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查找实验室视频 *** 作的数据库是视频图像信息。是视频图像信息解析的核心部分。负责提供数据的汇聚接入、数据处理、数据资源存储、数据服务、数据级联、数据开放能力、视图库软件应用。数据库是数据存放的地方，是需要长期存放在计算机内的，有组织可以共享的数据集合。数据库中的数据模型组织、描述，和存储，具有小的冗余度，高的数据独立性和易扩展性，可以共享使用。

什么时候需要利用生物信息学获取核酸序列信息

1序列比对

序列比对其意义是从核酸、氨基酸的层次来比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性，进而推测其结构功能及进化上的联系。研究序列相似性的目的是通过相似的序列得到相似的结构或功能，也可以通过序列的相似性判别序列之间的同源性，推测序列之间的进化关系。序列比对是生物信息学的基础，非常重要。

序列比对中最基础的是双序列比对，双序列比较又分为全局序列比较和局部序列比较，这两种比较均可用动态程序设计方法有效解决。在实际应用中，某些在生物学上有重要意义的相似性不是仅仅分析单条序列，只能通过将多个序列对比排列起来才能识别。比如当面对许多不同生物但蛋白质功能相似时，我们可能想知道序列的哪些部分是相似的，哪些部分是不同的，进而分析蛋白质的结构和功能。为获得这些信息，我们需要对这些序列进行多序列比对。多重序列比对算法有动态规划算法、星形比对算法、树形比对算法、遗传算法、模拟退火算法、隐马尔可夫模型等，这些算法都可以通过计算机得以解决。

2数据库搜索

随着人类基因组计划的实施，实验数据急剧增加，数据的标准化和检验成为信息处理的第一步工作，并在此基础上建立数据库，存储和管理基因组信息。这就需要借助计算机存储大量的生物学实验数据，通过对这些数据按一定功能分类整理，形成了数以百计的生物信息数据库，并要求有高效的程序对这些数据库进行查询，以此来满足生物学工作者的需要。数据库包括一级数据库和二级数据库，一级数据库直接来源于实验获得的原始数据，只经过简单的归类整理和注释；二级数据库是对基本数据进行分析、提炼加工后提取的有用信息。

分子生物学的三大核心数据库是GenBank核酸序列数据库，SWISS-PROT蛋白质序列数据库和PDB生物大分子结构数据库，这三大数据库为全世界分子生物学和医学研究人员了解生物分子信息的组织和结构，破译基因组信息提供了必要的支撑。但是用传统的手工分析方法来处理数据显然已经无法跟上新时代的步伐，对于大量的实验结果必须利用计算机进行自动分析，以此来寻找数据之间存在的密切关系，并且用来解决实际中的问题。

3基因组序列分析

基因组学研究的首要目标是获得人的整套遗传密码，要得到人的全部遗传密码就要把人的基因组打碎，测完每个小的序列后再把它们重新拼接起来。所以目前生物信息学的大量工作是针对基因组DNA序列的，建立快速而又准确的DNA序列分析方法对研究基因的结构和功能有非常重要的意义。对于基因组序列，人们比较关心的是从序列中找到基因及其表达调控信息，比如对于未知基因，我们就可以通过把它与已知的基因序列进行比较，从而了解该基因相关的生理功能或者提供疾病发病机理的信息，从而为研发新药或对疾病的治疗提供一定的依据，使我们更全面地了解基因的结构，认识基因的功能。因此，如何让计算机有效地管理和运行海量的数据也是一个重要问题。

4蛋白质结构预测

蛋白质是组成生物体的基本物质，几乎一切生命活动都要通过蛋白质的结构与功能体现出来，因此分析处理蛋白质数据也是相当重要的，蛋白质的生物功能由蛋白质的结构所决定，因此根据蛋白质序列预测蛋白质结构是很重要的问题，这就需要分析大量的数据，从中找出蛋白质序列和结构之间存在的关系与规律。

蛋白质结构预测分为二级结构预测和空间结构预测，在二级结构预测方面主要有以下几种不同的方法：①基于统计信息；②基于物理化学性质；③基于序列模式；④基于多层神经网络；⑤基于图论；⑥基于多元统计；⑦基于机器学习的专家规则；⑧最邻近算法。目前大多数二级结构预测的算法都是由序列比对算法BLAST、FASTA、CLUSTALW产生的经过比对的序列进行二级结构预测。虽然二级结构的预测方法其准确率已经可以达到80%以上，但二级结构预测的准确性还有待提高。

在实际进行蛋白质二级结构预测时，往往会把结构实验结果、序列比对结果、蛋白质结构预测结果，还有各种预测方法结合起来，比较常用的是同时使用多个软件进行预测，把各个软件预测结果分析后得出比较接近实际的蛋白质二级结构。将序列比对与二级结构预测相结合也是一种常见的综合分析方法。

蛋白质二级结构指蛋白质多肽链本身的折叠和盘绕的方式。二级结构主要有α-螺旋、β-折叠、β-转角等几种形式，它们是构成蛋白质高级结构的基本要素，常见的二级结构有α-螺旋和β-折叠。三级结构是在二级结构的基础上进一步盘绕，折叠形成的。研究蛋白质空间结构的目标是为了了解蛋白质与三维结构的关系，预测蛋白质的二级结构预测只是预测蛋白质三维形状的第一步，蛋白质折叠问题是非常复杂的，这就导致了蛋白质的空间结构预测的复杂性。蛋白质三维结构预测方法有：同源模型化方法、线索化方法和从头预测的方法但是无论用哪一种方法，结果都是预测，采用不同的算法，可能产生不同的结果，因此还需要研究新的理论计算方法来预测蛋白质的三维结构。

图41 蛋白质结构

目前，已知蛋白质序列数据库中的数据量远远超过结构数据库中的数据量，并且这种差距会随着DNA序列分析技术和基因识别方法的进步越来越大，人们希望产生蛋白质结构的进度能够跟上产生蛋白质序列的速度，这就需要对蛋白质结构预测发展新的理论分析方法，目前还没有一个算法能够很好地预测出一个蛋白的三维结构形状，蛋白质的结构预测被认为是当代计算机科学要解决的最重要的问题之一，因此蛋白质结构预测的算法在分子生物学中显得尤为重要。

5结束语

现如今计算机的发展已渗透到各个领域，生物学中的大量实验数据的处理和理论分析也需要有相应的计算机程序来完成，因此随着现代科技的发展，生物技术与计算机信息技术的融合已成为大势所趋。生物学研究过程中产生的海量数据需要强有力的数据处理分析工具，这样计算机科学技术就成为了生物科学家的必然选择，虽然人们已经利用计算机技术解决了很多生物学上的难题，但是如何利用计算机更好地处理生物学中的数据仍是一个长期而又复杂的课题。

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对于任何药物而言，在上市之前都会验证药物有效性和安全性，各个国家的药监局或者国际医学期刊组织，而且对于药物的临床试验登记都有很强制的要求，在查询新药临床前试验的机构和结果一般为了了解新药在临床试验的试试验题目、试验分组、试验涉及、临床数据等信息。

国内一般药物临床试验登记数据基本分布在CDE和ChiCTR这两个平台，这两个官方平台所登记的试验种类，涵盖了药物的一到三期临床试验，以及生物等效性试验。

国外可以使用clinicaltrials查询药物的临床试验数据。

临床试验数据

除了以上两种方式还可以在各大数据库中查询了解新药临床试验机构和结果，还能查询药物相关的研发信息。

在数据库中可以在中国临床试验数据库和全球临床试验数据库中查询所需要数据，在数据库中查询数据更加利于分析，还能查询到全球药物研发数据，研发动态，研发趋势等。

中国临床试验数据库收录了5万余条药品审评中心（CDE）和中国临床试验注册中心两大平台登记的所有临床试验详细信息。数据库可以实时监测获批临床药物的研发进度及最新动态，帮助在研发立项或购买新产品时提供决策依据。

中国临床试验数据库

在中国临床试验数据库中可以通过试验题目、登记号、药品名称、活性成分、靶点、适应症、申办单位、试验机构、首次公示日期9个维度，检索到临床试验的详细信息。

还可以通过试验范围、试验状态、试验分期、药品类型、试验分类、一致性评价6个维度，对搜索结果进行条件筛选。

除了单个选项的搜索以外，还可以进行多个选项的组合搜索，从不同维度了解国内新药研发进展，了解国内新药研发竞争格局，掌握国内新药研发趋势。

搜索方式

搜索结果涵盖登记号、试验题目、药品名称、适应症、试验状态、试验分期、申办单位、试验机构、首次公式日期9个维度的数据信息。数据源均来自权威机构及官方，数据结果极具价值和参考意义。

点击登记号，可以进入该药品的详情页，全面展示了临床试验的基本信息、药品信息、临床试验信息、申办者信息、研究者信息、其他信息、关联信息等。

搜索结果

全球临床试验数据库包括临床试验的基本信息(试验标题、试验登记号、生物标记物、开始及结束时间、试验持续时间、主要终点完成日期等)、药物信息(适应症、主要干预措施、试验阶段、作用机理、工艺技术、疾病标志物等)、试验设计(试验方案、试验类型、主要和次要的疗效判定指标、结果是否可用、是否达到终点等)、招募信息(招募状态、志愿者标准、入选标准、排除标准等)。

全球临床试验数据库

有关新药临床试验的机构和结果可以在中国临床试验数据库和全球药物临床试验数据库查询数据，检索更加的方便，维度更加丰富，数据更利于分析。

Microsoft Office Access（前名 Microsoft Access）是由微软发布的关联式数据库管理系统。它结合了 Microsoft Jet Database Engine 和 图形用户界面两项特点，是 Microsoft Office的成员之一。

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