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ZFIN|斑马鱼数据集|生物信息学数据集
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ZFIN（Zebrafish Information Network）是一个关于斑马鱼（Danio rerio）的生物信息学数据库，提供了关于斑马鱼基因、突变、表达模式、遗传图谱和相关资源的详细信息。该数据库还包括实验协议、文献引用和与其他生物数据库的链接。
提供机构：
zfin.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
ZFIN数据集的构建基于对斑马鱼（Danio rerio）基因和遗传信息的全面收集与整合。该数据集通过系统性地整合来自实验研究、文献报道以及公共数据库的基因注释、突变体信息、表达模式和遗传相互作用数据，形成了一个综合性的斑马鱼遗传资源库。构建过程中，研究人员采用了自动化数据提取和人工验证相结合的方法，确保数据的准确性和完整性。
使用方法
ZFIN数据集的使用方法多样，研究人员可以通过其在线平台进行基因查询、突变体检索和表达模式分析。用户可以根据基因名称、突变体表型或表达谱特征进行精确搜索，获取相关基因的详细信息。此外，ZFIN还提供了数据下载功能，用户可以下载原始数据进行进一步的分析和研究。通过这些功能，ZFIN为斑马鱼研究提供了强有力的数据支持。
背景与挑战
背景概述
ZFIN（Zebrafish Information Network）数据集是一个专注于斑马鱼（Danio rerio）生物学研究的在线资源平台，由美国俄勒冈大学于1994年创建。该数据集汇集了斑马鱼基因、突变、表达模式和相关研究文献的详细信息，为发育生物学、遗传学和生物医学研究提供了宝贵的资源。ZFIN的核心研究问题包括斑马鱼基因的功能注释、突变体的表型分析以及基因表达的时空模式，这些研究对理解人类疾病模型和药物筛选具有重要意义。
当前挑战
尽管ZFIN数据集在斑马鱼研究领域具有广泛的应用，但其构建和维护过程中仍面临诸多挑战。首先，数据的标准化和整合是一个持续的挑战，因为斑马鱼研究涉及多个实验室和研究机构，数据格式和质量参差不齐。其次，随着高通量测序技术的发展，数据量急剧增加，如何高效地存储、检索和分析这些数据成为一个重要问题。此外，确保数据的准确性和及时更新也是一项艰巨的任务，需要持续的投入和严格的质量控制。
发展历史
创建时间与更新
ZFIN（Zebrafish Information Network）数据集创建于1994年，由美国国家人类基因组研究所（NHGRI）资助，旨在整合斑马鱼（Zebrafish）的基因组和遗传信息。该数据集自创建以来，持续进行更新和扩展，以反映斑马鱼研究领域的最新进展。
重要里程碑
ZFIN数据集的重要里程碑包括：1998年，ZFIN发布了首个在线版本，标志着斑马鱼研究信息的系统化整合；2005年，ZFIN与欧洲斑马鱼信息网络（ZDB）合并，进一步增强了数据集的全球影响力；2010年，ZFIN引入了基因组注释工具，极大地提升了数据的可访问性和利用率；2015年，ZFIN推出了交互式基因表达图谱，为研究人员提供了更为直观的数据分析平台。
当前发展情况
当前，ZFIN数据集已成为斑马鱼研究领域的核心资源，涵盖了基因组、遗传学、发育生物学等多个方面的数据。其持续的更新和扩展，不仅为全球科研人员提供了丰富的数据资源，还推动了斑马鱼模型在生物医学研究中的广泛应用。ZFIN的开放获取政策和用户友好的界面设计，进一步促进了数据的共享和合作，对推动生命科学研究的发展具有重要意义。
发展历程
- ZFIN首次发表，作为斑马鱼基因和遗传信息的主要数据库。
- ZFIN正式上线，开始提供斑马鱼基因组和相关研究数据。
- ZFIN引入基因表达数据，增强了数据库的功能性和实用性。
- ZFIN与国际斑马鱼基因组计划（Zebrafish Genome Initiative）合作，进一步丰富了数据内容。
- ZFIN开始整合基因组注释和突变数据，提升了数据的综合性和研究价值。
- ZFIN推出新的用户界面和搜索工具，提高了用户体验和数据检索效率。
- ZFIN继续扩展其数据集，包括基因编辑和疾病模型数据，以支持更广泛的研究应用。
常用场景
经典使用场景
在生物信息学领域，ZFIN（Zebrafish Information Network）数据集被广泛用于研究斑马鱼（Zebrafish）的基因功能和发育过程。斑马鱼因其与人类基因的高度相似性和易于观察的胚胎发育过程，成为基因功能研究的重要模型。ZFIN数据集提供了丰富的基因注释、突变信息和表型数据，使得研究人员能够系统地分析基因在发育中的作用及其与人类疾病的关联。
解决学术问题
ZFIN数据集在解决基因功能和发育生物学中的多个学术问题方面发挥了关键作用。通过整合斑马鱼的基因突变和表型数据，研究人员能够识别与特定表型相关的基因，从而揭示基因在发育过程中的功能。此外，ZFIN数据集还支持跨物种基因功能的比较研究，有助于理解人类基因与斑马鱼基因之间的保守性和差异性，为疾病机制的研究提供了重要线索。
实际应用
在实际应用中，ZFIN数据集被广泛用于药物筛选和毒理学研究。斑马鱼因其快速发育和易于观察的特性，成为评估药物毒性和疗效的理想模型。通过ZFIN数据集，研究人员可以快速筛选出可能影响特定基因功能的化合物，从而加速新药的开发过程。此外，ZFIN数据集还支持环境毒理学的研究，帮助评估化学物质对生物体发育的影响。
数据集最近研究
最新研究方向
在生物信息学领域，ZFIN数据集作为斑马鱼基因和遗传信息的核心资源，近期研究聚焦于其在大规模基因功能注释和疾病模型构建中的应用。随着基因编辑技术的进步，研究人员利用ZFIN数据集中的基因变异信息，探索斑马鱼作为人类疾病模型的潜力，特别是在神经退行性疾病和癌症研究中。此外，ZFIN数据集的整合分析能力也促进了跨物种基因功能比较研究，为理解基因在不同生物体中的保守性和特异性提供了重要依据。这些前沿研究不仅推动了基础生物学的发展，也为精准医学和药物开发提供了新的视角和工具。
相关研究论文
- 1The Zebrafish Information Network: the zebrafish model organism databaseUniversity of Oregon · 2000年
- 2The Zebrafish Information Network: a data resource for genetic and genomic biologyUniversity of Oregon · 2019年
- 3The Zebrafish Information Network: new support for non-coding RNAs and microRNA researchUniversity of Oregon · 2014年
- 4The Zebrafish Information Network: the zebrafish model organism databaseUniversity of Oregon · 2000年
- 5The Zebrafish Information Network: a data resource for genetic and genomic biologyUniversity of Oregon · 2019年
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UniProt
UniProt（Universal Protein Resource）是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库，由欧洲生物信息学研究所（EBI）、瑞士生物信息学研究所（SIB）和美国蛋白质信息资源中心（PIR）联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名，整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容，涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库（分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL），以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具，为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持，成为生物学研究中不可或缺的资源。
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SeaDronesSee
SeaDronesSee是由德国图宾根大学认知系统组创建的大型视觉对象检测和跟踪基准，专注于海洋环境中的人类检测。该数据集包含超过54,000帧，总计400,000个实例，从不同高度和视角（5至260米，0至90度）捕获，并提供详细的元信息。数据集的创建旨在填补陆基视觉系统与海基系统之间的差距，特别适用于无人机辅助的海上搜救任务。SeaDronesSee通过提供精确的元数据，如高度、视角和速度，支持多模态系统的开发，以提高检测的准确性和速度。此外，数据集还包括多光谱图像，利用非可见光谱（如近红外和红边光谱）来增强人类检测能力。
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CIA世界概况是一个包含全球每个国家地理、经济和政治数据的公共领域数据集。数据类型包括自由文本、货币、百分比、经纬度、海拔、分类等，使其成为搜索应用测试和演示的有价值语料库，同时也具有数据本身的内在价值。
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Tropicos
Tropicos是一个全球植物名称数据库，包含超过130万种植物的名称、分类信息、分布数据、图像和参考文献。该数据库由密苏里植物园维护，旨在为植物学家、生态学家和相关领域的研究人员提供全面的植物信息。
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