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在意大利≥12岁的人群疫苗接种后，GuillainBarré综合征的上市后主动监测：多塔布酶自我控制的病例系列研究
1 1药物学和药物监视室，国家药物研究与评估中心，伊斯蒂托托超级Iore di sanit -disanità（国立卫生研究院），罗马，意大利2号，2个流行病学ASL ROMA 1，ROMA ROMA 1，LAZIO地区卫生服务部，LAZIO地区卫生服务部，Rome，Rome，Rome，Rome，Rome，Rome，ITALY，ITALY，ITALOSTICS HOUSICAL和PUBLICATIN STRAPUPTIC和PUBLICATIT，VERONASIC，VERONA，VERORANAL，VERORANIAL，VERORANAL，VERORANE，4意大利维罗纳，5医院援助服务，个人护理，健康和福利总局，艾米利亚 - 罗马纳地区，意大利博洛尼亚，6，药理学研究所，药理学研究所，Policaclinico a. gemelliio a. gemelli a. gemelli，天主教大学，神圣心脏，意大利，罗马，意大利卫生局，卫生局局部，卫生局局部，卫生部。意大利乌丁市弗里利·委内斯朱利亚地区9号中央卫生局，社会政策，弗里利·威尼斯·朱利亚地区，意大利特里斯特，10威尼斯肿瘤登记册，Azienda Zero，Azienda Zero，Padova，Padova，意大利，1药物学和药物监视室，国家药物研究与评估中心，伊斯蒂托托超级Iore di sanit -disanità（国立卫生研究院），罗马，意大利2号，2个流行病学ASL ROMA 1，ROMA ROMA 1，LAZIO地区卫生服务部，LAZIO地区卫生服务部，Rome，Rome，Rome，Rome，Rome，Rome，ITALY，ITALY，ITALOSTICS HOUSICAL和PUBLICATIN STRAPUPTIC和PUBLICATIT，VERONASIC，VERONA，VERORANAL，VERORANIAL，VERORANAL，VERORANE，4意大利维罗纳，5医院援助服务，个人护理，健康和福利总局，艾米利亚 - 罗马纳地区，意大利博洛尼亚，6，药理学研究所，药理学研究所，Policaclinico a. gemelliio a. gemelli a. gemelli，天主教大学，神圣心脏，意大利，罗马，意大利卫生局，卫生局局部，卫生局局部，卫生部。意大利乌丁市弗里利·委内斯朱利亚地区9号中央卫生局，社会政策，弗里利·威尼斯·朱利亚地区，意大利特里斯特，10威尼斯肿瘤登记册，Azienda Zero，Azienda Zero，Padova，Padova，意大利，
具有多种功能的人类蛋白质数据库
摘要 MultifacetedProtDB 是一个多功能人类蛋白质数据库，其信息来源于其他数据库，包括 UniProt、GeneCards、人类蛋白质图谱 (HPA)、人类表型本体 (HPO) 和 MONDO。它收集了文献中提到的“多面”多任务蛋白质，这些蛋白质具有多效性、多结构域、混杂性（与催化多种底物的酶有关）和兼职性（具有两种或多种分子功能），难以在现有的非特定数据库中直接搜索到。多功能蛋白质的研究是一个不断扩展的研究领域，旨在阐明生物过程的复杂性，特别是在人类中，其中多功能蛋白质在各种过程中发挥作用，包括信号转导、代谢、基因调控和细胞通讯，并且经常参与疾病的爆发和发展。该网络服务器允许使用多个过滤器按基因、蛋白质和任何相关的结构和功能信息进行搜索，如 PDB 中的可用结构、结构模型和相互作用因子。蛋白质条目补充了全面的注释，包括 EC 编号、GO 术语（生物途径、分子功能和细胞成分）、Reactome 中的途径、UniProt 中的亚细胞定位、HPA 中的组织和细胞类型表达以及 MONDO、Orphanet 和 OMIM 分类后的相关疾病。MultiFacetedProtDB 可作为网络服务器免费使用：https://multifacetedprotdb.biocomp.unibo.it/。
生物数据库
生物数据库是一个大型的持久数据，通常与旨在更新，查询和检索系统中存储的数据组件的计算机软件相关联。一个简单的数据库可能是一个包含许多记录的单个文件，每个文件都包含相同的信息。它们包含来自研究领域的信息，包括基因组学，蛋白质组学和系统发育学。生物数据库中包含的信息包括基因功能，结构，定位（细胞和染色体），突变的临床效应以及生物序列和结构的相似性。生物数据库可以广泛地分为序列和结构数据库。核酸和蛋白质序列存储在序列数据库中，而结构数据库仅存储蛋白质。这些数据库是协助科学家分析和解释从生物分子结构及其相互作用的许多生物学现象的重要工具，以及生物体的整个代谢以及理解物种的进化。这些知识有助于促进对抗疾病的斗争，有助于开发药物，预测某些遗传疾病，并在生命史上发现物种之间的基本关系。当前，许多生物信息学工作都与数据库的技术有关。这些数据库包括GenBank或蛋白质数据库（PDB）等基因数据的“公共”存储库，以及涉及基因映射项目或生物技术公司持有的研究小组使用的私人数据库。使此类数据库通过像Web这样的开放标准访问非常重要，因为生物信息学数据的消费者使用了一系列计算机平台：从开发人员和策展人偏爱的功能更强大，更禁止的UNIX框到更友好的Mac通常创建了计算机Wary Biologists的实验室。RNA和DNA是存储有关生物体的遗传信息的蛋白质。这些大分子具有固定结构，可以在生物信息学的工具和数据库的帮助下由生物学家分析。
PCAF欧洲建筑排放因子数据库的用户指南
由荷兰指南B.V.创建的PCAF欧洲建筑排放因子数据库，代表PCAF为金融机构为欧盟所有国家以及挪威，瑞士和英国国王的所有国家的抵押和商业房地产提供了一套特定的抵押和商业房地产。数据库的主要目标是使金融行业能够衡量和跟踪其欧洲建筑投资组合对净零的资金排放。根据数据的可用性，金融机构能够区分资产类别，欧洲国家，住宅和非住宅建筑类型和能源绩效证书（EPC）评级，以从数据库中提取每个楼层面积或单位的指定排放或能量强度。
牛津脑健康诊所：协议和研究数据库
摘要 简介 尽管过去 30 年来神经科学领域取得了重大进展，但对于晚年患有记忆问题的患者而言，可用的评估质量几乎没有改变。同时，很大一部分痴呆症生物标志物研究是在选定的研究样本中进行的，这些样本往往不能很好地反映记忆诊所就诊患者群体的人口统计数据。牛津脑健康诊所 (BHC) 是一种新开发的嵌入式研究临床评估服务，所有患者均可获得高质量的临床和研究评估，包括 MRI 作为标准。 方法与分析 我们在此描述了 BHC 协议，包括将我们的 MRI 扫描与英国生物库中收集的扫描结果对齐。我们评估了前 108 名患者的研究同意率（数据收集正在进行中）以及典型的精神病学主导的 NHS 记忆诊所患者耐受临床和研究评估的能力。 道德与传播 我们的道德和同意流程使患者能够选择适合自己的研究参与级别。这会产生高同意率，使我们能够用高质量数据填充研究数据库，这些数据将通过国家平台（英国痴呆症平台数据门户）进行传播。
退役军人数据库与 2011 年人口普查的链接
除了缺失值之外，SLD 和 2011 年人口普查之间的覆盖范围差异也使得这种关联具有挑战性。首先，SLD 数据是历史数据（从 1975 年开始），这意味着在 1975 年至 2011 年人口普查期间，一些人死亡或移民的可能性很高（这意味着他们不会出现在人口普查中），而且姓名更改的可能性也更高（通过结婚和离婚）。因此，历史数据更难准确关联。其次，数据集之间的地理覆盖范围也不同，人口普查覆盖英格兰和威尔士，而 SLD 覆盖英国武装部队退役人员，包括北爱尔兰和苏格兰的退役人员。时间和地理上的差异也意味着我们不知道数据集之间预计有多少个关联，这增加了关联和质量保证的挑战。
MSLAR：微生物合成致死和救援数据库
合成致死性（SL）发生，而两个基因中的单个突变都没有显着影响。此概念也可以扩展到SL的三个或更多基因。计算方法和实验方法来预测和验证SL基因对，特别是对于酵母和大肠杆菌。但是，目前缺乏一个专门的平台来收集微型SL基因对。因此，我们为微生物遗传学设计了一个合成相互作用数据库，该数据库收集了13,313个SL和2,994个合成救援（SR）基因对，该基因对，文献中有86,981个假定的SL对通过281种细菌基因组中的同源式transe方法获得。我们的数据库网站提供了多种功能，例如搜索，浏览，可视化和爆炸。基于s中的SL相互作用数据。酿酒酵母，我们回顾了重复的重要性问题，并观察到重复的基因和单例在我们考虑个体和SL时具有相似的比例。微生物合成致死和救援数据库（MSLAR）有望成为对微生物SL和SR基因感兴趣的研究人员的有用参考资源。MSLAR可以自由地向所有人开放，并在网络上可在http：//guolab.whu上找到。edu.cn/mslar/。
gosha：具有定义最佳生长温度的生物数据库
摘要目前，我们目睹了生命所有分支的生物的基因组序列的爆炸性积累。但是，通常基因组数据缺乏有关相应生物最佳生长条件的信息。因此，使用基因组数据来研究生物体和生物分子对不同环境的适应性变得具有挑战性。为了解决此问题，我们创建了一个数据库GOSHA，请访问http://melnikovlab.com/gshc。该数据库汇集了有关25,324种的基因组序列和最佳生长温度的信息，其中包括约89％的具有已知基因组序列的细菌物种。使用此数据库，可以注释数千种物种的基因组序列，并将基因和基因组的变化与最佳生长温度相关。数据库界面允许用户检索细菌，真核生物和古细菌的最佳生长温度，从而提供了一种探索生物，基因组以及个体蛋白质和核酸的工具。我们希望该数据库通过帮助更好地理解对热和寒冷的分子适应性，从而为医学和生物技术做出贡献，从而为保存生物样品，工程师有用的酶以及开发生物材料和生物体，并具有对热和寒冷的需求耐受性的新方法。
Contigs 定向基因注释 (ConDiGA) 用于在宏蛋白质组学中构建准确的蛋白质序列数据库
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 4 月 20 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.04.19.537311 doi：bioRxiv preprint
早产和母亲心脏病：使用韩国国家健康保险数据库的机器学习分析
妊娠周）在全球范围内，约占全球出生的11％[1，2]。报告的早产率（PTB）在许多国家 /地区一直在增加[1，2]。PTB是婴儿和儿童中最重要的死亡原因，约占五岁以下儿童死亡的18％[1-3]。具有成本效益的干预措施，尤其是专注于控制孕产妇风险因素的干预措施，估计可以预防多达四分之三的死亡率[2]。此外，识别母体PTB风险因素可以帮助我们更好地了解PTB的病因。随着母性衰老的增加，患有高血压，糖尿病和肥胖等潜在疾病的孕妇人数[4，5]。这导致心脏病（即缺血性心脏病，心肌病或心律不齐）的孕妇数量增加[4-6]。此外，越来越多的先天性心脏病（CHD）妇女达到了生殖年龄[4]。尽管大多数冠心病女性都可以怀孕并安全地携带，但仍然有担忧[4，7]。孕妇心脏病复杂的妊娠与母亲和胎儿的发病率和死亡率有关[4，7]。此外，已知CHD和获得性心脏病都会影响PTB [4、7、8]。在2007年至2018年对5,739名患有心脏病和冠心病登记处的孕妇孕妇（ROPAC）的研究中，据报道，心脏病母亲的PTB患病率为16％[8] [8]。另一项德国研究报告说，有2,114名孕妇的PTB患病率为11.7％[7]。总体而言，始终据报道，心脏病患孕妇的PTB患病率高于普通人群，但是每个国家报告的PTB患病率差异[7-9]。此外，大多数报告的研究是西方发达国家的结果，尚无针对亚洲人口的研究。因此，本研究旨在使用机器学习分析和全国人口数据建立PTB的预测模型，并研究各种母组织心脏病与PTB之间的关联。