uniprot蛋白质序列数据库由哪几部分组成各有什么特点

将PIR、SWISS-PROT和TrEMBL3个蛋白质数据库统一-起来组建而成，包含3个部分:

(1) UniProt Knowledgebase (UniProtKB) ，这是蛋白质序列、功能、分类、交叉引用等蛋白质知识库，记录经过人工筛选和注释;

■ (2) UniRef ( UniProt Non-redundant Reference )

数据库，将密切相关的蛋白质序列组合到一条记录中，以便提高搜索速度;目前，根据序列相似程度形成3个子库，即UniRef100、UniRef90和UniRef50;

■ (3) UniParc (UniProt Archive)，是UniProt存档库 ,

收录所有蛋白质序列。用户可以通过文本查询数据库，可以利用BLAST程序搜索数据库，也可以直接通过FTP下载数据。

首先说明一下序列化的知识：java中的序列化()机制能够将一个实例对象的状态信息写入到一个字节流中，使其可以通过socket进行传输、或者持久化存储到数据库或文件系统中；然后在需要的时候，可以根据字节流中的信息来重构一个相同的对象

序列化机制在java中有着广泛的应用，EJB、RMI等技术都是以此为基础的

序列化机制是通过java

io

类和java

io

类来实现的

在序列化(serialize)一个对象的时候，会先实例化一个对象，然后调用其writeObject()方法；在反序列化(deserialize)的时候，则会实例化一个对象，然后调用其readObject()方法

上面您的错误，就是在于有一个或者几个没有"序列化"的数据，导致没有办法创建输出流，导致发生的java

io

之所以要序列化，我猜测是因为您的数据里面存在一个对象型的数据，但是该对象没有实现序列化

比如：您有一个字段为address，这个字段您是通过一个类Address来描述的，Address里面可能有province、city、street等等属性或者一些setter和getter，如果这个类，没有实现序列化，往往会出现这个问题

毕竟没有看到程序，是我的一个猜测，请检查一下程序或者发出来进行进一步讨论

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PIR数据库按照数据的性质和注释层次分四个不同部分，分别为PIR1、PIR2、PIR3和PIR4。PIR1中的序列已经验证，注释最为详尽；PIR2中包含尚未确定的冗余序列；PIR3中的序列尚未加以检验，也未加注释; 而PIR4中则包括了其它各种渠道获得的序列，既未验证，也无注释。除了PIR外，另一个重要的蛋白质序列数据库则是SwissProt。该数据库由瑞士日内瓦大学于1986年创建，目前由瑞士生物信息学研究所(Swiss Institute of Bioinformatics，简称SIB)和欧洲生物信息学研究所 EBI共同维护和管理。瑞士生物信息研究所下属的蛋白质分析专家系统(Expert Protein Analysis System,，简称ExPASy)的Web服务器除了开发和维护SwissProt数据库外，也是国际上蛋白质组和蛋白质分子模型研究的中心，为用户提供大量蛋白质信息资源。北京大学生物信息中心设有ExPASy的镜象。PIR和SwissProt是创建最早、使用最为广泛的两个蛋白质数据库。随着各种模式生物基因组计划的进展，DNA序列特别是EST序列大量进入核酸序列数据库。蛋白质序列数据库TrEMBL是从EMBL中的cDNA序列翻译得到的。TrEMBL数据库创建是于1996年[Bairoch, 2000]，意为“Translation of EMBL”。该数据库采用SwissProt数据库格式，包含EMBL数据库中所有编码序列的翻译。TrEMBL数据库分两部分，SP-TrEMBL和 REM-TrEMBL。SP-TrEMBL中的条目最终将归并到SwissProt数据库中。而Rem-TrEMBL则包括其它剩余序列，包括免疫球蛋白、T细胞受体、少于8个氨基酸残基的小肽、合成序列、专利序列等。与TrEMBL类似，GenPept是由GenBank翻译得到的蛋白质序列。由于TrEMBL和GenPept均是由核酸序列通过计算机程序翻译生成，这两个数据库中的序列错误率较大，均有较大的冗余度。另一个常用的蛋白质序列数据库是已知三维结构蛋白质的一级结构序列数据库NRL-3D[Namboodiri, 1990]。该数据库的序列是从三维结构数据库PDB中提取出来。

序列数可以增加postgresql数据表的检索速度，同时降低数据查询时的资源消耗。那么如何在postgresql中创建序列数并且应用呢？下面我给大家分享一下。

工具/材料

pgAdmin4

创建序列数

首先打开pgAdmin4，展开postgresql数据库，找到模式下面的public选项，如下图所示

接下来在public下面右键单击序列，然后点击Create下面的sequence选项，如下图所示

在d出的创建Sequence界面中首先给序列数起一个名字，如下图所示，注意都用英文

然后切换到Definition页卡，定义一下序列的增加量，如下图所示，其中maximum根据自己的需要进行设置

最后回到数据库主界面，你会看到序列下面多出了一个项，这就是我们创建的序列数了，如下图所示

在数据表中应用序列数

首先选中一个数据表，点击右侧的编辑按钮，如下图所示

在d出的编辑界面中切换到Columns页卡，点击ID签名的编辑按钮，如下图所示

最后在字段的编辑界面中切换到Variables选项卡，然后在Value列中通过nextval函数带入刚才定义的序列数即可，如下图所示

NCBI NCBI下有很多数据库，以下是蛋白质序列

PopSet包含研究一个人群、一个种系发生或描述人群变化的一组组联合序列。PopSet既包含核酸序列数据又包含蛋白质序列数据。

Entrez 功能强大，在于它的大多数记录可相互链接，既可在同一数据库内链接，也可在数据库之间进行链接。当运用BLAST软件比较某氨基酸或DNA序列与库中其他氨基酸或DNA序列差异即进行相似性检索时，则会涉及到蛋白质库或核苷酸库的库内链接。库间链接发生在核苷酸数据库内的记录与PubMed库中已发表序列的引文间的链接，或蛋白质序列记录与核苷酸序列库中编码它的核苷酸序列间的链接。

BLAST(Basic Local Alignment Search Tool）是用于序列相似性检索的一个重要数据库，是区分基因和基因特征的工具。该软件能在15秒内完成整个DNA数据库的序列检索。BLAST记录的相关度有明确的统计学解释，以便更容易地将相关记录与随机的数据库记录相区分。在NCBI主页的左工具条中，点击BLAST图标，即进入BLAST主页。

BLAST 主页提供了几种BLAST检索软件。其中BLAST20是一种新的BLAST检索工具，它在原有基础上作了改进，运行速度更快，灵敏度更高，同时具有Gapped BLAST 和PSI-BLAST两种软件的新功能。Gapped BLAST 允许在对准的序列中引入空位（碱基缺失或插入），引入空位（Gaps）意味着在比较两个相关序列时不会出现中断（Break）现象。这些空位对准的记分系统更能反映相关序列的类似程度。PSI-BLAST的全称是Position-Specific Iterated BALST，即特殊位置重复BLAST，它提供了自动、易用的概貌（Profile）检索，是查找序列同源的有效工具。

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