欧洲生物信息研究所简称

欧洲生物信息研究所简称：EMBL-EBI。

欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）全称EMBL - European Bioinformatics Institute，是一个非盈利性的学术机构，致力于以信息学手段解答生命科学问题。

该所建立于1994年，位于英国剑桥南部的维康信托基因园，是欧洲分子生物学实验室（EMBL，全称EuropeanMolecular Biology Laboratory）的一部分。

欧洲生物信息研究所为科学界提供免费生物信息资源、促进基础研究、提供培训和传播行业尖端技术。

欧洲生物信息研究所管理和维护着多个大型生物信息公共数据库， 跨基因组学，蛋白质组学，化学信息学，转录组学，系统生物学等，同时创建了多种工具供让研究人员分析和分享信息。

欧洲生物信息研究所提供最优质的研究环境、无数跨学科的合作机会以及遍及世界各地的培训课程。欧洲生物信息研究所拥有超过20年生物信息学研究和服务经验，是全球收集和传播生物数据、提供免费生物信息服务的欧洲节点。

该所管理维护着世界最全面的分子生物数据库，其中很多是生物学家熟悉的数据库，例如ENA（核酸序列数据库），Ensembl（基 因组），ArrayExpress（基因表达数据），UniProtKB蛋白质序列。

ENA由原EMBL-Bank核酸序列数据库基础上发展起来，是欧洲最重要的核酸序列资源，与美国NCBI的GenBank和日本的DDBJ组成国际核酸序列数据库合作联盟（INSDC）。

这三大数据库各自收录了世界上所报道的所有序列数据的一部分，并且每天实时更新交换各自的序列信息。

直接在NCBI主页输入你要找的基因的名字，比如S1PR1，然后搜索，找到下面的内容：

Genes

90Gene: collected information about gene loci

1HomoloGene: homologous gene sets for selected organisms

12UniGene: clusters of expressed transcripts

点90进去，里面是NCBI上这个基因在不同物种中的所有序列，找到是链霉菌这个物种就ok，我如果找人的话，就应该是：

S1PR1 – sphingosine-1-phosphate receptor 1 [Homo sapiens (human)]

然后再点进去

Genomic

NG_0161811 RefSeqGene

Range

50019772

Download

GenBank, FASTA, Sequence Viewer (Graphics)

mRNA and Protein(s)

NM_0014004 → NP_0013912 sphingosine 1-phosphate receptor 1

See proteins identical to NP_0013912

Status: REVIEWED

pfam00001

Location:68 – 311

Blast Score: 367

7tm_1; 7 transmembrane receptor (rhodopsin family)

Source sequence(s)

BC018650, CR977007, DB132417, DB572979

Consensus CDS

CCDS7771

UniProtKB/Swiss-Prot

P21453

Related

ENSP00000305416, OTTHUMP00000012525, ENST00000305352, OTTHUMT00000029908

Conserved Domains (1) summary

GenBank和FASTA可以查看它在基因组上的序列

NM_0014004 和 NP_0013912分别是其mRNA序列和蛋白质序列

祝好！

除去一些众所周知的区别，男性与女性在很多不那么明显的地方同样存在差异，例如某些疾病的患病率和对某些药物的反应。这些差异是如何与性别联系起来的呢？最近研究人员发现，数千个能够编码蛋白质的基因的表达情况，在两性间存在差别。

这项研究来自以色列魏茨曼科学研究所。研究人员发现，数千个能够编码蛋白质的基因的表达情况在两性之间存在差别。这些基因中的有害突变倾向于在人群中积累，而且具有较高的基因频率，同时该研究也解释了出现这种现象的原因。这些基因的基因图谱已经发表在BMC Biology上，它进一步说明了男性和女性经历了不同而又互相联系的演化历程。

几年前，魏茨曼科学研究所分子遗传所的Shmuel Pietrokovski 教授和Moran Gershoni博士意识到，人类某些特定疾病的发病率普遍较高，这引起了他们的关注。一个典型案例是，在希望生育的夫妇中，大约15%被诊断为不孕不育，这一数据说明导致生育能力降低的突变相当普遍。但这种现象同我们的常识相违背——这类减少后代数量，进而影响存活个体数的突变，应该在自然选择过程中很快被淘汰掉，但为什么这种疾病的患病率依然如此之高呢？

寻找漏网之鱼

Pietrokovski和Gershoni发现，那些特定影响精子形成的基因突变能够保留下来的原因是，这些基因仅仅在男性中表达。当一个突变只能影响种群中的一半个体，那么无论危害多大，它都能够通过另一半个体畅通无阻传递给下一代。

在目前的研究中，研究人员扩大了他们分析的范围，不仅局限在生殖所必需的基因中，而是在两性间表达不相同的基因。为了确定这些基因，研究人员将眼光放在了GTEx（Genotype-Tissue Expression）项目上，该项目拥有一座人类基因表达的数据库，这些基因表达数据来自近550名成年捐赠者提供的器官和组织样本。该项目使得我们第一次绘制两性之间具有差异表达的基因的基因图谱。

Pietrokovski和Gershoni分析了大约两万个编码蛋白的基因，按照性别将它们分类，以找出那些存在差异表达的基因。他们最终发现，大约6500个基因的表达活性与性别有关，它们至少在人体某一个组织中存在差异。例如，一些基因在男性皮肤中的表达量要高于女性，，这些基因与体毛的生长有关。同样，有关肌肉生长的基因在男性中表达量更高，而与脂肪储藏有关的基因则在女性中表达量更高。

随后，研究人员关注了这些突变积累的倾向。他们希望揭示，自然选择是否会给这些特定的基因较大或是较小的选择压力。也就是说，这些有害突变会多大程度上被淘汰掉，或是在种群中保留下来？事实上，研究人员发现在这类基因中，选择的效率要低些。“越是在单个性别中所特有的基因，承受的自然选择压力也就越小。另一个差异是：在男性之中，自然选择的程度更低。”Gershoni说。尽管研究人员尚未给这种差异一个完备的解释，但是他们表示，20世纪30年代提出的性别演化理论指出：“在很多物种中，雌性能产生的后代数量十分有限，而雄性可以产生的后代在理论上却要多得多。因此，物种中存活个体的数量更依赖于能够生育的雌性的数量而不是雄性。”Pietrokovski解释道：“因此自然选择会对这些基因放松警惕，让那些只对雄性有害的基因成为漏网之鱼。”

其他表达差异

除了生殖器官外，研究人员发现在乳腺中存在一些与性别相关的基因。这本并不出人意料，但令人惊奇的是，这些基因中大约一半都在男性中表达。由于男性的乳腺“设备齐全”但是基本上不发挥作用，因此研究人员推测这些基因可能与抑制泌乳有关。

另一些基因差异表达的场所则有些出人意料。一些基因仅仅在女性的左心室中表达，其中一个基因也与钙的摄取有关，它在年轻女性中的表达量非常高，但随着年龄的增长，表达量急剧衰减。研究人员认为，这个基因在更年期到来之前都会具有活性，同时保护心脏；但在其表达关闭之后，会导致心脏病和骨质疏松。

另一个主要在女性中表达的基因在大脑中具有活性，尽管目前这个基因的具体功能还不明晰，但是科学家认为此基因可能参与对神经系统的保护，避免患上帕金森病，这种疾病在男性中发病率较高、发病时间也较早。研究人员也确定了，在女性肝脏中表达的基因能够调节药物代谢，这为在药物代谢过程中两性之间的差异提供了分子依据。

“在基础的基因组方面，我们所有人之间都是近乎相同的，但是个体的利用不同。”Gershoni说。“因此谈到两性之间的不同，我们意识到演化主要是在基因表达层面发挥作用。”Pietrokovski补充道：“矛盾的是，在与性别相关的基因中，有害突变反而更容易留下来，也包括那些使生育能力降低的基因。从这种优势中，男性和女性经历了不同的选择压力，至少在某种程度上，人类演化应该被看做是协同进化。不过，研究人员依然需要进一步阐明，这些能够引起疾病和药物反应的基因，为什么在两性之间存在差异。”

是的，数据集可以挑选一部分生信数据进行分析。在生物信息学中，数据集通常包括大量的生物学数据，如基因组序列、转录组数据、蛋白质组数据等。这些数据集可能包含大量的冗余信息，或者可能与我们的研究问题无关。因此，为了更好地分析生信数据，需要对数据集进行筛选和挑选。

一种常见的数据挑选方法是基于实验设计或研究问题的需求，选择与问题相关的数据进行分析。例如，在研究某种疾病的基因表达调控机制时，可以选择与该疾病相关的转录组数据进行分析，而过滤掉与该疾病无关的数据。此外，还可以使用统计学方法，如主成分分析、聚类分析等方法，对数据集进行筛选和挑选，以提取最具代表性的数据集。

总之，数据集可以根据研究问题的需求进行筛选和挑选，以提高生信数据的分析效率和精度。

我只能回答这些 NCBI功能太多了

EMBL的研究主要集中在以下几个方面： 1 生化实验技术质谱分析(Mass Spectrometry)等。 2．细胞生物学(Cell Biology)，研究细胞膜上蛋白和脂肪的分布，包括膜运输、微管网络、细胞核及细胞周期，焦点是Rab蛋白。 3．细胞生物物理(Cell Biophysics)，重点是理论创新和实际应用的研究，尤其是光学显微镜的完善使用。 4．分化(Differentiation)，集中研究果蝇的早期发育。 5．基因表达(Gene Expression)，研究基因到蛋白质信息传递的过程，尤其是核糖体合成在整个细胞生命过程中的重要作用。 6．结构生物学(Structure Biology)，在过去9年中建立了cDNA测序技术、生物计算、蛋白工程、晶体学、电子显微镜(EM)及核磁共振(VMR)，研究肌肉巨型蛋白分子Titin。 7．Grenoble研究分部，主要研究蛋白质合成过程，尤其揭示了G-蛋白-鸟苷酸交换因子偶联物的结构。 8．Hamburg研究分部，有关长期的分子生物学国际合作研究历史，着重于结构生物学研究，如光学测量系统、晶体学、X-线吸收光谱及小角散射。 9．Hinxton研究分部EBI(European Bioinformatics Institute，欧洲生物信息学研究所)，重点是与世界上其他分子生物学数据库进行合作研究，最主要的有EMBL核酸序列数据库，于1980年开始建立，随后参予了与日内瓦大学共同进行的SWISS-PROT的建设。在SWISS-PROT与EMBL核苷酸序列库之间的数据转移的基础上，产生了新的数据库TREMBL(Translation from EMBL)，即使核苷酸序列库的核苷酸序列自动翻译成SWISS-PROT蛋白序列库中的蛋白序列。 10．放射性杂交数据库(Radiation Hybrid Database)。 11．Monterotondo研究中心组，EMBL和欧洲其他研究组一起，加入到哺乳类生物学和生物医学的研究行列，中心位于意大利罗马北部的Monterotondo。EMBL着重于鼠遗传学研究。

PDB中含有通过实验（X射线晶体衍射，核磁共振NMR）测定的生物大分子的三维结构

蛋白质 核酸 糖类 其它复合物

一种是显式序列信息（explicit sequence）

在PDB文件中，以关键字SEQRES作为显式序列标记，以该关键字打头的每一行都是关于序列的信息。

一种是隐式序列信息(implicit sequence)

PDB的隐式序列即为立体化学数据，包括每个原子的名称和原子的三维坐标。

蛋白质数据库（简称PDB）,专门用于处理和分类储存蛋白质等生物大分子的3D结构及其他生物学数据，应用范围极其广泛，是十分重要的世界性数据库之一建立PDB的主要目的是：研究者可查询特定的生物大分子结构信息,对一个或多个结构进行简单分析；可作为因特网上其它相关资源的入口；可以下载结构信息等。RCSB与欧洲分子生物学研究所EBI和NCBI紧密合作，保持每个结构数据的一致性，并可以实现与蛋白质序列数据库、核酸序列数据库的交叉检索 PDB中含有通过实验（X射线晶体衍射，核磁共振NMR）测定的生物大分子的三维结构

蛋白质 核酸 糖类 其它复合物

前几天一个小伙伴问：怎么查看一个基因和某一个通路之间的相关性。这里就简单的提供一个可能的解决办法，供有相同需求的小伙伴参考。

这里我们就假设我们想要查看ACE2和Cell Cycle信号通路之间有没有关系。对于这样的目的，我们第一步肯定是要查询两者在之前的研究当中是否有关系。

1 确定之前的研究结果

对于之前研究结果的确定的话，我们可以通过genecards来查询。genecards当中总结了这个基因应该参与哪些经典的通路。在genecards里面汇总了KEGG等多个通路数据库当中的信息。所以在这里，我们基本上能清楚这个基因主要是参与哪些基因。



经过查询，我们发现基于这个基因本身的功能，它和Cell Cycle信号通路是没有关系的。

2 确定基因和信号通路内的基因的关系

经过上面的查询，我们发现这个基因并不参与细胞周期信号通路的调控。那这个基因不参与这个通路并不能代表这个基因和通路内的基因没有关系。因此，我们查看查看这个基因和通路内的基因是否存在关系。那么首先第一步，就是需要知道通路内都有哪些基因。

21 查询通路内的基因

我们可以通过KEGG等通路数据库来查询某一个通路内的基因都有哪些。这里我们推荐另外一个通路查询数据库: PathCards(>

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