GeneCards數據庫連接傳送門如下
在進行基因相關的研究和探索時,我們常常遇到很多問題。比如基因與蛋白質之間的相互作用、基因在不同組織細胞中表達的情況、基因與疾病預後的相關性、某一基因最前沿的研究進展……我們可以用NCBI數據庫看基因的序列,去uniprot查看基因的蛋白功能,而有一個數據庫堪稱“基因數據庫的集大成者”,那就是我們今天要介紹的“Genecards 數據庫”。 Genecards是一個可搜索基因的綜合數據庫,在這裡我們可以獲取到幾乎所有的已知的人類基因的信息。Genecards自動整合來自約150個以基因為中心的數據庫的資源,包括基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、遺傳學、臨床和功能等多方面的信息。如何使用數據庫
Genecards 的基因信息檢索包括以下三種模式:
- 快速檢索模式;
- 高級檢索模式;
- 基因檢索模式。
接下來,我們將以LAYN這個基因為例,逐一舉例演示。 一、快速檢索模式 快速檢索模式包括“關鍵詞“、”基因名“、”基因名/別名“、”基因名/別名/標識符“四種檢索方式,這裡以”關鍵詞“為例進行演示,其餘的三種也並不復雜,大傢可以自己探索。
在檢索框中輸入”LAYN“,然後點擊檢索按鈕,即可獲取到所有包含”LAYN“字眼的基因卡,也就是說,檢索結果中不僅包含瞭”LAYN“基因本身,也包括瞭信息當中提到瞭”LAYN“的其他基因。
從左到右分別是:第一列基因名稱;第二列基因全程;第三列基因類目;第四列的GIFtS 是指Genecards 對基因功能預測程度的評分,分數越高,表示功能註釋信息越多;第五列是基因在Genecards中的編號;第六列的Score反應的是該條檢索結果與檢索條目的相關性,分數越高,說明檢索結果與檢索關鍵詞越相符。 點擊檢索結果前面的“+“號,可以看到更詳細的檢索結果。結果中”LAYN“被標紅顯示,而藍色的字為超鏈接,如果需要瞭解更詳細的相關內容,可以點進相應鏈接。
此外,我們還可以檢索其他關鍵詞,比如“cancer“等,也可以通過檢索詞的組合,實現精確檢索,例如佈爾檢索式——Genecards 支持AND和OR兩種運算,當輸入多個詞時,默認為AND關系,比如檢索”LAYN gastric”,和檢索“LAYN AND gastric”得到的是同樣的結果。比如,如果要檢索LAYN基因相關的lncRNA和假基因,可以輸入” (lncRNA OR pseudogene) AND LAYN“(註意這裡的lncRNA OR pseudogene需要用括號括起來,因為默認情況下AND是優先於OR的)。
二、高級檢索模式 點擊“Advanced“進入高級檢索模式後,我們會看到兩個條件檢索欄。這裡仍然以檢索” LAYN基因相關的lncRNA和假基因“為例。高級檢索模式的檢索策略與其他許多數據庫的類似,即通過AND或OR連接不同級別的檢索詞,在Section中可以篩選期望檢索詞出現在哪一信息板塊。而上方有一欄檢索詞會隨著我們的輸入和設置進行自動變換,方便我們更直觀地查看自己的檢索策略。 看到這裡你可能已經發現,高級檢索模式比快速檢索模式更“高級“的功能即在於”檢索模塊“的限定上,所以當情況更為復雜時,就可以借助高級檢索模式。
三、基因檢索模式
這一檢索模式更為簡單直接,是以基因名稱來直接檢索。檢索得到的界面如下圖,其中基因卡的各欄目就是最核心的部分。
由於數據庫是全英文的,為瞭方便大傢更快上手使用,下面這個表格整理瞭各個欄目所包含的核心內容。
Aliases | 名稱和別稱 |
Disorders | 基因相關的疾病 |
Domains | 傢族成員、功能結構域 |
Drugs & Compounds | 基因相關的藥物或化合物及其信息 |
Expression | 基因在正常組織/細胞中的表達、共表達基因 |
Function | 蛋白功能(包括疾病、表型等)、動物模型、靶向基因的miRNA |
Genomics | 基因序列、大小、定位、調控元件(啟動子、增強子)、轉錄因子等 |
Localization | 基因表達的亞細胞定位 |
Orthologs | 直系同源基因 |
Paralogs | 旁系同源基因 |
Pathways & Interactions | 基因相關的信號通路、相互作用分子 |
Products | 基因相關的商業化產品 |
Proteins | 蛋白氨基酸序列、結構、剪接異構體、翻譯後修飾等 |
Publications | 已發表文獻 |
Sources | 基因信息來源 |
Summaries | 基因概況小綜述,包括功能、表型、機制等信息 |
Transcripts | 不同轉錄本的mRNA和cDNA序列、基因編輯相關產品 |
Variants | SNP、拷貝數變異及影響 |
以上就是對Genecards數據庫的介紹和使用指南,如果你有對基因信息檢索的相關需求的話,就趕緊進入數據庫實操試試看吧!