分析實驗室資料庫

『壹』 分析miRNA的資料庫都有哪些

1、starBase

一個高通量實驗數據CLIP-Seq（或稱為HITS-CLIP,PAR-CLIP,iCLIP）和mRNA降解組測序數據支持的microRNA靶標資料庫,包含了miRNA-mRNA，-lncRNA，miRNA-circRNA，miRNA-ceRNA 和RNA-protein等的調控關系。整合和構建多個流行的靶標預測軟體的交集和調控關系。最新版本發布時間：2013年11月。

2、miRbase

眾所周知的microRNA基因注釋資料庫。目前miRBase只提供了microRNA的靶標的預測軟體的鏈接（如：PicTar）。最新版本發布時間：2010年9月。

3、ChIPBase

整合CLIP-Seq和ChIP-Seq的數據探討microRNA的轉錄和轉錄後調控，構建轉錄因子->microRNA->靶標的調控網路。最新版本發布時間：2012年11月。

4、Tarbase

一個收集已被實驗驗證的microRNA靶標資料庫。最新版本發布時間：2009年1月。

5、miRecords

一個整合的microRNA靶標資料庫。整合多個靶標預測軟體的調控關系。最新版本發布時間：2010年11月。

6、targetScan

基於靶mRNA序列的進化保守等特徵搜尋動物的microRNA靶基因。是預測microRNA靶標假陽性率較低的軟體。而且是microRNA領域大牛Bartel實驗室開發的。最新版本發布時間：2009年4月。

7、PicTar

基於microRNA或microRNA靶標聯合作用等特徵開發的搜尋動物的microRNA靶基因。假陽性率也較低。是microRNA領域大牛Rajewsky實驗室開發的。最新版本發布時間：2007年3月。

8、PITA

基於靶位點的可接性和自由能預測microRNA的靶標。是著名的生物信息學家Segal實驗室開發的。最新版本發布時間：2008年8月。

9、RNA22

基於序列特徵預測microRNA的結合位點。是幾個流行的microRNA靶標預測軟體的其中一個。IBM公司的研究團隊開發的。最新版本發布時間：2007年。

10、miRanda和microRNA.org

是著名的MemorialSloan-Kettering 癌症研究中心的研究人員開發的軟體和資料庫。miRanda的最新版本又叫mirSVR。最新版本發布時間：2010年8月。

11、MicroCosm

EMBL-EBI的Enright 實驗室開發的microRNA靶標資料庫。最新版本發布時間：2010年8月。

12、miRTarBase

整合實驗證實的microRNA靶標的資料庫。最新版本發布時間：2010年10月。

13、miRGator v2.0

整合microRNA表達、靶標和疾病相關信息的資料庫。最新版本發布時間：2010年11月。

14、MiRNAMap

動物的microRNA基因及其靶標的資料庫。最新版本發布時間：2008年1月。

15、miRDB

動物microRNA靶標預測和功能注釋資料庫。最新版本發布時間：2010年8月。

16、RNAhybrid

一個基於miRNA-target配對自由能預測microRNA的靶標。最新版本發布時間：2011年6月。

17、miRGen

microRNA基因和microRNA靶標資料庫。最新版本發布時間：2007年1月。

『貳』 數據分析軟體有哪些

數據分析軟來件有Excel、SAS、R、SPSS、Tableau Software。自

1、Excel

為Excel微軟辦公套裝軟體的一個重要的組成部分，它可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。

5、Tableau Software

Tableau Software用來快速分析、可視化並分享信息。Tableau Desktop 是基於斯坦福大學突破性技術的軟體應用程序。它可以以在幾分鍾內生成美觀的圖表、坐標圖、儀表盤與報告。

『叄』 數據分析師用哪個資料庫比較好

作為一個數據分析師來回答一下：

我做這行兩年多了，剛開始的時候用的多是MySQL資料庫，當然，Oracle資料庫也會用到，尤其是在金融行業或者國企都用Oracle，一般的公司使用MySQL資料庫，可能是因為MySQL資料庫免費吧。另外，在一家互數沖聯網公司，我遇到了mongodb，目前一些新興燃畢備的互聯網公司使用nosql的也比較多，這個當時是現學現賣的。作為一個數據分析師，可能對資料庫的使用一般是存取數據，至於更高級別的優化、事務之類的，一般是使用不到的，有專門的資料庫人員，我們只要用好資料庫就好。

說道數據分析或者數據挖掘，除了資料庫來存取數據，我們還需要處理數據的工具，最趁手的當然是Python了。Python結合資料庫是日常的code，Python也提供了齊備的工具，針對MySQL的有pymysql庫，和oracle結合有cx_Oracle庫，和mongodb結合有pymongo庫，另外當然少不了我們的數據分析利器pandas庫了，提供了read_sql函數，支持各種資料庫，直接讀取成DataFrame的數據格式，十分的方便。

總結一下就是：其實遇到的大多數都是MySQL，oracle也有，這兩種都是sql語句，差別不大，只要掌握sql語句，這兩個資料庫問題都不大，mongodb是新興的非關系資料庫，語句也不是很復雜，之間上手工作也是無壓力的。結合Python中的pandas使用，讓你很溜的處理數據，數據分析也就得心應手了，小case了。皮毀

『肆』 簡述什麼是資料庫系統,及資料庫系統的組成

資料庫系統是為適應數據處理的需要而發展起來的一種較為理想的數據處理系統，也是一個為實際可運行的存儲、維護和應用系統提供數據的軟體系統，是存儲介質 、處理對象和管理系統的集合體。

資料庫系統一般由4個部分組成：資料庫，由資料庫管理系統統一管理，數據的插入、修改和檢索均要通過資料庫管理系統進行；硬體，構成計算機系統的各種物理設備；軟體，包括操作系統、資料庫管理系統及應用程序；數據管理員，負責創建、監控和維護整個資料庫，使數據能被有效使用。

(4)分析實驗室資料庫擴展閱讀：

對資料庫系統的基本要求：

1、能夠保證數據的獨立性。數據和程序相互獨立有利於加快軟體開發速度，節省開發費用。

2、能夠確保系統運行可靠，出現故障時能迅速排除；能夠保護數據不受非受權者訪問或破壞；能夠防止錯誤數據的產生，一旦產生也能及時發現。

3、有重新組織數據的能力，能改變數據的存儲結構或數據存儲位置，以適應用戶操作特性的變化，改善由於頻繁插入、刪除操作造成的數據組織零亂和時空性能變壞的狀況。

4、能夠充分描述數據間的內在聯系。

『伍』 優秀的試驗數據管理系統軟體

目前國內專業從事試驗數據管理系統研發的企業並不多，北京高新技術企業中比較有代表性的——神州普惠AppTDM試驗數據管理系統。 AppTDM試驗數據管理系統針對試驗業務，對試驗過程及試驗數據進行全生命周期的管理，對試驗數據統一存放、集中管理，以保證數據的重用性及可操作性。能有效解決用戶在試驗數據管理中面臨的數據存儲零散，試驗數據處理和分析顯示缺乏統一的管理平台，對異構性、專業性、海量性數據缺乏有效管理手段的問題。 AppTDM試驗數據管理系統，該產品實現了試驗數據的統一歸檔管理、分析處理和顯示, 確保用戶可以很方便地實現數據多維度、多視圖的訪問、查詢和重用。 AppTDM試驗數據管理系統應用領域：1）產品驗證部門；
2）各科研院校、研究院、研究所的試驗室建設；
3）基礎研發部門；
4）國家重點實驗室；
5）第三方檢測機構；
6）靶場、基地試驗場；
7）裝備設計部門。

『陸』 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。