資料庫疾病

『壹』 如何建立疾病臨床資料資料庫有什麼平台推薦嗎

用六元空間的臨床資料庫吧，我們目前就在用，感覺挺好上手的

『貳』 在發生疾病時，不是也可以與重大疾病基因資料庫里的基因作對比，檢測是哪裡發生突變的嗎為什麼還有

因為人與人千分之一的個體差異和基因突變的個體差異的存在，而且重大疾病基因資料庫永遠無法窮盡一種疾病的所有缺陷基因。

這種對照的結果只有兩種情況：

第一種情況，找到了缺陷基因，那他（她）是幸運，可以享受基因治療，但這部分人所佔的比例不足一半。

第二種情況，沒有找到患者特異性的缺陷基因，因此無法進行針對性的基因治療。這也是目前基因治療最大瓶頸問題之一。

『叄』 近年疾病趨勢查詢在什麼資料庫查詢

來自北京大學的研究人員在世界上首次創建並發布了長非編碼RNA疾病資料庫（lncRNA and disease database, LncRNADisease），這一資料庫收錄了160多種和長非編碼RNA有關的疾病，並集成了一個生物信息學工具用以預測新的人類長非編碼RNA和疾病的關系。這一研究成果公布在Nucleic Acids Research雜志上。
領導這一研究的是北京大學基礎醫學院醫學信息學系崔慶華副教授，崔博士回國後加入北京大學基礎醫學院醫學信息學系，在5年多的生物信息學研究工作中，他的研究涉及到了生物標記物檢測、基因晶元數據分析、基因組學、蛋白質組學以及系統生物學等領域。
在2007年，崔博士研究組創建世界上第一個微小RNA疾病資料庫，也是更新最頻繁、數據量最大的微小RNA疾病資料庫，而最新這一研究成果是在之前研究的基礎上取得的。
所謂長非編碼RNA疾病，是指由於長非編碼RNA異常而引發的各種疾病，其實關於非編碼RNA在疾病發生、發展和防治中的作用已有大量文獻報導，特別是siRNA、miRNA、和RNAi已經成為現代醫學生理和病生理學的研究重點，但是關於長非編碼RNA與疾病發病和防治之間關聯的研究，還僅僅走出了第一步。
此前一些研究表明LncRNAs及其相關結合蛋白的轉錄、表達、結構和調控的異常可能是腫瘤、老年痴呆、自閉症等許多重要疾病發生和發展的重要原因，還有科學家發現9p21鄰近CdKn2A基因區域的LncRNA-ANRIL失調可以引起冠心病，以及LncRNA-MIAT(RNCR2)失常可引起心肌梗塞，此外研究人員還發現腦卒中時有LncRNAs的表達譜的廣泛異常表達。
為了能建立已發現的上萬個長非編碼RNA與疾病的密切關系，崔博士等人構建了長非編碼RNA疾病資料庫（lncRNA and disease database, LncRNADisease），這是國際上第一個長非編碼RNA疾病資料庫，收錄了160多種和長非編碼RNA有關的疾病，LncRNADisease也對長非編碼RNA與疾病之間的關系做了詳細注釋，這一資料庫還集成了一個生物信息學工具用以預測新的人類長非編碼RNA和疾病的關系。
LncRNADisease收錄了有實驗支持的9445條記錄，包括591個微小RNA基因和396種人類疾病（2012年9月份數據），目前這一資料庫擁有來自六大洲40多個國家的上千個用戶，已經成為國際上研究微小RNA和人類疾病關系的重要生物信息學平台，為微小RNA和人類疾病關系研究做出了貢獻。
長非編碼RNA疾病資料庫的創建和不斷完善不僅收集和整合了lncRNA與疾病的各種數據和資料，可以進行有效查詢和檢索，而且所開發的生物信息學軟體還可對各種已知和未知的長非編碼RNA和疾病的關系進行預測和指導，它將成為研究長非編碼RNA和疾病的關系一個有力的工具。
關於長非編碼RNA，崔博士表示，最初人們普遍認為lncRNA僅僅是基因的「轉錄雜訊（transcriptional noise）」，然後近年來越來越多有功能的非編碼RNA被發現，當然，也有一些非編碼RNA確實是轉錄雜訊。判斷一個lncRNA是否是轉錄雜訊，一個簡單的方法就是調查該lncRNA的表達譜，如果一個lncRNA沒有功能，是轉錄雜訊，那麼該lncRNA的表達沒有組織差異，在同一種組織的不同發育階段也沒有差異。另一個辦法是調查該lncRNA序列的變異情況，如果一個lncRNA沒有功能，則其核苷酸替換將沒有自然選擇的壓力，將表現為「中性」。
崔博士還指出了當前lncRNA的研究重點主要包括：lncRNA的分類以及lncRNA的識別和鑒定，以及lncRNA和其他生物元素的相互作用的系統生物學研究，除此之外，還有lncRNA在重大疾病發生發展中的作用，lncRNA作為疾病分子標記物和葯物靶點的潛力研究。

『肆』 醫學資料庫，疾病資料庫是什麼

ICD-10，這個基本可以滿足，還是免費的。

『伍』 如何分析GEO資料庫中某一疾病的差異基因

除了文獻以外，也可以考慮OMIM資料庫omim這個資料庫的宗旨就是收集疾病及其相關基因的信息的。不過可能存在的問題就是對於疾病的劃分比較系統詳盡，不是說輸入個糖尿病就直接出來一個列表，它對疾病進行了更進一步的分類，需要你仔細看一看，而且對於疾病的描述是很詳盡的，不只是簡單一個列表，需要你仔細讀完，然後才能了解到底有什麼相關基因。不過好處就是相當於簡化了你找綜述得步驟，而且相對比較全面。

『陸』 想獲取某種疾病近期的流行病學數據，有現成的資料庫嗎

單在美國就有NHANES, Framingham Heart Study, NHS I, NHS II, HFPS, etc. 去Pubmed的dbGap搜一下，有很多數據可以用。
另外可以直接在PubMed上搜關鍵詞」cohort profile「。

『柒』 如何在資料庫裡面找到疾病相關的microrna 表達情況

如何在資料庫裡面找到疾病相關的microrna表達情況：好像還沒有這樣的資料庫。癌症比較復雜，microRNA在癌症中的表達譜差別比較大，各階段、各類型、甚至個體之間也有差別，結論也不完全統一。可以查一下最近microRNA相關的綜述,可能會有比較全的介紹

『捌』 常用醫學中文資料庫有哪幾種，有何特點

醫學文獻常用資料庫：Pubmed
我常用很多跟遺傳病有關的資料庫，有：OMIM（人類孟德爾遺傳資料庫）、HGMD（人類基因突變資料庫）、Clinvar（NCBI臨床突變資料庫）、gnomAD（人群頻率資料庫）、dbSNP（人群頻率資料庫）、InterVar（位點致病性評判）、GeneReviews（疾病資料庫）、PharmGKB（葯物基因組資料庫）、常用預測軟體資料庫。
跟CNV分析有關的數據：DGV（基因組變異資料庫）、Decipher（拷貝數變異資料庫）、ClinGen資料庫（劑量敏感判斷資料庫）、UCSC Genome Browser（基因組瀏覽器）。
表型庫：HPO（人類本體表型庫）、CHPO
上面是我常用的資料庫，不知是不是您問的內容，當然查文獻最多還是在pubmed。