蛋白質組學/蛋白質鑑定 - 質譜/質譜應用
本節
透過質譜法進行蛋白質鑑定的過程主要透過兩種方式完成
- 肽質量指紋圖譜
- 串聯質譜
肽質量指紋圖譜通常使用從光譜中獲得的肽的質量來核對預測肽質量的資料庫。這些預測質量是透過對已記錄良好的蛋白質列表進行消化而記錄下來的。如果蛋白質序列中預測到的質量中有相當數量與實驗值匹配，那麼該蛋白質很有可能存在於樣品中。基質輔助雷射解吸電離飛行時間 (MALDI-TOF) 質譜儀是通常用於這種型別的肽分析的儀器。
另一種常用的技術是串聯質譜。該技術利用碰撞誘導解離。此過程會在肽主鏈內斷裂蛋白質，由於這種斷裂，可以比較觀察到的片段大小和預測質量的資料庫。與串聯質譜方法非常類似的是肽片段指紋圖譜或“PFF”。該方法不使用碰撞誘導解離，而是使用單個肽的酶解產生片段模式。分析這些片段，並將其與特定酶的觀察到的片段資料庫進行比較，這種方法類似於串聯質譜方法。串聯質譜和肽片段指紋圖譜也可以用於蛋白質測序。
大約四到五個肽足以準確地識別具有已知氨基酸序列的蛋白質。令人驚訝的是，隨著資料庫中識別資訊的增加，識別特定蛋白質所需的資訊量也會增加。隨著時間的推移，識別蛋白質所需的肽數量有所增加。在某些情況下，特定肽片段或少數罕見組合的片段是特定型別或類別蛋白質所獨有的。該片段或片段組可用作特徵肽來識別特定蛋白質的存在。這些特徵片段存在於碰撞誘導解離和酶解中。將片段識別為有效的特徵片段需要大量的背景資訊。
串聯質譜可以與片段方法（如胰蛋白酶消化）結合使用。這使樣品能夠生成不同長度的重疊肽。該方法的工作原理與基因組測序儀採用的方法類似，它們生成重疊的 DNA 序列片段並組裝成基因組。在質譜圖上，兩個重疊峰之間的質量差可用於根據氨基酸重量的已記錄資料確定序列差異。通常使用一個或多個與適當資料庫（如歐洲生物資訊學研究所的國際蛋白質指數 (IPI)或 NCBI 提供的 nr（非冗餘）蛋白質序列資料庫）連結的搜尋演算法來確定序列。常用的搜尋演算法包括 SEQUEST、X! Tandem 和 MASCOT。
有幾種方法可用於使用質譜法定量蛋白質。這些方法通常涉及一些標記方法來區分兩種不同的細胞型別。在同位素標記中，更重的同位素被引入一個樣品，而更輕的同位素被用來標記另一個樣品。在進行質譜分析之前，將這兩個差異標記的樣品混合。與樣品相關的肽片段可以透過其質量差異來區分。定量是透過比較質譜圖上強度峰的比率來獲得相對丰度。目前存在多種方法被廣泛應用於定量蛋白質組學，包括細胞培養中氨基酸的穩定同位素標記、同位素編碼親和標籤和金屬編碼標籤。
定量蛋白質組學的目標是確定有關特定蛋白質樣品的定量資訊。儘管定性方法提供了有價值的見解，但定量資料集提供了更大的理解。定量蛋白質組學是一種基於質譜法應用的細胞技術。這種定量技術能夠檢測蛋白質及其翻譯後修飾在生物系統中的定量變化。
通常，主要的定量蛋白質組學方法有助於進行蛋白質複合物的分析，其中優先考慮的是獲取有關目標蛋白親和標記的真實相互作用的資訊。此操作對於提供對已知蛋白的新相互作用的某種理解至關重要，這可以揭示未知蛋白的奧秘。真實蛋白相互作用可以透過誘餌蛋白和通常在有或沒有穩定同位素的情況下進行的蛋白質複合物來檢查。對蛋白複合物相互作用的研究得益於親和純化和特定的定量蛋白質組學技術，例如可裂解 ICAT、iTRAQ 和 DNA 親和純化的組合。
蛋白質複合物的定量蛋白質組學分析還有助於確定不同細胞條件下蛋白質複合物中蛋白質-蛋白質相互作用的變化。例如，一種基於 SILAC（細胞培養中氨基酸穩定同位素標記）的方法被用來檢查 TATA 結合蛋白及其在細胞週期中的磷酸化狀態的機制。此外，SILAC 提供了對某些條件下晝夜節律機制特徵和細胞外訊號調節激酶相互作用的分析。
定量蛋白質組學在蛋白質相互作用網路分析中已成為一項有用的應用。儘管在發現蛋白質複合物方面採用了先進的技術方法，但這些複合物主要與其他蛋白質複合物一起發揮作用，大多數蛋白質存在於多個不同的複合物中。因此，定量蛋白質組學能夠確認蛋白質複合物在與蛋白質複合物相互作用時的多種功能，並解決確定蛋白質-蛋白質相互作用機率的問題。
蛋白質組學研究通常分為發現蛋白質組學和靶向蛋白質組學。發現蛋白質組學透過為每個蛋白質樣品投入更多時間並限制樣品數量來最佳化蛋白質的鑑定。相反，靶向蛋白質組學限制了要分析的特徵數量，然後有效地進行色譜分離，以透過多個樣品獲得最高的靈敏度。
此外，由於肽樣品的電離效率，質譜法的使用本身不會產生定量結果。因此，相對和絕對丰度定量蛋白質組學作為子類技術發展起來。透過對樣品進行單獨的質譜分析並比較光譜，可以獲得相對定量，以確定一個樣品中肽的丰度與另一個樣品相比。通常情況下，相對蛋白質組學定量需要一個涉及穩定同位素的標記過程；這使得質譜儀能夠區分相同蛋白質的不同樣品。絕對蛋白質組學定量利用同位素肽，將已知濃度的合成緻密同位素體靶肽引入樣品，然後進行液相色譜-質譜法。與相對定量一樣，絕對蛋白質組學定量也使用同位素標記。但是，實驗靶肽樣品與重肽進行比較，並透過預先確定的標準曲線反向計算至標準品的起始濃度，從而實現靶肽的定量。
定量蛋白質組學是一個不斷發展和高度可更新的研究領域。由於定量蛋白質組學分析，大量生物學問題得到了解決和解決。
質譜法已被用作細菌識別的工具，透過“指紋識別”基於其蛋白質組學庫來識別物種，儘管直到最近，使用這種方法的工作因其依賴於高解析度資料而受阻，因此需要高精度儀器的成本很高。最近在使該方法更易獲得方面取得了成功，成功地使用MALDI（基質輔助雷射解吸/電離）質譜法，該方法使用相對低能量的氮雷射進行電離，並且還透過在基質上支撐大型脆弱的蛋白質物種來穩定它們。這些改進有助於最大程度地減少蛋白質物種的碎裂，並最終降低所得質譜圖的複雜性，從而減少對高解析度資料的需求，因此可以使用較便宜的中檔光譜儀進行該過程。
基於質譜法的細菌鑑定優於當前的差異化方法，這些方法通常涉及多個測試，以基於生理、血清學、化學分類學和總體生化特徵來識別物種，每個測試都需要耗時的培養步驟。相比之下，質譜法通常需要幾小時，並且只需要一個培養步驟來增加細胞數量和純度。
識別是使用資料庫實現的，該資料庫與當前用於識別未知化學化合物的資料庫類似。對特定細菌物種進行多次光譜採集並進行平均以消除噪聲，所得平均光譜用作該物種的蛋白質組學指紋。然後將其儲存在公共資料庫中，當測試未知樣本時，其光譜將透過特定於資料庫的統計算法進行比較，並根據與資料庫庫成員的擬合程度進行識別。
在製藥行業，質譜法被用於分析複雜的樣本混合物，例如血液、尿液、淋巴液，並與高靈敏度方法結合使用以測量低劑量和長時間點資料。最常用的技術是LC/MS與三重四極杆質譜儀聯用。
質譜法的靈敏度使人們能夠進行微劑量實驗的測量，這些實驗最大程度地減少了動物實驗的必要性，微劑量實驗和動物模型實驗之間觀察到的化合物效果大約有70%的一致性。
研究表明，腫瘤可以將蛋白質引入各種體液中，而這些蛋白質在這些位置通常不會以這些濃度存在。這引起了人們對質譜法在透過分析這些體液來早期臨床檢測癌症方面的應用的興趣。這些與疾病相關的分子被稱為生物標誌物。與這種分析方法的臨床使用相關的問題是假陽性和假陰性的問題。正在研究由多種蛋白質組成的蛋白質特徵是否能夠提供足夠質量的診斷指標以用於臨床環境。
這種型別的質譜分析存在許多障礙。
- 樣本之間，甚至同一個人之間蛋白質含量的差異使得構建疾病特徵非常複雜。
- 存在高動態範圍的蛋白質濃度，生物標誌物可能存在於該範圍的邊緣。
- 質譜法（最常見的是SELDI TOF）的準確性和可重複性。
邊緣分級技術為快速篩選潛在生物標誌物提供了一種強大的基於密度的分離和富集方法。這種方法在一項研究中被用於研究氧化應激生物標誌物谷胱甘肽過氧化物酶 1 (GPx1) 和葡萄糖調節蛋白 75 (GRP75)，這是由於葉酸缺乏造成的。該研究發表在《基於密度的蛋白質組學樣本分級技術：葉酸缺乏引起的肝臟和大腦氧化應激反應》一文中。
- Hopper S, Johnson RS, Vath JE, Biemann K.，兔子骨髓中的谷胱甘肽還原酶。純化、表徵和串聯質譜法確定的氨基酸序列。 [1]
- 蛋白質複合物和晶狀體組織中蛋白質修飾的散彈槍鑑定 [2]
- Hunt DF, Yates JR, Shabanowitz J, Winston S, 和 Hauer CR, 串聯質譜法蛋白質測序
- N Bandeira, H Tang, V Bafna, P Pevzner, 串聯質譜組裝的散彈槍蛋白質測序
- Clarke W, Zhang Zhen, Chan DW. 臨床蛋白質組學在癌症和其他疾病中的應用。Clin Chem Lab Med 2003;41(12):1562-1570。
- http://proteomics.cancer.gov/proteomics_basics/backgrounder.asp
- 臨床蛋白質組學：我們已經實現了嗎？
- 蛋白質組學與癌症：情況說明書
- Wagner M, Naiky D, Pothenz A, 從質譜資料中進行疾病分類的方案
- Lan W, Guhaniyogi J, Horn MJ, Xia JQ, Graham B. J Biomol Tech. 2007 年 9 月 18 日（4）：213–225。 基於密度的蛋白質組學樣本分級技術：葉酸缺乏引起的肝臟和大腦氧化應激反應
- Sauer, S，等人。透過質譜法和計算分析對細菌進行分類和鑑定。PLoS ONE 3(7)：e2843.doi:10.1371/journal.pone.0002843
Sauer, S，等人。透過質譜法和計算分析對細菌進行分類和鑑定。PLoS ONE 3(7)：e2843.doi:10.1371/journal.pone.0002843
主要關注點
一種與資料庫設計相結合的替代方法，旨在使基於質譜法的細菌鑑定更易獲得。
摘要
Sauer 等人的意圖是擴大基於質譜法的微生物鑑定程式的使用範圍並提高其效率。此類程式已被證明以前是成功的，但識別基於蛋白質組的細菌物種需要高解析度資料，這使得裝置的總體成本更高。因此，質譜微生物識別領域並不經常使用，因此在廣泛的現場測試中既沒有得到充分發展也沒有得到驗證。然而，作者指出，質譜識別的潛力是很有吸引力的；當前方法涉及基於一系列測試來闡明樣品物種生化特性的勞動密集型培養和處理，這需要相當長的時間和準備。基於 16S 核糖體 RNA 序列的遺傳分化是可能的，也是常見的，但需要預定義的序列資料。相比之下，作者描述的方法（忽略培養時間）可以在 90 分鐘左右完成，並且只需要事先建立一個蛋白質組“指紋”以進行比較。
所提出的方法圍繞三個關鍵組成部分展開，旨在使質譜識別的使用更易獲得和準確。首先，基質輔助雷射解吸/電離 (MALDI) 質譜儀的使用允許透過首先將大型、通常易碎的顆粒（特別是蛋白質或 DNA 片段）固定在支撐基質上，然後用相對低能量的雷射（氮基）將它們彈出，從而識別它們。該方法允許保持比一般其他質譜法允許的更大的片段，從而允許更簡單的質譜資料，因此減少了對解析度的依賴。因此，可以使用較低解析度（因此更實惠）的質譜系統進行識別。實施的第二個變化是使用單核苷酸多型性 (SNP) 來區分蛋白質組非常相似的物種（在本研究中，區分歐洲和北美 Erwinia amylovora 菌株）。這是透過對兩種菌株的 galE 基因進行測序，然後使用 PCR 使用必要的引物來擴增該序列來實現的。這導致 galE 基因的濃度放大，然後可以透過 MALDI 質譜法進行識別。透過這種方式，現在可以區分這些蛋白質組幾乎完全相同的物種。第三個也是最關鍵的組成部分是建立一個細菌指紋資料庫，以廣泛使用質譜鑑定。透過對物種進行 20 次質譜資料生成，對資料進行平均以獲得該物種最常見的譜圖，然後可以透過統計軟體將其與現場結果進行比較，以提供類似於當前用於 BLAST 搜尋的方法的擬合程度結果。作者指出，該資料庫可以線上免費獲取，除了已經進行指紋識別的 2800 多個菌株外，預計將開展一項全球性工作，這將使該資料庫快速增長，尤其是在特定領域，例如植物感染中感興趣的物種。
在完全實施的情況下，作者的物種識別方法首先是對特定微生物物種（如病原體）進行取樣，然後進行培養，既可以增加細胞數量，又可以進行純化（最大限度地減少特定樣本中分析的物種數量）。 接下來，這種培養物可以固定在 MALDI 基質上並進行測試，可能多次測試以提高置信度。 假設該物種已被指紋識別，則將所得光譜與資料庫中的光譜進行統計比較，並應用最佳擬合； 如果接近度值足夠高，則可以進行明確的識別。 如果該物種在蛋白質組水平上與其他細菌菌株相同，則資料庫條目也將包括 SNP 分析結果，以允許進行這種額外的區分級別。
新術語
- MALDI
- 基質輔助雷射解吸/電離質譜法； 質譜法。 一種方法，其中大型、脆弱的分子（如蛋白質或 DNA）透過“溫和”雷射（如氮氣）電離，並透過基質表面支撐，使其不易碎裂。（http://www.sigmaaldrich.com/analytical-chromatography/spectroscopy/maldi-mass.html）
- SNP
- 單核苷酸多型性； DNA 序列變異，其中基因序列在一個特定核苷酸處被修飾，導致除了一個配對之外所有序列都相同。（http://en.wikipedia.org/wiki/Single_nucleotide_polymorphism）
- 穩健性
- 將細菌物種固定在載玻片或臺上，通常使用熱量； 在本文的情況下，是指將它們固定在支撐基質上。（http://en.wikipedia.org/wiki/Robust）
- 管家基因
- 在任何處理條件下都會表達的基因（非條件性表達）。（http://www.biology-online.org/dictionary/Housekeeping_genes）
- 樹狀圖
- 用於說明基因聚類的樹狀圖。（http://en.wikipedia.org/wiki/Dendrogram）
課程相關性
- 這項工作在代謝研究中具有相當大的價值，因為它透過建立包含其整個蛋白質組資料的微生物物種的“指紋”來發揮作用。 雖然這種“大圖景”方法在區分物種方面似乎有效，但可以設想使用 MALDI 的質譜識別可以用來區分同一物種的不同條件； 例如，在好氧條件下與厭氧條件下的微生物之間。 此過程目前使用 SDS-PAGE 或類似方法進行，但這些方法難以自動化，而且非常耗時。 質譜法已被證明易於自動化，並且在建立方法後可以非常快地完成。
基於密度的蛋白質組學樣本分級技術：葉酸缺乏引起的肝臟和腦組織氧化應激反應
[edit | edit source]Lan W, Guhaniyogi J, Horn MJ, Xia JQ, Graham B. J Biomol Tech. 2007 年 9 月 18(4): 213–225.
主要關注點
葉酸在大腦和肝臟中都很重要，使用它作為迫使大鼠患病的因素，可以識別出獨特的蛋白質和潛在的生物標誌物，以便在受控實驗之外識別疾病。
摘要
葉酸是生物合成途徑中的輔酶，對 DNA 合成、DNA 修復和各種甲基化反應至關重要。 包括人類在內的大多數哺乳動物都無法合成葉酸，必須從飲食中獲取。 葉酸缺乏與中風、阿爾茨海默病、帕金森病、抑鬱症、癌症和心血管疾病有關。
葉酸缺乏會破壞一碳代謝，導致高半胱氨酸水平升高，高半胱氨酸是一種細胞毒性氨基酸，會導致 DNA 鏈斷裂、凋亡和誘導氧化應激，進而級聯 DNA 損傷、改變一碳代謝並引發多種器官損傷和神經退行性疾病。 氧化應激和氧化損傷會以多種方式改變蛋白質功能，包括直接修飾催化氨基酸，改變結合或調節位點的關鍵氨基酸殘基，以及改變蛋白水解敏感性和聚集狀態。 在動物中，肝臟是葉酸儲存和代謝的重要器官。 將兩組各四隻大鼠分別餵食葉酸定義飲食兩週，然後將實驗組轉換為葉酸缺乏飲食。 另外四周後，收穫其器官。 使用 Edge 200 分級技術根據密度將從器官中獲得的蛋白質分離成 11 個樣本。 分級用於提高不太普遍的蛋白質的可見度。 使用質譜法測量每個樣本，以確定葉酸和指示氧化應激的生物標誌物在哪些密度下出現。 在葉酸缺乏的大鼠中，與餵食含有葉酸的飲食的大鼠相比，參與控制氧化應激的蛋白質 GPx1 的丰度增加了 50% 到 70%。 葉酸缺乏引起的氧化應激在腦組織中比在肝組織中更低。 在實驗大鼠中發現了與氧化應激相關的幾種蛋白質。 在實驗大鼠中還觀察到許多功能未知或與葉酸缺乏沒有已知關係的蛋白質的變化。 Western blot 結果顯示每個級分中標記物相對百分比分佈的變化，表明它們在細胞中的潛在易位。
新術語
- Edge 200 分級
- 非變性前端樣本分級技術。 它透過將顆粒懸浮在已知密度的初始介質中來工作。 將懸浮液離心，並將上清液作為第一個樣本儲存。 將剩餘的沉澱物重新懸浮在密度增加的介質中，並將該過程重複進行，直到獲得所需的分級樣本數量。
- 氧化應激
- 活性氧的產生與生物系統快速解毒活性中間體或修復由此造成的損傷的能力之間的失衡。（[3] 04-12-09）
- 流行病學
- 研究影響人群健康和疾病的因素。（[4] 04-12-09）
- 隨意
- 拉丁語中的“隨心所欲”([5] 04-12-09）
- 速凍
- 將樣品浸入液氮中冷凍。（[6] 04-12-09）
- 大腦周圍神經系統
- 周圍神經系統，位於中樞神經系統（大腦和脊髓）之外。（[7] 04-12-09）
課程相關性
- 蛋白質組學中最大的問題之一是從樣本中分離出特定蛋白質。 本文展示了使用 Edge 200 分級技術將樣本中的所有蛋白質分離成使用者指定數量的密度特定樣本。
總結的網站
[edit | edit source]系統生物學
[edit | edit source]Ranish J. http://www.systemsbiology.org/technology/Data_Generation/Mass_Spectrometry_Analysis (3-20-09)
主要關注點
透過增加 PTM 的濃度，提高了使用質譜法尋找蛋白質的翻譯後修飾 (PTM)，這些修飾在控制廣泛的生物學功能和活動中起著關鍵作用。
摘要
分析翻譯後修飾 (PTM) 蛋白質很困難，因為修飾的蛋白質的濃度遠低於未修飾的蛋白質版本，並且修飾本身是質譜法的阻礙因素。 透過提高修飾形式蛋白質的濃度，並使用專門為分析翻譯後修飾肽產生的獨特 MS/MS 碎裂模式而設計的計算演算法，大大提高了在質譜分析過程中識別修飾肽的可能性。 富集方法包括純化至均質和使用醯肼化學和穩定同位素標記與固體載體偶聯。 正在開發進一步定義 PTM 的方法，例如； 將肽混合物甲酯化以阻止羧酸鹽在後續步驟中進一步反應，並引入穩定同位素以進行定量分析、洗脫和與多胺結合。
新術語
- 翻譯後修飾 (PTM)
- 蛋白質翻譯後的化學修飾。 對於許多蛋白質來說，它是蛋白質生物合成中的最後一步之一。（http://en.wikipedia.org/wiki/Post_translational_modification 4-12-09）
- SUMO 化
- 一種 PTM，涉及連線或分離 **S**mall **U**biquitin-like **MO**difier 蛋白（http://en.wikipedia.org/wiki/SUMOylation 4-12-09）
- MS/MS
- 多級質譜法，在階段之間進行某種形式的碎裂（http://en.wikipedia.org/wiki/MS/MS 4-12-09）
- 亞化學計量
- 一種數量太小而無法計算反應物和產物之間關係的量。（http://www.answers.com/topic/stoichiometry 4-12-09）
- 醯肼化學
- 涉及與共享一個共同官能團的有機化合物結合的反應，該官能團的特徵在於氮與氮共價鍵具有 4 個取代基，其中至少有一個是醯基。 (http://en.wikipedia.org/wiki/Hydrazide 4-12-09)
課程相關性
- 蛋白質組學中的一大難題是尋找和分離濃度非常低的蛋白質。 該網站包含克服這個問題的方法。
美國國家生物技術資訊中心分類資料庫
[edit | edit source]http://www.ncbi.nlm.nih.gov/Taxonomy
主要關注點
建立一個廣泛的、免費訪問的資源，用於編目當前和未來的生物資料。
摘要
美國國家生物技術資訊中心 (NCBI) 作為全球生物技術資訊收集中心，以公共資料庫的形式提供資訊。其分類資料庫 (Taxonomy) 旨在根據合作資料儘可能保持最新狀態，以反映當前對各種生物體的分類。由於資料是由各種獨立研究機構生成的，因此將這些資料提交到 NCBI 網站對作者有以下兩方面的益處：透過與已釋出的和即將釋出的資料進行比較來確認其工作，以及將其公開以便引用。
對於整個科學界而言，NCBI 網站只是眾多嘗試公開並使每年大量湧現的科學資料可訪問和可搜尋的嘗試之一。所有領域都受益於輕鬆獲取相關資料，但在生物學領域尤其明顯，隨著新方法的驗證和應用，該領域不斷積累新的資料。已知生物體的數量巨大，加上分析方法的不斷改進，確保了總會有無限的資料需要收集，包括新發現和以前研究過的物種和系統。此外，隨著全球大部分地區的教育和經濟狀況不斷改善，產生資料的個人機構數量也不斷增加。這種資料湧入在過去幾個世紀的方法中無法有效存檔；單個基因組將填滿整個卷，即使這些還需要定期更新，印刷頻率也需要每年不止一次。最重要的是，這些資料在成本和搜尋方面都難以訪問。單一程式通常需要使用來自數十到數百個來源收集的資料，這將使查詢這些資訊變得極其困難，而且許多資料（例如蛋白質或 DNA 序列比較）需要比較數千個數據點（鹼基對），這使得計算機應用成為絕對必要。
出於所有這些原因，NCBI 分類網站 (Taxonomy) 應運而生，並迅速成為生物學及相關研究的寶貴資源。該網站允許搜尋任何已知和存檔的物種，併為每個物種提供當前可用作品的表格彙總，例如基因組序列或專案、已知的蛋白質和/或其他生化結構，甚至在 PubMed 資料庫中引用特定物種的次數。更重要的是，所有這些參考資料和資料點都相互連結，允許在瞬間訪問海量資料。可以肯定地說，如果沒有 NCBI 和其他公共資料庫，我們最近許多生物學和生物化學突破將需要更長時間，甚至可能根本無法實現。
新術語
- GEO
- 基因表達綜合 (Gene Expression Omnibus)；一個基於 NCBI 的公共資料庫，包含微陣列和 ChIP-chip 資料。 (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/)
- ChIP-chip
- 晶片上的染色質免疫沉澱 (ChiP-on-chip)；一種用於觀察 DNA 與 DNA 結合蛋白之間相互作用的微陣列方法。 (http://www.chiponchip.org/)
- PopSet
- 已測序的 DNA 集合，用於對種群的進化相似性進行統計比較。 (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez?db=popset)
- SRA
- 短讀存檔 (Short Read Archive)；用於儲存來自特定生物體的 DNA 不完整序列的存檔，通常每個序列包含數百萬個鹼基對。 (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/sites/entrez?db=sra&cmd=Search&dopt=DocSum&term=txid562[生物體：實驗])
- HomoloGene
- 自動基因同源物檢測系統；將序列資料與已完成的真核生物基因組進行比較，以檢測共享的基因特徵。 (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/homologene)
課程相關性
在生物學不斷發展壯大的今天，像 NCBI 分類網站這樣的網站的價值無法過分強調，這不僅體現在其在研究方面的實用性，也體現在其重要的檔案功能。