five

RefSeq|生物信息学数据集|基因组研究数据集

收藏
www.ncbi.nlm.nih.gov2024-10-26 收录
生物信息学
基因组研究
下载链接:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/refseq/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
RefSeq(Reference Sequence database)是由NCBI(美国国家生物技术信息中心)维护的参考序列数据库,包含了多种生物的基因组、转录本和蛋白质序列。它提供了高质量的参考序列,用于基因组注释、变异分析和生物信息学研究。
提供机构:
www.ncbi.nlm.nih.gov
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
RefSeq数据集的构建基于全球范围内的生物信息学研究,通过整合来自不同物种的基因组、转录组和蛋白质组数据,形成一个全面的参考序列数据库。该数据集的构建过程包括原始数据的收集、质量控制、序列比对、注释和整合等多个步骤,确保了数据的准确性和一致性。
特点
RefSeq数据集以其高质量的参考序列和详尽的注释信息著称,涵盖了从原核生物到真核生物的广泛物种。其特点在于提供了标准化的基因和蛋白质序列,支持基因组学和生物信息学的研究。此外,RefSeq还定期更新,以反映最新的科学发现和技术进步。
使用方法
RefSeq数据集广泛应用于基因组学、转录组学和蛋白质组学的研究中。研究人员可以通过访问RefSeq数据库,获取特定物种的基因和蛋白质序列,进行序列比对、功能注释和进化分析。此外,RefSeq还支持生物信息学工具的开发和应用,为基因组数据的解读和利用提供了重要资源。
背景与挑战
背景概述
RefSeq(Reference Sequence Database)是由美国国家生物技术信息中心(NCBI)维护的一个综合性基因组数据库,旨在提供高质量的参考序列数据。自2000年首次发布以来,RefSeq已成为生物信息学领域的重要资源,涵盖了从病毒到人类的各种生物体的基因组、转录组和蛋白质组数据。该数据库不仅为基因组学研究提供了标准化的参考序列,还为基因功能注释、疾病关联研究和药物开发提供了基础数据支持。RefSeq的持续更新和扩展,极大地推动了基因组学和生物医学研究的进展。
当前挑战
尽管RefSeq在基因组数据标准化方面取得了显著成就,但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先,基因组数据的多样性和复杂性使得数据整合和标准化变得异常困难。其次,随着测序技术的快速发展,新数据的不断涌现要求RefSeq必须保持高频率的更新,以确保数据的时效性和准确性。此外,不同物种间的基因组差异和基因变异也给数据注释和一致性带来了挑战。最后,数据质量控制和错误校正机制的建立,是确保RefSeq数据可靠性的关键。
发展历史
创建时间与更新
RefSeq数据集由美国国家生物技术信息中心(NCBI)于2000年首次发布,旨在提供一个全面的、高质量的基因组和蛋白质序列数据库。自发布以来,RefSeq经历了多次重大更新,最近一次主要更新发生在2023年,以确保数据的及时性和准确性。
重要里程碑
RefSeq的重要里程碑包括2003年首次整合人类基因组序列,这一举措极大地推动了基因组学研究的发展。2010年,RefSeq引入了自动化注释流程,显著提高了数据处理效率和质量。2015年,RefSeq与国际合作项目如GenBank和EMBL-EBI的数据库进行了深度整合,进一步增强了其全球影响力和数据互通性。
当前发展情况
当前,RefSeq继续作为基因组和蛋白质序列研究的核心资源,支持全球范围内的生物医学研究。其数据被广泛应用于基因组注释、疾病关联研究以及药物开发等多个领域。RefSeq的持续更新和扩展,不仅提升了数据的质量和覆盖范围,还促进了跨学科的合作与创新,为生命科学领域的进步提供了坚实的基础。
发展历程
  • RefSeq数据集首次发布,作为NCBI(美国国家生物技术信息中心)的一部分,旨在提供一个标准化的基因组和蛋白质序列数据库。
    2000年
  • RefSeq开始整合来自不同物种的基因组数据,包括人类、小鼠和大鼠等,标志着其跨物种数据整合能力的提升。
    2003年
  • RefSeq引入了自动注释流程,显著提高了数据更新的速度和准确性,使其成为基因组学研究的重要资源。
    2007年
  • RefSeq数据集的序列数量突破100万条,涵盖了多种生物的基因组和转录组数据,成为全球生物信息学研究的基础数据库之一。
    2012年
  • RefSeq开始支持非编码RNA的注释,扩展了其数据覆盖范围,进一步增强了其在基因组学和转录组学研究中的应用价值。
    2016年
  • RefSeq数据集的序列数量超过2亿条,成为全球最大的公共基因组和蛋白质序列数据库之一,持续为科学研究提供重要支持。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在生物信息学领域,RefSeq数据集被广泛用于基因组注释和序列比对。其经典使用场景包括基因预测、变异检测和序列相似性分析。通过RefSeq,研究人员能够精确地识别和注释基因,从而为后续的功能研究和疾病关联分析提供坚实的基础。
解决学术问题
RefSeq数据集解决了基因组学研究中的多个关键问题,如基因注释的准确性和一致性。它通过提供高质量的参考序列,帮助研究人员在基因组水平上进行精确的变异检测和功能注释,从而推动了基因组学和生物医学研究的进展。
衍生相关工作
基于RefSeq数据集,许多经典工作得以开展,如NCBI的BLAST工具和UCSC基因组浏览器。这些工具利用RefSeq的高质量序列数据,提供了强大的序列比对和可视化功能,极大地促进了基因组学研究的效率和深度。此外,RefSeq还为许多基因组数据库和注释工具提供了核心数据支持,推动了整个领域的标准化和集成化发展。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

CE-CSL

CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。

arXiv 收录

Beijing Traffic

The Beijing Traffic Dataset collects traffic speeds at 5-minute granularity for 3126 roadway segments in Beijing between 2022/05/12 and 2022/07/25.

Papers with Code 收录

FAOSTAT Agricultural Data

FAOSTAT Agricultural Data 是由联合国粮食及农业组织(FAO)提供的全球农业数据集。该数据集涵盖了农业生产、贸易、价格、土地利用、水资源、气候变化、人口统计等多个方面的详细信息。数据包括了全球各个国家和地区的农业统计数据,旨在为政策制定者、研究人员和公众提供全面的农业信息。

www.fao.org 收录

ElecBench

ElecBench是一个专为电力系统操作中的大型语言模型(LLM)评估而设计的数据集。该数据集旨在通过覆盖特定行业的场景和深化专业知识的测试,提高决策的精确性。数据集包括六个核心性能指标和24个子指标,用于评估LLM在电力系统操作中的应用能力。ElecBench的创建旨在解决现有评估基准的不足,特别是在处理电力系统操作中的复杂专业问题和高级技术知识方面。该数据集的应用领域主要集中在电力系统的优化、稳定性和经济效率的提升。

arXiv 收录

RML24

RML24是首个专门为卫星信号识别和解调的深度学习应用设计的数据集。它整合了遥测和通信信号在遥测、跟踪和指挥(TT&C)系统中,并模拟了真实卫星信道中的信号损伤效应。该数据集利用软件定义无线电(SDR)平台和射频(RF)收发器进行严格的空中测量,并验证收集的数据。RML24为研究人员提供了基本的数据和建模基准,以促进智能和自适应卫星通信系统的算法验证和发展,推动数据驱动卫星通信技术的发展。

github 收录