PDB|生物信息学数据集|蛋白质结构数据集

www.rcsb.org2024-10-25 收录

生物信息学

蛋白质结构

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资源简介：

PDB（Protein Data Bank）是一个存储生物大分子（如蛋白质和核酸）三维结构的数据库。它包含了通过实验方法（如X射线晶体学、核磁共振等）确定的分子结构数据。

提供机构：

www.rcsb.org

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数据集介绍

构建方式

蛋白质数据库（PDB）的构建基于全球科研机构提交的实验数据，这些数据包括通过X射线晶体学、核磁共振（NMR）光谱学和电子显微镜等技术获得的蛋白质和核酸的三维结构信息。PDB的维护由结构生物信息学研究合作组织（RCSB）负责，确保数据的高质量和一致性。

使用方法

研究者可以通过PDB数据库检索特定的蛋白质或核酸结构，进行结构比对、功能预测和药物设计等研究。此外，PDB还提供了多种工具和可视化软件，帮助用户分析和理解复杂的生物分子结构，从而推动生物医学和药物研发领域的进步。

背景与挑战

背景概述

蛋白质数据库（Protein Data Bank，简称PDB）是生物信息学领域的一个重要资源，由美国国家科学基金会于1971年资助建立。该数据库由RCSB PDB（Research Collaboratory for Structural Bioinformatics Protein Data Bank）维护，收录了大量蛋白质、核酸及其复合物的三维结构数据。PDB的建立极大地推动了结构生物学的发展，为研究人员提供了丰富的结构信息，促进了药物设计、蛋白质工程等领域的研究。

当前挑战

尽管PDB在结构生物学中具有重要地位，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据的质量控制是一个持续的问题，因为实验数据的准确性和完整性直接影响后续研究的可靠性。其次，随着高通量测序技术的发展，PDB需要处理和整合的海量数据量不断增加，这对数据存储和检索提出了更高的要求。此外，不同实验方法产生的结构数据在分辨率和精度上存在差异，如何统一和标准化这些数据也是一个亟待解决的问题。

发展历史

创建时间与更新

PDB（蛋白质数据库）创建于1971年，由Walter Hamilton在Brookhaven国家实验室发起。自那时起，PDB已成为全球科学家研究蛋白质结构和功能的核心资源。PDB的更新频率较高，通常每周都会发布新的结构数据，确保数据库内容的时效性和准确性。

重要里程碑

PDB的重要里程碑包括1998年由RCSB（结构生物学研究合作）接管，这一转变极大地提升了数据管理和访问的效率。2003年，PDB引入了MMCIF（分子建模数据库）格式，这一标准化格式促进了全球范围内的数据交换和共享。此外，2012年PDB与EMDB（电子显微镜数据库）的整合，标志着从单一的X射线晶体学到多模态结构解析的扩展，极大地丰富了数据库的内容和应用范围。

当前发展情况

当前，PDB已成为全球最大的蛋白质结构数据库，收录了超过180,000个蛋白质及其复合物的三维结构。PDB的发展不仅推动了结构生物学领域的研究，还对药物设计、生物工程和分子生物学等多个领域产生了深远影响。通过持续的技术创新和国际合作，PDB不断优化其数据存储、检索和分析工具，确保科学家能够高效地获取和利用这些宝贵的结构信息，从而加速科学发现和技术进步。

发展历程

蛋白质数据库（PDB）首次建立，由美国国家科学基金会资助，旨在存储和分发蛋白质结构数据。
1971年
PDB正式开始运营，并发布了第一批蛋白质结构数据。
1976年
PDB的管理权转移至结构生物信息学研究合作组织（RCSB），标志着数据管理和服务质量的进一步提升。
1998年
PDB推出了在线数据库，使得全球科研人员能够更便捷地访问和下载蛋白质结构数据。
2000年
PDB发布了超过20,000个蛋白质结构，标志着数据集的快速增长和广泛应用。
2003年
PDB与欧洲生物信息学研究所（EMBL-EBI）和日本结构基因组学联盟（JSCC）合作，形成了全球PDB联盟，进一步增强了数据集的国际影响力。
2012年
PDB发布了超过150,000个蛋白质结构，成为全球最重要的蛋白质结构数据库之一。
2019年

常用场景

经典使用场景

在生物信息学领域，蛋白质数据库（PDB）作为全球最权威的蛋白质结构数据库，广泛用于蛋白质结构预测、分子对接和药物设计等经典场景。研究者通过分析PDB中的三维结构数据，能够深入理解蛋白质的功能和相互作用机制，从而为新药研发和生物技术应用提供关键支持。

解决学术问题

PDB数据集在解决蛋白质折叠、功能预测和蛋白质-蛋白质相互作用等学术问题上具有重要意义。通过提供高精度的蛋白质三维结构数据，PDB帮助研究者验证和优化结构预测算法，推动了计算生物学和结构生物学的发展。其数据的高质量和多样性为学术界提供了丰富的研究资源，促进了相关领域的理论和实验研究。

实际应用

在实际应用中，PDB数据集被广泛用于药物设计和开发。制药公司利用PDB中的蛋白质结构信息，进行靶点识别和药物分子设计，从而加速新药的研发进程。此外，PDB数据还在生物技术和医疗诊断领域发挥重要作用，如用于开发新型生物传感器和诊断工具，提高疾病的早期检测和治疗效果。

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