R语言绘制的精美图像

三

GEO数据库

Gene Expression Omnibus（GEO）是一个储存高通量功能基因组学数据的数据库，这些高通量功能基因组学数据来自芯片和新一代的测序仪得到的试验数据。GEO除了收录基因表达数据之外还收录其它数据，例如基因组拷贝数变异数据、基因组-蛋白相互作用数据以及基因组甲基化数据等。

GEO数据库被分为两个部分收录在Entrez中，分别是GEO Profiles数据库（它负责收录一个基因在一次试验中的定量基因表达数据）和GEO DataSets 数据库（收录整个试验的数据）。目前，GEO数据库共收录了由世界各地的实验室提交的超过1871121个样本试验数据，16088个芯片平台记录，71339种实验项目以及3848种研究类型的基因表达谱数据。

四

KEGG数据库

信号通路是基础科研的精粹所在，而掌握通路浩瀚数据的钥匙就是KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）。KEGG——京都基因与基因组百科全书，是日本京都Kanehisa Laboratories根据文献证据手工整理的一个庞大数据库（包括信号通路、基因、疾病、药物等等）。

KEGG有别于其他数据库的一个显著特点就是具有强大的图形功能，它利用直观图形而不是繁缛的文字来介绍众多的代谢途径以及各途径之间的关系，简单明了。但初见KEGG也不是这么好用的，因为日本人清奇的脑回路，很(sang)贴(xin)心(bin)的(kuang)在网站里放了16个子数据库。

五

部分资源展示

数据可视化

ChiRP和CHART

部分目录展示

六

资源领取方式

私信回复【数据库】

或点击下方链接

即可免费领取

好了，今天就先分享到这里，如果你需要自考教材或者成考教材的话，可以点击这里全国教育考试教材服务网（点击我购买）或者首页搜索“科目代码”，关于其他如果还有什么问题的话，可以咨询我们在线客服哦，感谢你阅读和支持！