耐药数据库测序有哪些，这是我的乙肝病毒PC区耐药基因测序是什么意思序号代码项目名

来源：整理时间：2024-12-20 06:13:05 编辑：黑码技术手机版

1，这是我的乙肝病毒PC区耐药基因测序是什么意思序号代码项目名

楼主您好1 应该病毒转录酶的合成基因变异了，不会明显影响治疗效果的2 建议你提供肝功能和乙肝病毒DNA检查以确定是否需要治疗或如何治疗3 避免酗酒和长期熬夜如果还有疑问，在回答下补充

支持一下感觉挺不错的

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2，nosql有哪些数据库

CasssandraLucene/SolrRiakCouchDBNeo4JOracle的NoSQLMongoDBHadoop的HBaseBigTable/ Accumulo/ HypertableDynamoDB貌似 MongoDB 很有名。

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3，nosql数据库有哪些

分类一：键值数据库 Redis, Voldemort, Oracle BDB，国内的ssdb分类二：列存储数据库 Cassandra, HBase分类三：文档型数据库 CouchDB, MongoDb，国内的SequoiaDB分类四：图形(Graph)数据库 Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph

这个范围太广了，太多了，而且很多数据库不是纯nosql，给你列几个比较著名的吧。dynamodbberkeley dbmongodbhypergraphdbarangodbgemfireemc documentum xdb等等等等另外，楼上提到的hoodoop不是数据库，而是一种集成了数据分布系统的软件框架，与数据库是有相当大区别的。

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4，NCBI有多少数据库分别有什么作用

在生物医学信息学领域，数据库和服务的定义与计算机领域有很大的不同，如果要问NCBI过去，现在或将来会有多少数据库，恐怕连NCBI自己都说不清楚。要是一个一个数据库讲下来，9999个字肯定不够用。这里有一个列表供您参考http://www.ncbi.nlm.nih.gov/guide/all/。 NCBI的产生和发展是在美国和全球生物学高速发展，高通量数据急速产生，而缺乏有效的数据分析方法的背景下产生，起初它主要任务是数据的存储和查询。只不过其存储的数据大多以高通量数据为主，例如基因测序，基因组，SNP, 基因芯片,小分子化合物和GWAS数据等。这些数据的共享，极大地促进了生物信息学发展。按照数据->样式->知识->智慧的发展模式，NCBI主要起到了一个为生物学家提供数据的角色。不过，NCBI目前也不断地在调整自己的角色。例如，生物医学文献。NCBI在从NLM继承过来的pubmed的基础，提供以PMC数据库为核心的全文文献服务。PubMed数据库应该是全球生物学家使用频率最高的数据库。NCBI最近对pubmed的改版，虽然没有实质性的改变，但其按照用户体验进行的修改，足见其对该数据库的重视。另外，NCBI目前不断地在引入高学历生物学人才对其数据库的质量进行控制。以dbSNP为例，其正在通过与领域专家的合作将突变数据与人类表型数据进行关联。总得来讲，NCBI的发展是与生物学高通量数据产生密切相关，它以经不在局限于提供数据存储与查询，其未来的发展必将发展为一个大型的、综合的知识库。到那时NCBI会不会免费，就要另当别论了。很显然没有人会将自己的手稿拱手让人。如果真有那么一天，不知道从中会产生多少专利和知识产权。

5，生物信息学一些基本的常用软件有哪些

必学：1、计算机基础（linux+perl+R 或者 python+matlab）2、生信基础知识（测序+数据库+数据格式）3、生信研究领域（全基因组，全转录组，全外显子组，捕获目标区域测序）4、生信应用领域（肿瘤筛查，产前诊断，流行病学，个性化医疗）分而治之：一、计算机基础，需要看三本书，一步步的学会学通，不需要刻意去找哪个书，一般linux是鸟哥私房菜，perl是小骆驼咯，R是R in action，但是看一本书只能入门，真正想成为菜鸟，必须每个要看五本书以上！我云盘里面有这基本上的高清打印版，大家可以去淘宝打印一下才几十块钱还包邮，对书比较讲究的也可以买正版，也不过是一百多块钱而已！二、生信基础知识，测序方面，在百度文库找十几篇一代二代三代测序仪资料仔细研读，然后去优酷下载各大主流测序仪的动画讲解，再看看陈巍学基因的讲解；数据库先看看三大主流数据库——NCBI,ENSEMBL,UCSC，还有一些也可以了解一些（uniprot,IMGT,KEGG，OMIN，TIGR，GO）同样也是百度文库自己搜索资料，但是这次需要自己去官网一个个页面点击看，一个个翻译成中文理解吃透；数据格式讲起了就多了，这个主要是在项目流程中慢慢学，或者你有机会去上课，不然你看来也是立马忘记的，主要有sam,vcf,fasta,fastq,bed,gtf,gff,genbank,ensembl,psl等等三、生信研究领域，各个领域主要是软件繁多，合起来常用的估计有上百个软件了，一般只有从业五六年以上的人才有可能把它们全部用过一遍，而且这也完全需要项目来训练，而不能仅仅是看看软件手册，但是研究领域最重要的是背后的原理，需要看各大牛的综述。a) 生信基础软件(blast++套件，fastqc，flash，blast，solexaQA，NGS-QC-toolkit，SRA-toolkit，fastx-toolkit)b) snp-calling相关软件（bwa，bowtie，samtools，GATK，VarScan.jar，annovar）c) 基因组相关软件（velvet，SOAPdenovo2，repeatmasker,repeatscount,piler，orthMCL，inparanoid,clustw,muscle，MAFFT，quickparanoid，blast2go，RAxML，phyML）d) 转录组相关软件（trinity，tophat，cufflinks，RseQC，RNAseq，GOseq，MISO，RSEM，khmer，screed，trimmomatic，transDecoder，vast-tools，picard-tools，htseq，cuffdiff，edgeR，DEseq，funnet，davidgo，wego，kobas，KEGG，Amigo，go）

多了去了，我有一整本电子书都是介绍生物信息学常用软件的