Uniport数据库介绍与使用

Uniprot是一个整合EBI、SIB和PIR资源的全球蛋白质数据库,提供蛋白质序列、功能信息和研究论文索引。EBI位于英国剑桥,SIB在瑞士日内瓦维护ExPASy服务器,PIR则由NBRF创立,专注于蛋白质序列解析。该数据库是生物学研究的重要工具,支持蛋白质家族信息爬取、蛋白描述符计算和API访问。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  Uniprot (Universal Protein )是包含蛋白质序列,功能信息,研究论文索引的蛋白质数据库,整合了包括EBI( European Bioinformatics Institute),SIB(the Swiss Institute of Bioinformatics),PIR(Protein Information Resource)三大数据库的资源。

  • EBI( European Bioinformatics Institute):欧洲生物信息学研究所(EMBL-EBI)是欧洲生命科学旗舰实验室EMBL的一部分。位于英国剑桥欣克斯顿的惠康基因组校园内,是世界上基因组学领域最强地带之一。
  • SIB(the Swiss Institute of Bioinformatics):瑞士日内瓦的SIB维护着ExPASy(专家蛋白质分析系统)服务器,这里包含有蛋白质组学工具和数据库的主要资源。
  • PIR(Protein Information Resource):PIR由美国国家生物医学研究基金会(NBRF)于1984年成立,旨在协助研究人员识别和解释蛋白质序列信息。

参考文献

[1]从uniprot网站上爬取蛋白质家族信息
[2]计算蛋白描述符——uniprot 批量下载蛋白fasta文件
[3]初识Uniprot API
[4]一文极速读懂 Uniprot 蛋白质数据库

### UniProtBLAST联合使用的概述 在生物信息学领域,UniProt和BLAST是两个重要的工具。UniProt是一个全面的蛋白质序列及其功能注释数据库[^1],而BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)是一种用于比较核酸或蛋白序列并识别相似区域的强大算法[^2]。 通过将这两个工具结合起来,可以实现更深入的功能研究以及进化关系分析。具体来说,可以从UniProt下载目标物种或者特定家族的蛋白质数据集作为自定义数据库,并利用这些数据来优化BLAST搜索过程中的参数设置,从而提高匹配精度和效率[^3]。 以下是关于如何将两者联合使用的一些指导: ### 准备工作 为了能够有效地结合UniProtBLAST进行数据分析,首先需要获取来自UniProt的相关数据文件。这可以通过访问其官方网站完成,在那里可以选择感兴趣的条目导出成FASTA格式或其他适合的形式以便后续处理[^4]。 接着就是安装本地版本的NCBI BLAST+程序包到个人计算机上;如果只是偶尔查询则也可以考虑在线服务选项如Web-based NCBI BLAST界面等替代方案[^5]。 ### 创建个性化数据库 一旦拥有了所需的参考序列集合之后,下一步便是构建专属自己的blastdb。对于Linux/MacOSX用户而言,通常会采用makeblastdb命令行工具来进行这项操作。下面给出了一段简单的脚本示例展示这一流程是如何执行的: ```bash # 假设fasta_file.fasta 是从UniProt获得的数据文件名 makeblastdb -in fasta_file.fasta -dbtype prot -out my_uniprot_db ``` 上述代码片段中`my_uniprot_db`代表新创建出来的blast database名称,“prot”表明我们正在建立的是针对蛋白质而非核苷酸序列类型的索引结构[^6]。 ### 执行BLAST搜索 当一切准备就绪以后就可以开始实施实际的比对作业啦! 下面提供了一个基本形式的例子说明怎样调用blastp(适用于氨基酸级别对比场景)指令去寻找潜在同源物: ```bash blastp -query query_sequence.fasta -db my_uniprot_db -out results.txt -evalue 0.001 -num_descriptions 50 -num_alignments 50 ``` 这里需要注意几个关键参数的选择:`query_sequence.fasta`表示待检测的目标分子链; `results.txt`指定输出结果存储位置路径; `-evalue`控制显著性阈值大小, 数字越低意味着筛选标准更加严格苛刻[-7]; 最后的两项分别决定了最多显示多少条描述信息及排列详情记录数量上限. 另外值得注意的一点在于还可以进一步定制化整个计算环节比如引入多线程加速机制(-num_threads N), 或者启用其他高级特性诸如位分奖励惩罚体系调整等等[^8]. ### 结果解析 最后一步当然少不了仔细解读所得报告内容咯~一般情况下返回的信息包括但不限于得分情况(Score), E-value数值评估概率水平, 百分比一致性程度(% Identity)等方面指标项用来衡量两组对象之间可能存在的关联密切度高低差异状况^9^. 综上所述,通过合理规划运用UniProt资源配合高效便捷型软件平台——即BLAST系列成员共同协作之下,必将极大促进科研工作者们探索未知世界奥秘之旅途上的步伐迈进一大步!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值