ncbi使用方法

① 如何用NCBI查詢一種蛋白質的分子量

1、電腦瀏覽器網路搜索NCBI，直接點擊圖示鏈接進入。

② NCBI的使用方法

制定條件查找：
1。search中選擇GENE，在for後填寫唐朝
2.在for後填寫武漢人
3.在for後填寫mtDNA
最後 在for 後填寫 #1 AND #2 AND #3（必須大寫 中間有空格）就這樣交叉查詢

③ NCBI的使用和進化樹構建求助

因此NCBI 的分類學資料庫不是一個系統發育或分類學的「專家資料庫」（Wheeler et al., 2000）。
獲取序列所對應的分類學信息有兩種方法。
一種方法，從NCBI 網站下載gi與taxid 對應表，在Taxonomy 資料庫的FTP 地址下載。這個目錄下有多個壓縮文件，其中針對Windows 操作系統的兩個針對蛋白質序列和核苷酸序列的壓縮文件分別是gi_taxid_prot.dmp.gz 和gi_taxid_nucl.dmp.gz 文件。這兩個文件都只有兩列，左邊為gi 號，右邊為Taxid。由於這些文件非常大，因此用瀏覽器來打開這些文件幾乎是不可能的。隨著時間的推移，這兩個文件會越來越大，不過速度不會是指數增長的，並且在美國東部時間的每個星期一2：00 am NCBI 會對其進行更新。
對於Windows 用戶還有一個文件稱為taxmp.zip 文件。文件解壓縮後包括1 個*.prt 文件和6 個*.dmp 文件。Gencode.dmp 文件保存有不同的密碼子表，與同目錄的gc.prt 聯合使用；merged.dmp 是保存有合並的taxid 號的對應表；nodes.dmp 是結點信息；division.dmp 是較大的幾個分類；names.dmp 結點名稱信息，每個id 對應多行。這些數據被Phylogenie 軟體包中的blammer 程序用於構建進化樹。
利用ftp 地址的連接利用Http 或ftp 方式將文件下載到本地，通過本地程序或腳本搜索文本，來建立gi 號與Taxid 之間的聯系（圖）。這種方法比較適合於在線服務的Web 形式的程序，通過在本地不斷地及時更新程序就可以完成這項工作。
第二種方法是對Taxonomy 資料庫進行API 分析。

④ ncbi的graphics怎麼看

粗的部分是代表外顯子的，細的部分是代表內含子的。
登錄ncbi首先點擊登錄NCBI的主頁，一般網路搜索即可獲網址點擊下拉菜單，登錄者就可以選擇不同的選項進行選擇來檢索，一般選擇GENE的話，你就可以在後面的空白處輸入基金名稱，點擊search即可。或者你要了解蛋白的話，就可以輸入蛋白質名字，同樣點擊search。
基因圖譜指綜合各種方法繪製成的基因在染色體上的線性排列圖。生物的性狀千差萬別，決定這些性狀的基因成千上萬。這些基因成群地存在於遺傳物質的載體染色體上。基因定位就是要確定基因所在的染色體，並測定基因在特定染色體上線性排列的順序和相對距離。通過測定重組率得到的基因線性排列圖稱為遺傳圖譜，將遺傳重組值作為基因間距離，所得到的線性排列圖稱為連鎖圖譜，用其他一些方法確定基因在染色體上的實際位置製成的圖譜稱為物理圖譜。

⑤ 怎麼使用ncbi的entrez檢索工具

集成信息檢索：ENTREZ系統編輯本段回目錄檢索伺服器可以對有目標的檢索記錄，但它主要的缺陷在於一次只能從一個資料庫中檢索到記錄；想對一批資料庫進行檢索的用戶必須為每一個目標資料庫分別發出一次申請。很明顯，這些大量的公用資料庫之間存在著邏輯聯系。例如，MEDLINE中的一篇論文可能描述一個基因的序列，該基因又在GenBank中出現。其核苷酸序列所編碼的蛋白質的序列又存放在蛋白質資料庫中。這種蛋白質的三維結構可能又是已知的，結構的數據可能出現在結構資料庫中。最後，基因可能定位在某條染色體的某個區域，這類信息存放在圖譜資料庫中。
在這些生物學上的聯系的基礎上開發了一種方法；可以通過它查詢所有與某一特殊的生物學實體有關的所有信息，而不必按次序查詢分立的資料庫。這就是一個名為Entrez的分子檢索系統。它由NCBI開發和維護，Entrez在所有的主要的資料庫計算機平台上均可使用，允許對PubMed（MEDINE）的記錄，核苷酸和蛋白質的序列數據，三維結構信息，圖譜信息進行集成的訪問。全部信息只需經過一次查詢。Entrez能夠通過資料庫之間的兩種類型聯系：相近性和硬連接來提供集成的信息檢索。
相近性
相近性聯系著一個給定的資料庫之內的記錄。使用者在查看MEDLINE中某條記錄時可以要求Entrez"找出所有類似的論文"，類似的，使用者在查看一個序列的同時可以要求Entrez"找出所有與這個序列類似的序列"。一個資料庫之內的相近性關系是建立在對相似性的統計計算上的：
BLAST 序列數據可以用基本局部對比搜索工具（Basic Local Alignment Search Tool,即BLAST）相互比較。這個演算法試圖找到"高度匹配的片段對"（high-scoring segment pairs,簡記為HSPs），即能夠無缺口的對齊且達到一定的分數的成對的序列。
VAST 幾套坐標數據之間的比較採用一種名為VAST的基於向量的演算法。VAST即Vector Alignment Search Tool（Madej等，1995；Gibrat等，1996）。VAST的比較有三個步驟：
1.第一，在坐標數據的基礎上，標出所有的構成蛋白質的核心部分的α螺旋和β片層。然後根據這些二級結構單位的位置計算向量。以下的步驟使用這些向量來做對比而不是整個一套坐標。
2.然後，演算法試圖最佳的匹配這些向量，尋找類型和相對方位相同的成對的結構單位，並且在這些單位之間還要有同樣的連接方式。其目標在於識別高度相似的"核心結構"，這些成對結構的匹配性要比隨機的選擇蛋白質相互比較得到的高得多。
3.最後，在每個殘基位置上使用蒙特－卡洛方法對結構的排列進行優化。
使用這個方法有可能找到一些序列相似性不明顯的蛋白質之間的結構上的關系（可能在功能上也有關系）。最後的對齊結果不一定是全局的，可能在不同的蛋白質的單獨的結構域之間配對。
需要重點注意的是VAST不是確定結構相似性的最好辦法，因為還可以利用三維坐標文件中的其它信息來做更進一步的修正，如考慮側鏈的位置及側鏈之間的相互作用的熱力學特點。而把結構壓縮成一列矢量必然會導致信息的丟失。然而，考慮到這個問題的數量級－即需要做的成對比較的次數－及採用更高級的方法所需要的計算能力和時間，VAST至少為結構相似性問題提供了一個簡單和快速的答案。

⑥ 如何利用NCBI資料庫進行基因多態性分析

在NCBI 上查找基因，挺多人都在問這個。當然，對於經常泡NCBI 的人來說，查找基因是
入門的、基礎的，對高手來講根本不是個問題。但新手就不同了。
當然了，直到現在，雖說已經會了一些，但在NCBI 查找基因，雖說是基礎但也是挺復雜的
今天要講的。
今天用「苯丙氨酸解氨酶(Phenylalanine ammonia-lyase，PAL)」來作為例子，物種是豆科的。
1，打開NCBI，選擇核苷酸（Nucleotide）資料庫，填上Phenylalanine ammonia-lyase，
點擊GO，搜索
2，我們來看結果，總共有1022 個，結果太多了，有時候剛好你要的結果在第一頁的話，
那就好辦。不是的話，你慢慢的找，實在不是辦法。特別是網路不好時，上NCBI 又很慢，
的確是一種折磨。
3，這個時候我們可以再想辦法縮少范圍，比方你要找的是豆科的，我們來大豆（soybean）
來作例子。在搜索時加上soybean，結果將會大大減少。
4，這時候結果已經一目瞭然，這里需要再介紹另外一種搜索的方法。這種方法是比較精確
的。首先在taxonomy 資料庫查到soybean 的 taxonomy ID，再回到Nucleotide 資料庫，
搜索」 Phenylalanine ammonia-lyase txid3847 「，txid 是taxonomy ID 是縮寫，3847 是大豆
soybean 的taxonomy ID。這樣子，將搜索范圍鎖定在大豆。
5，看下圖，出來的結果都是大豆的，這時基本上就大功告成了。找到了大豆苯丙氨酸解氨酶的序列
6，進入序列頁面，默認是GenBank 格式，你也可以選擇Fasta 格式，一般都是保存為Fasta格式。

⑦ ncbi怎麼用

ncbi使用教程
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2016-11-04 19054人看過
NCBI (National Center for Biotechnology Information）是指美國國立生物技術信息中心。理解自然無聲但精妙的關於生命細胞的語言是現代分子生物學的要求。通過只有四個字母來代表DNA化學亞基的字母表，出現了生命過程的語法，其最復雜形式就是人類。闡明和使用這些字母來組成新的「單詞和短語」是分子生物學領域的中心焦點。數目巨大的分子數據和這些數據的隱秘而精細的模式使得計算機化的資料庫和分析方法成為絕對的必須。挑戰在於發現新的手段去處理這些數據的容量和復雜性，並且為研究人員提供更好的便利來獲得分析和計算的工具，以便推動對我們遺傳之物和其在健康和疾病中角色的理解。在生物學研究中，NCBI提供了大量的生物信息分析工具以及文獻。所以學號檢索方法是進入新生物學領域的必備技能。Blast工具、PubMed文獻資料庫等。
工具/原料
瀏覽器 NCBI網址
方法/步驟
1/9 分步閱讀
首先進入NCBI主頁。

Map view演示，主要是找到相關基因在染色體上的位置，以人類IL-6基因為例。

點擊Map View

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選擇物種，點擊Go；

設置filter，過濾信息；

點擊Genes seq查詢序列

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最後進入序列下載頁面，可以直接下載。可以選擇多種格式，一般選擇fasta。

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通過clone查詢相關基因的cDNA序列

選擇clone資料庫，search基因描述。

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對基因的蛋白質序列和mRNA查詢。

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也可對序列進行查詢。基因組展示。

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也可以查詢序列信息。

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查詢已知引物，通過probe資料庫搜索。

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同源性比對blast。有多種比對方式。DNA,RNA,Protein等比對模式，排列越高表示同源性越強。也可以進行引物比對。

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注意事項
簡單演示仍需深入了解

21世紀是生物科學的世紀

軟體 NCBI
編輯於2016-11-04，內容僅供參考並受版權保護

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bsci認證機構哪家好?

⑧ 如何注冊ncbi

你先進NCBI主頁，之後點一下 MY NCBI ，在 Use name 處填寫你自己想取的用戶名（相當於網名），在其下方輸入密碼（自己設定） ， 然後點一下 SIGN IN 即可。
NCBI (National Center for Biotechnology Information )是指美國國立生物技術信息中心。理解自然無聲但精妙的關於生命細胞的語言是現代分子生物學的要求。通過只有四個字母來代表DNA化學亞基的字母表，出現了生命過程的語法，其最復雜形式就是人類。闡明和使用這些字母來組成新的"單詞和短語"是分子生物學領域的中心焦點。數目巨大的分子數據和這些數據的隱秘而精細的模式使得計算機化的資料庫和分析方法成為絕對的必須。挑戰在於發現新的手段去處理這些數據的容量和復雜性，並且為研究人員提供更好的便利來獲得分析和計算的工具，以便推動對我們遺傳之物和其在健康和疾病中角色的理解。
拓展資料：
ncbi的使命包括四項任務:
1.建立關於分子生物學，生物化學，和遺傳學知識的存儲和分析的自動系統
2.實行關於用於分析生物學重要分子和復合物的結構和功能的基於計算機的信息處理的，先進方法的研究
3.加速生物技術研究者和醫葯治療人員對資料庫和軟體的使用。
4.全世界范圍內的生物技術信息收集的合作努力。
NCBI通過下面的計劃來實現它的四項目的:
NCBI有一個多學科的研究小組包括計算機科學家，分子生物學家，數學家，生物化學家，實驗物理學家，和結構生物學家，集中於計算分子生物學的基本的和應用的研究。這些研究者不僅僅在基礎科學上做出重要貢獻，而且往往成為應用研究活動產生新方法的源泉。他們一起用數學和計算的方法研究在分子水平上的基本的生物醫學問題。這些問題包括基因的組織，序列的分析，和結構的預測。目前研究計劃的一些代表是:檢測和分析基因組織，重復序列形式，蛋白domain和結構單元，建立人類基因組的基因圖譜，HIV感染的動力學數學模型，資料庫搜索中的序列錯誤影響的分析，開發新的資料庫搜索和多重序列對齊演算法，建立非冗餘序列資料庫，序列相似性的統計顯著性評估的數學模型和文本檢索的矢量模型。另外，NCBI研究者還堅持推動與NIH內部其他研究所及許多科學院和政府的研究實驗室的合作。