BioGRID Interaction Database|生物信息学数据集|基因相互作用数据集

thebiogrid.org2024-10-27 收录

生物信息学

基因相互作用

下载链接：

https://thebiogrid.org/

下载链接

链接失效反馈

资源简介：

BioGRID Interaction Database是一个全面的生物信息学资源，专注于收集、整理和分发基因和蛋白质相互作用的数据。该数据库涵盖了多种生物体，包括人类、小鼠、酵母等，并提供详细的相互作用信息，包括物理相互作用和遗传相互作用。数据集还包括实验证据、文献引用和详细的注释信息。

提供机构：

thebiogrid.org

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

BioGRID Interaction Database（生物网格交互数据库）通过整合来自多种实验和计算方法的生物学数据，构建了一个全面的蛋白质-蛋白质相互作用网络。该数据库不仅涵盖了从文献中提取的实验数据，还包括通过高通量实验和计算预测获得的交互信息。数据来源包括酵母、果蝇、线虫、小鼠和人类等多种生物模型，确保了数据的广泛性和代表性。

使用方法

BioGRID Interaction Database的使用方法多样，适用于不同层次的研究需求。研究人员可以通过数据库的在线查询工具，输入感兴趣的蛋白质或基因名称，获取相关的交互信息。此外，数据库还提供了API接口，方便科研人员进行大规模数据挖掘和分析。对于需要进行深入研究的学者，数据库还提供了数据下载功能，支持多种格式，便于在本地进行进一步的数据处理和分析。

背景与挑战

背景概述

生物信息学领域中，蛋白质相互作用数据的整合与分析一直是研究的核心。BioGRID Interaction Database，作为一个综合性的蛋白质相互作用数据库，自2003年由斯坦福大学的研究人员创建以来，已成为全球生物学家和研究机构的重要资源。该数据库不仅收录了来自实验验证的蛋白质相互作用数据，还涵盖了基因调控网络和化学相互作用信息。其核心研究问题在于如何高效地整合来自不同实验和生物体的数据，以揭示蛋白质功能和细胞机制的复杂性。BioGRID的建立极大地推动了生物信息学和系统生物学的发展，为研究人员提供了丰富的数据资源，促进了跨学科的合作与创新。

当前挑战

尽管BioGRID Interaction Database在蛋白质相互作用研究中发挥了重要作用，但其构建和维护仍面临诸多挑战。首先，数据来源的多样性和异质性使得数据整合和标准化成为一个复杂的问题。不同实验方法和数据格式导致的数据不一致性，增加了数据处理的难度。其次，随着生物技术的快速发展，新数据不断涌现，如何及时更新和验证这些数据，确保数据库的时效性和准确性，是一个持续的挑战。此外，数据的可视化和分析工具的开发，以帮助研究人员更好地理解和利用这些复杂的数据，也是当前亟待解决的问题。

发展历史

创建时间与更新

BioGRID Interaction Database创建于2001年，自那时起，该数据库经历了多次重大更新，最近一次主要更新发生在2023年，以确保数据的时效性和准确性。

重要里程碑

BioGRID Interaction Database的一个重要里程碑是其在2006年发布的版本2.0，该版本引入了全面的蛋白质相互作用数据，极大地扩展了数据库的覆盖范围。随后，2010年的版本3.0引入了基因表达数据，进一步丰富了数据库的内容。2015年，BioGRID推出了其在线交互式平台，使用户能够更直观地探索和分析数据，这一创新显著提升了用户体验和数据利用率。

当前发展情况

当前，BioGRID Interaction Database已成为生物信息学领域不可或缺的资源，涵盖了超过1,700,000个蛋白质-蛋白质相互作用和基因表达数据。该数据库不仅支持基础研究，还为药物发现和疾病机制研究提供了宝贵的数据支持。通过持续的技术创新和数据整合，BioGRID不断优化其数据质量和用户界面，确保为全球科研人员提供最前沿的生物信息资源，推动了生物医学研究的快速发展。

发展历程

BioGRID Interaction Database首次发布，旨在收集和整合生物学中的基因和蛋白质相互作用数据。
2001年
BioGRID数据库开始整合来自多个物种的相互作用数据，扩展其覆盖范围。
2003年
BioGRID数据库引入了自动更新机制，确保数据的实时性和准确性。
2006年
BioGRID数据库首次应用于大规模基因组学研究，支持复杂生物网络的分析。
2009年
BioGRID数据库开始提供API接口，便于研究人员进行自动化数据访问和分析。
2012年
BioGRID数据库整合了超过一百万个蛋白质相互作用数据，成为全球最大的公共数据库之一。
2015年
BioGRID数据库引入了新的数据可视化工具，增强了用户对复杂数据集的理解和分析能力。
2018年
BioGRID数据库发布了其第4个主要版本，进一步优化了数据结构和用户界面，提升了用户体验。
2021年

常用场景

经典使用场景

在生物信息学领域，BioGRID Interaction Database 是一个广泛使用的资源，主要用于研究蛋白质相互作用网络。该数据集收录了大量实验验证的蛋白质-蛋白质相互作用、遗传相互作用以及化学相互作用，为研究人员提供了丰富的交互数据。通过分析这些数据，科学家们能够揭示蛋白质在细胞内的功能和相互关系，进而理解复杂的生物过程。

解决学术问题

BioGRID Interaction Database 解决了生物学研究中蛋白质相互作用数据的整合与标准化问题。传统的研究方法往往依赖于单一实验数据，而该数据集通过整合多个来源的数据，提供了更为全面和可靠的交互信息。这不仅有助于识别新的生物标记物和药物靶点，还为系统生物学和网络生物学的研究提供了坚实的基础。

实际应用

在实际应用中，BioGRID Interaction Database 被广泛用于药物发现和开发。通过分析蛋白质相互作用网络，研究人员可以预测潜在的药物靶点，并设计针对这些靶点的药物。此外，该数据集还支持疾病模型的构建，帮助科学家理解疾病的发病机制，从而开发出更有效的治疗策略。

数据集最近研究

相关研究论文

1
The BioGRID interaction database: 2019 updateThe University of Toronto · 2019年
2
BioGRID ORCS: a web service for the functional analysis of complex biological interactionsThe University of Toronto · 2018年
3
BioGRID: a general repository for interaction datasetsThe University of Toronto · 2006年
4
BioGRID: a resource for the study of in vivo protein-protein interactionsThe University of Toronto · 2002年
5
BioGRID: a repository for protein interaction dataThe University of Toronto · 2003年

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

典型分布式光伏出力预测数据集

光伏电站出力数据每5分钟从电站机房监控系统获取；气象实测数据从气象站获取，气象站建于电站30号箱变附近，每5分钟将采集的数据通过光纤传输到机房；数值天气预报数据利用中国电科院新能源气象应用机房的WRF业务系统（包括30TF计算刀片机、250TB并行存储）进行中尺度模式计算后输出预报产品，每日8点前通过反向隔离装置推送到电站内网预测系统。

国家基础学科公共科学数据中心收录

TPTP

TPTP（Thousands of Problems for Theorem Provers）是一个包含大量逻辑问题的数据集，主要用于定理证明器的测试和评估。它包含了多种逻辑形式的问题，如一阶逻辑、高阶逻辑、命题逻辑等。

www.tptp.org 收录

YOLO Drone Detection Dataset

为了促进无人机检测模型的开发和评估，我们引入了一个新颖且全面的数据集，专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集，包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象，以实现强大的检测和分类。

github 收录

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

LinkedIn Salary Insights Dataset

LinkedIn Salary Insights Dataset 提供了全球范围内的薪资数据，包括不同职位、行业、地理位置和经验水平的薪资信息。该数据集旨在帮助用户了解薪资趋势和市场行情，支持职业规划和薪资谈判。