数据库疾病

‘壹’ 如何建立疾病临床资料数据库有什么平台推荐吗

用六元空间的临床数据库吧，我们目前就在用，感觉挺好上手的

‘贰’ 在发生疾病时，不是也可以与重大疾病基因数据库里的基因作对比，检测是哪里发生突变的吗为什么还有

因为人与人千分之一的个体差异和基因突变的个体差异的存在，而且重大疾病基因数据库永远无法穷尽一种疾病的所有缺陷基因。

这种对照的结果只有两种情况：

第一种情况，找到了缺陷基因，那他（她）是幸运，可以享受基因治疗，但这部分人所占的比例不足一半。

第二种情况，没有找到患者特异性的缺陷基因，因此无法进行针对性的基因治疗。这也是目前基因治疗最大瓶颈问题之一。

‘叁’ 近年疾病趋势查询在什么数据库查询

来自北京大学的研究人员在世界上首次创建并发布了长非编码RNA疾病数据库（lncRNA and disease database, LncRNADisease），这一数据库收录了160多种和长非编码RNA有关的疾病，并集成了一个生物信息学工具用以预测新的人类长非编码RNA和疾病的关系。这一研究成果公布在Nucleic Acids Research杂志上。
领导这一研究的是北京大学基础医学院医学信息学系崔庆华副教授，崔博士回国后加入北京大学基础医学院医学信息学系，在5年多的生物信息学研究工作中，他的研究涉及到了生物标记物检测、基因芯片数据分析、基因组学、蛋白质组学以及系统生物学等领域。
在2007年，崔博士研究组创建世界上第一个微小RNA疾病数据库，也是更新最频繁、数据量最大的微小RNA疾病数据库，而最新这一研究成果是在之前研究的基础上取得的。
所谓长非编码RNA疾病，是指由于长非编码RNA异常而引发的各种疾病，其实关于非编码RNA在疾病发生、发展和防治中的作用已有大量文献报导，特别是siRNA、miRNA、和RNAi已经成为现代医学生理和病生理学的研究重点，但是关于长非编码RNA与疾病发病和防治之间关联的研究，还仅仅走出了第一步。
此前一些研究表明LncRNAs及其相关结合蛋白的转录、表达、结构和调控的异常可能是肿瘤、老年痴呆、自闭症等许多重要疾病发生和发展的重要原因，还有科学家发现9p21邻近CdKn2A基因区域的LncRNA-ANRIL失调可以引起冠心病，以及LncRNA-MIAT(RNCR2)失常可引起心肌梗塞，此外研究人员还发现脑卒中时有LncRNAs的表达谱的广泛异常表达。
为了能建立已发现的上万个长非编码RNA与疾病的密切关系，崔博士等人构建了长非编码RNA疾病数据库（lncRNA and disease database, LncRNADisease），这是国际上第一个长非编码RNA疾病数据库，收录了160多种和长非编码RNA有关的疾病，LncRNADisease也对长非编码RNA与疾病之间的关系做了详细注释，这一数据库还集成了一个生物信息学工具用以预测新的人类长非编码RNA和疾病的关系。
LncRNADisease收录了有实验支持的9445条记录，包括591个微小RNA基因和396种人类疾病（2012年9月份数据），目前这一数据库拥有来自六大洲40多个国家的上千个用户，已经成为国际上研究微小RNA和人类疾病关系的重要生物信息学平台，为微小RNA和人类疾病关系研究做出了贡献。
长非编码RNA疾病数据库的创建和不断完善不仅收集和整合了lncRNA与疾病的各种数据和资料，可以进行有效查询和检索，而且所开发的生物信息学软件还可对各种已知和未知的长非编码RNA和疾病的关系进行预测和指导，它将成为研究长非编码RNA和疾病的关系一个有力的工具。
关于长非编码RNA，崔博士表示，最初人们普遍认为lncRNA仅仅是基因的“转录噪声（transcriptional noise）”，然后近年来越来越多有功能的非编码RNA被发现，当然，也有一些非编码RNA确实是转录噪声。判断一个lncRNA是否是转录噪声，一个简单的方法就是调查该lncRNA的表达谱，如果一个lncRNA没有功能，是转录噪声，那么该lncRNA的表达没有组织差异，在同一种组织的不同发育阶段也没有差异。另一个办法是调查该lncRNA序列的变异情况，如果一个lncRNA没有功能，则其核苷酸替换将没有自然选择的压力，将表现为“中性”。
崔博士还指出了当前lncRNA的研究重点主要包括：lncRNA的分类以及lncRNA的识别和鉴定，以及lncRNA和其他生物元素的相互作用的系统生物学研究，除此之外，还有lncRNA在重大疾病发生发展中的作用，lncRNA作为疾病分子标记物和药物靶点的潜力研究。

‘肆’ 医学数据库，疾病数据库是什么

ICD-10，这个基本可以满足，还是免费的。

‘伍’ 如何分析GEO数据库中某一疾病的差异基因

除了文献以外，也可以考虑OMIM数据库omim这个数据库的宗旨就是收集疾病及其相关基因的信息的。不过可能存在的问题就是对于疾病的划分比较系统详尽，不是说输入个糖尿病就直接出来一个列表，它对疾病进行了更进一步的分类，需要你仔细看一看，而且对于疾病的描述是很详尽的，不只是简单一个列表，需要你仔细读完，然后才能了解到底有什么相关基因。不过好处就是相当于简化了你找综述得步骤，而且相对比较全面。

‘陆’ 想获取某种疾病近期的流行病学数据，有现成的数据库吗

单在美国就有NHANES, Framingham Heart Study, NHS I, NHS II, HFPS, etc. 去Pubmed的dbGap搜一下，有很多数据可以用。
另外可以直接在PubMed上搜关键词”cohort profile“。

‘柒’ 如何在数据库里面找到疾病相关的microrna 表达情况

如何在数据库里面找到疾病相关的microrna表达情况：好像还没有这样的数据库。癌症比较复杂，microRNA在癌症中的表达谱差别比较大，各阶段、各类型、甚至个体之间也有差别，结论也不完全统一。可以查一下最近microRNA相关的综述,可能会有比较全的介绍

‘捌’ 常用医学中文数据库有哪几种，有何特点

医学文献常用数据库：Pubmed
我常用很多跟遗传病有关的数据库，有：OMIM（人类孟德尔遗传数据库）、HGMD（人类基因突变数据库）、Clinvar（NCBI临床突变数据库）、gnomAD（人群频率数据库）、dbSNP（人群频率数据库）、InterVar（位点致病性评判）、GeneReviews（疾病数据库）、PharmGKB（药物基因组数据库）、常用预测软件数据库。
跟CNV分析有关的数据：DGV（基因组变异数据库）、Decipher（拷贝数变异数据库）、ClinGen数据库（剂量敏感判断数据库）、UCSC Genome Browser（基因组浏览器）。
表型库：HPO（人类本体表型库）、CHPO
上面是我常用的数据库，不知是不是您问的内容，当然查文献最多还是在pubmed。