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每日文献: 2018-01-12

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简介： 生物数据中心的年报每到年终大家都爱做总结,除了我在每日文献：2018-01-08提到的比对工具年鉴更新到了2017版,各大生物数据中心也开始纷纷做总结,然后发一篇核酸研究NAR.

生物数据中心的年报

每到年终大家都爱做总结,除了我在每日文献：2018-01-08提到的比对工具年鉴更新到了2017版,各大生物数据中心也开始纷纷做总结,然后发一篇核酸研究NAR. 这三篇文章的标题和地址如下

地点 数据库名 原文标题 原文链接
美国 NCBI Database Resources of the National Center for Biotechnology Information https://academic.oup.com/nar/article/45/D1/D12/2605705
欧洲 EMBL-EBI The European Bioinformatics Institute in 2017: data coordination and integration https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5753251
中国 BIG Database Resources of the BIG Data Center in 2018 https://academic.oup.com/nar/article/46/D1/D14/4316108

数据库之间每天都会交互数据,保证数据同步,并且都有自己的特色.

img_bd24891714148a808f41a2a961cd34d9.png
NCBI一览
img_b4760918e25868dbf125d6aab237bc78.png
EMBL-EBI一览
img_ad79a69650cf6bcf6417c73e7d268bdb.png
BIG一览

NCBI应该是世界上综合性最大的生物学数据库, 并且应该也是访问量最多的数据库.如同我会不自主的点开百度测试一下网络速度, 每当别人给我一个生物学名词或者一个编号,我就会熟练打开NCBI看看这个是啥.

如果NCBI访问速度太慢, 我会去看一下EMBL-EBI,因为后者的网页设计也非常的养眼. 但是BIG则是我最近从某一篇标题党文章里面了解的, 大致意思为BIG打破了资本主义的垄断,取代了小日本的DDBJ 跻身成为世界一流的数据中心.

当时一看到内容,我就特别的开心.因为我看BIG里面也会存放高通量测序结果, 而且当我打开他的Biosample用他们提供的案例编码查看原始数据时,我惊喜的发现他们直接存放Fastq,而不是SRA,简直不能太激动,感觉以后下载数据再也不用翻山过海了.我就把每日文献:2018-01-11里提到的拟南芥高通量测序结果的标号SRP062811在三大数据库进行了搜索,结果如下

img_a6f4e72bf62a0357d80d666cf2cac9b5.png
NCBI
img_89338f0a3d64220c6b50fb08b2aaa72b.png
EMBL-EBI
img_1704f03c22fdd5fbce375458dde53df1.png
BGI

看来中国科学院的北京基因组组学中心的钱不太够,还没钱买硬盘放植物的数据.

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数据库
数据中心
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