医学信息学领域实用数据库

发布时间：2024-06-26 15:53:19 来源： 点击量：

生物医学领域有大量数据，既包括文献，也有不同类型的医学数据，为了方便对医学数据的利用与挖掘，现将相关实用数据库整理如下：

一、医学文献数据库：

1.        美国国立医学图书馆PubMed检索系统   https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/

2.        Medline国际性综合生物医学信息书目数据库   https://www.medline.com/

3.        荷兰医学文摘数据库(EMBASE)  http://www.embase.com/

4.        Scopus文摘和引文数据库https://www.scopus.com/

5.        循证医学数据库：如Cochrane Library   http://www.cochranelibrary.com/

6.        Web of Science   https://clarivate.com/products/web-of-science

7.        中国生物医学文献检索系统（CBM/SinoMed）http://www.sinomed.ac.cn/zh/

8.        中国知网（CNKI）http://www.cnki.net/

9.        维普中国科技期刊全文数据库https://qikan.cqvip.com/

10.     万方数据全文数据库https://www.wanfangdata.com.cn/index.html

11.     国家科技图书文献中心（NSTL）https://www.nstl.gov.cn/

二、生物信息学相关数据库：

1.        基因组数据库

（1）核酸序列数据库

　　1）  GenBank   https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genbank

　　2） European Nucleotide Archive：https://ena-browser-docs.readthedocs.io/en/latest

　　3）   DNA Data Bank of Japan  https://www.ddbj.nig.ac.jp/index-e.html

（2）单核苷酸多态性数据库（dbSNP等） https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/

2.        转录组数据库

（1）非编码RNA数据库（NONCODE等）http://www.noncode.org/

（2）基因表达数据库（Gene Expression Omnibus https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo

3.        蛋白质组数据库

（1）通用蛋白质资源（Uniprot等）   https://www.uniprot.org/

（2）蛋白质结构数据库（Protein Data Bank in Europe等）https://www.ebi.ac.uk/pdbe

（3）蛋白质家族数据库（Proteomics Identification Database等） https://www.ebi.ac.uk/pride/

4.        生物分子网络数据库

（1）通路数据库

　　1）    KEGG   https://www.genome.jp/kegg/

　　2）    BioCyc  https://www.biocyc.org/

（2）蛋白质相互作用数据库 （DIP等） http://dip.doe-mbi.ucla.edu

5.        表观遗传学数据库

（1）人类表观基因组计划HEP  https://www.epigenome.org/

（2）人类组蛋白修饰数据库HHMD  http://bioinfo.hrbmu.edu.cn/cpgmi

（3）人类DNA甲基化与癌症数据库MethyCancer   http://methycancer.psych.ac.cn/

6.        基因型-表型数据库

（1）dbGaP   https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gap/

（2）European Genome-phenome Archive    https://ega-archive.org/?lang=zh

（3）DDBJ-JGA    https://www.ddbj.nig.ac.jp/jga

7.        复杂疾病数据库

（1）人类孟德尔遗传在线数据库OMIM:  http://www.omim.org/ 

（2）TCGA肿瘤基因组数据库（The Cancer Genome Atlas）：https://cancergenome.nih.gov/

（3）Human Gene Mutation Database：  https://www.hgmd.cf.ac.uk/

（4）Orphanet  罕见病和罕见病药物信息：http://www.orpha.net/consor/cgi-bin/index.php?lng=EN

三、药学资源数据库/网站(如MICROMEDEX、FDA网站等)

1.        DrugBank：药物信息数据库 https://go.drugbank.com/

2.        PharmGKB：药物基因组学知识库https://www.pharmgkb.org/

3.        ChemSpider：化学结构性质数据库https://www.chemspider.com/Default.aspx

4.        FDA：食品药品监督管理局（Food and Drug Administration）https://www.fda.gov/drugs

5.        MICROMEDEX：循证药学数据库http://www.micromedexsolutions.com

四、肿瘤相关数据库

1.        NCDB  美国国家癌症数据库(National Cancer Database, NCDB)：https://www.facs.org/quality-programs/cancer/ncdb

2.        SEER 肿瘤数据库  (Surveillance, Epidemiology, and EndResults Program)https://seer.cancer.gov/

3.        TCGA  肿瘤基因组数据库(The Cancer Genome Atlas, TCGA)：https://cancergenome.nih.gov/

五、电子病历数据集

MIMIC重症监护数据集（Medical Information Mart for Intensive Care）：https://mimic.physionet.org/about/releasenotes/

六、大型队列研究数据

1.        UKB生物医学样本数据库     http://www.ukbiobank.ac.uk

2.        欧洲癌症与营养前瞻性调查（EPIC）https://epic.iarc.fr/

3.        全民健康研究项目 （All of Us）  https://www.researchall ofus.org/

七、临床研究注册数据库

1.        美国 NLM 所属临床研究注册数据库ClinicalTrials.gov    https://clinicaltrials.gov

2.        中国临床试验注册中心 ChiCTR (Chinese Clinical Trial Registry, http://www.chictr.org.cn/index.aspx) 及数据管理系统 ResMan (http://www.medresman.org/login.aspx)

八、人群数据及医疗数据类数据库

1.        国家健康和营养检查调查（NHANES）：https://www.cdc.gov/nchs/nhanes/index.htm

2.        国家健康统计中心（NCHS）： https://www.cdc.gov/nchs/index.htm)

3.        CDC BRFSS (Behavioral Risk Factor Surveillance System, https://www.cdc.gov/brfss/index.html)

4.        CDC WONDER (Wide-ranging Online Data for Epidemiologic Research，https://wonder.cdc.gov)

5.        WISQARS (Web-based Injury Statistics Query and Reporting System，https://www.cdc.gov/injury/wisqars/index.html)

6.        国家人口与健康科学数据共享平台 (http://www.ncmi.cn/column/INDEX) 

7.        公共卫生科学数据中心 (http://www.phsciencedata.cn/Share) 

8.        中国健康与营养调查 (China Health and Nutrition Survey, https://www.cpc.unc.edu/projects/china)