7-8月数据库汇总(截止8.21)(中)

在整个七月和八月份总共发表了在线数据库61个。这里我们基于前面两期的分类，主要汇总成了五个方面：疾病相关数据库，DNA相关数据库，RNA相关数据库，蛋白相关数据库，流程化数据库以及其他方面的数据库。由于内容较多，我们分成三个部分来进行简单的介绍。今天我们来简单的介绍一下RNA相关数据库以及流程数据库。

如果想要的所有数据库汇总，可以回复：200708

RNA相关数据库

1.Ribbon:复杂基因组变异可视化数据库

Ribbon(http://genomeribbon.com/)可以对二代和三代测序数据的bam文件进行跨染色体的复杂变异可视化

2.LncR2metasta: 转移相关lncRNA数据库

LncR2metasta(http://lncR2metasta.wchoda.com)。与肿瘤转移相关的lncRNA数据库。通过文献检索的方式来获取和转移相关的lncRNA。具体帖子可见：

3. sTAM: 单miRNA GSEA分析数据库

sTAM(http://mir.rnanut.net/stam)是一个miRNA富集分析的数据库。同时可以进行单miRNA GSEA分析

4. RNAAgeCalc：基于RNA-seq来预测患者年龄

RNAAgeCalc(https://xuren2120.shinyapps.io/RNAAgeCalcshiny/)基于RNA-se q的数据来预测样本当中患者的年龄。本来是一个R语言包。但是也有shiny版本也算是一个数据库吧

5. ExoceRNA atlas：肿瘤血液ceRNA数据库

ExoceRNA atlas(https://www.exocerna-atlas.com/exoceRNA#/)是一个用来预测肿瘤血液当中外泌体ceRNA调控网络的数据库。目前支持的癌种只有：胰腺癌、结肠癌以及肝癌。

6. PDXGEM：基于表达谱来预测抗癌治疗的临床反应

PDXGEM(http://pdxgem.moffitt.org)基于患者源性肿瘤异种移植模型(PDXs)的mRNA表达谱和药物敏感性数据，建立多基因表达模型，预测癌症患者对抗癌治疗的反应。

7. EpigenCentral：罕见病的DNA甲基化数据库

EpigenCentral(http://epigen.ccm.sickkids.ca/x)是一个用于交互分析表观基因组数据集的网络资源。它能够对与罕见疾病和神经发育障碍(NDDs)相关的DNA甲基化样本进行分类，并发现新的表观遗传疾病模式

8. OncotRF：肿瘤相关转移RNA延伸片段 (tRFs)数据库

OncotRF(http://bioinformatics.zju.edu.cn/OncotRF)提供了癌症中tRFs失调的全面功能注释。它为tRFs提供了新的见解，并帮助用户生成可测试的假设来研究tRFs在癌症中的分子机制。

9.MutaRNA：突变对于RNA结构影响数据库

MutaRNA(http://rna.informatik.uni-freiburg.de/MutaRNA)预测并可视化了RNA序列中由突变引起的结构变化。

10. miEAA 2.0：miRNA富集分析数据库

miEAA 2.0(https://www.ccb.uni-saarland.de/mieaa2) 是一个miRNA富集分析的数据库。可以对差异的miRNA进行ORA以及GSEA富集分析。具体帖子可见：miRNA富集分析数据库

11. miRSwitch：成熟miRNA 3p/5p转换预测数据库

臂选择是3'或5'成熟microRNA（miRNA）的优先表达，是一个高度动态且具有组织特异性的过程。手臂之间的时间依赖性表达转移或转换也与人类疾病有关。miRSwitch(https://www.ccb.uni-saarland.de/mirswitch/)是一个对miRNA 3p或者5p进行分析的数据库。

12. miRViz: miRNA调控可视化数据库

miRViz(http://mirviz.prabi.fr/)是一个通过网络来可视化miRNA调控的数据库

13. rMAPS2:RNA绑定蛋白数据库

rMAPS2(http://rmaps.cecsresearch.org/)是一个基于RNA-seq以及Clip-seq来预测RNA绑定蛋白的数据库

14. ncRPheno:疾病相关的lncRNA数据库

ncRPheno(http://lilab2.sysu.edu.cn/ncrpheno)疾病相关的lncRNA检索数据库。可以查看和疾病相关的lncRNA。

流程相关数据库

1. ReDU：蛋白质谱数据重分析数据库

ReDU(https://redu.ucsd.edu/)。可以分析对自己和公共的质谱数据进行重新的二次分析。

2. SHAMAN: 代谢组数据流程化分析数据库

SHAMAN(https://shaman.pasteur.fr/)，是一个流程化分析代谢组(16S, 18S, 23S, ITS和 WGS)的数据库。我们可以提供原始数据来进行流程化的分析。

3. BSAseq: BSA-seq流程化分析数据库

BSAseq(https://www.sciapps.org/page/bsa)流程化分析BSA-seq数据库。提供原始数据即可进行一站式的分析

4. NASQAR：高通量测序分析及可视化平台

NASQAR(http://nasqar.abudhabi.nyu.edu/)是一个对高通量测序数据来进行统一分析的平台。提供了类似差异表达，富集分析等功能.

5. Oviz-Bio：基因组数据交互可视化数据库

Oviz-Bio(https://bio.oviz.org/)是一个对基因组数据的SNV, CNV, funsion等可视化的数据库。

6. CoCoCoNet：基因共表达数据库

CoCoCoNet(https://milton.cshl.edu/CoCoCoNet)跨物种的保守型基因共表达分析数据库

7. pepFunk：肠道微生物分析数据库

pepFunk(https://shiny.imetalab.ca/pepFunk/)一个对人肠道微生物数据进行流程化分析的数据库。

8. NOREVA：代谢组学标准化分析数据库

NOREVA(https://idrblab.org/noreva/)是一个对时间序列或者多分组的代谢组的数据进行流程化分析的数据库。