XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdatabases
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。
生物数据库（I002642）
1。生物数据库管理1.1。关系数据模型1.2。数据归一化1.3。结构化查询语言1.4。BioSQL/Chado：生物学数据模型1.5。面向对象的数据库1.6。生物数据库1.7。生物数据库集成1.8。ditribed注释系统（DAS）1.9。层次和基于框架的系统（XML，Daml+Oil）2。异质数据库集成2.1。（应用）集成框架2.2。分析方法：将大型数据库耦合到统计2.3。使用LWP，机器人和蜘蛛2.4的非关系数据集成。文本挖掘
可靠性数据库：最新进展和展望
可靠性理论的基础工作为根据部件可靠性知识计算复杂系统可靠性的评估以及从相对不可靠的部件构建可靠系统建立了数学基础。如今，可靠性和安全性分析已成为每个技术系统设计或调查过程的重要组成部分。要解决的问题可分为两大类：1. 危险工厂的可靠性和安全性分析，比较其可靠性和安全性参数的值，提高工厂的安全水平等； 2. 预测即将建造的新工厂的可靠性和安全性参数值。因此，有必要获得有关设备功能、事故及其后果、维护操作及其成本的完整而准确的数据，这些数据可用于解决上述分类中第一类问题。最好的情况是，这些信息是从同一台设备（特定故障数据）或类似条件下的类似设备收集的。对于第二组问题，我们必须使用计划实施的设备信息，结合专家对新设备可靠性参数的判断，或者使用标准值或标准可靠性模型（例如MIL-217 或 Bellcore）。因此，需要从安装和操作的现场记录中收集与所有类型组件相关的可靠性数据，以便我们分析、比较或预测复杂系统的可靠性水平。我们可以定义至少三类可靠性数据库用户 [1]： - 风险和可靠性分析师，用于分析和预测复杂系统的可靠性； - 维护工程师，用于测量和优化维护性能； - 组件设计人员，用于分析和优化组件性能。所有这些专家都需要不同类型的数据。风险分析师需要计算系统可用性或任务成功或失败的概率。为此，他需要了解组件的可用性和故障率。如果停机时间已正确包含在数据库中，则可以根据按需故障估计可用性。维护工程师需要测量维护性能。操作数据将维护的影响和组件的固有可靠性混为一谈。他还想知道，如果不进行维护，组件的故障行为会是怎样的。组件设计人员主要对揭示设计弱点的故障机制感兴趣。因此，他有兴趣根据故障机制区分故障模式。如果无法做到这一点，则使用工程知识从其他信息中推断故障机制。
参考出版物数字数据库
ASM 手册 ................................................................ 1–5 材料参考 ......................................................................6 一般工程参考 ......................................................................7 故障分析 ...................................................................... 7–8 金相学与特性 ........................................................8–9 疲劳与断裂 ...................................................................... 10 制造与设计 ...................................................................... 11 钢材 ............................................................................. 1 2 –1 3 有色金属 .............................................................13–15 焊接、钎焊和软焊 ...................................................... 16 热处理 ............................................................................. 17–18 涂层与表面工程 ............................................................. 18 腐蚀 ............................................................................. 19 塑料、复合材料与陶瓷 ............................................................. 20 微电子学 ............................................................................. 20–21 非冶金学家的冶金学™ ............................................................. 21 合金相图 ............................................................................. 22 期刊 ............................................................................. 23 数字数据库 ............................................................................. 24–25教育与培训................................................................ 26–27
全州注册选民数据库：
美国计算机协会 (ACM) 是一个教育和科学协会，它联合了全世界的计算机教育工作者、研究人员和专业人士，以激发对话、共享资源和应对该领域的挑战。ACM 通过强有力的领导、推广最高标准和认可技术卓越来加强该行业的集体声音。因此，ACM 非常关心计算技术的可靠性。选民登记系统不仅包括保存选民信息的数据库，还包括必须由选举官员精心管理的整个信息技术基础设施。ACM 的美国公共政策委员会 (USACM) 委托进行这项研究，向州和地方选举官员、政策制定者和公众提供有关这些系统的客观技术信息和专家建议。USACM 是 ACM 与美国政府组织、计算机界和美国公众在所有与信息技术有关的美国公共政策事务上互动的焦点。在 ACM 华盛顿特区公共政策办公室的支持下，USACM 响应美国政府机构和部门的信息和技术专业知识请求，代表计算机界和公众寻求影响相关的美国政府政策，并向 ACM 提供有关美国政府相关活动的信息。USACM 还确定潜在的重大技术和公共政策问题，并提请 ACM 和公众注意。有关 ACM 的更多信息可在万维网上 http://www.acm.org 上找到，有关 USACM 的信息可在 http://www.acm.org/usacm 上找到。
映射DSI数据库的景观：
该图说明了DSI数据“转换”的简化示例。数据库名称以粗体列出。它显示了如何在科学数据库中转移和相互连接的DSI。该过程始于研究人员从欧洲核苷酸档案（ENA）中获得大肠杆菌基因组。从该基因组中，研究人员可能使用RefSeq确定了特定的感兴趣基因。然后，研究人员检查了该基因编码的酶（一种蛋白质），以及其特性，记录在Uniprot中。他们会进一步了解涉及酶的生化反应，他们咨询Brenda。研究人员利用KEGG提供的数据来编译代谢途径，这些数据与来自代谢的实验数据交叉引用。要分析与这些途径相关的化学特性（即，我们对酶破裂或将其放在一起的小分子的理解），研究人员转向Pubchem。出于药物开发的目的，它们将这些化学性质与在药品库中列出的已知药物，寻找潜在的抑制剂或激活剂进行了比较。接下来，研究人员探讨了有关这些药物的其他实验数据的临床试验。为了对上下文和含义有更广泛的了解，他们在PubMed上进行了交叉引用的发现，该发现提供了对同行评审出版物的访问。这种数据的迭代探索和交叉引用最终可帮助研究人员注释基因在基因本体论（GO）数据库中更准确地发挥作用，从而恢复了研究周期并增强了整体知识库。在这个简化的示例中，使用了11个与DSI相关的数据库，但实际上，使用DSI的科学家需要数千个。
使用生物信息学和ADME数据库...
生物信息学是一个重要的领域，因为它使科学家能够计算计算整个人类基因组。大量生物学信息可以存储在生物信息学数据库中，并使用生物学工具检索。其在医学中的应用是创建仅针对患病基因的药物。ADME数据库还包含有关与药物代谢酶和药物转运蛋白相互作用的最新和全面信息。它旨在用于药物研发，包括药物相互作用和ADME研究。药物发现是寻找新药分子的耗时的过程。该过程需要数年的时间，需要人力资源。通过引入计算机程序的药物发现（CADD）克服了这些困难，涉及靶向检测，命中检测和铅化合物的分子修饰，以优化所需的效果并根据此知识最大程度地减少副作用。生物靶标。分子建模是使用计算机程序库（内部代码）设计分子以得出，表示和操纵分子和反应的过程。CADD字段中使用的软件工具，在线数据库和计算机程序中，本文审查了一些最重要，用户友好和准确的工具。该软件可用于个人和商业用途。所有这些工具在药物的设计和开发中都非常有用。本文对于选择用于计算机辅助药物设计的工具很有用。
全州注册选民数据库：
美国计算机协会 (ACM) 是一个教育和科学协会，它联合了全世界的计算机教育工作者、研究人员和专业人士，以激发对话、共享资源和应对该领域的挑战。ACM 通过强有力的领导、推广最高标准和认可技术卓越性来加强该行业的集体声音。因此，ACM 非常关心计算技术的可靠性和可靠性。选民登记系统不仅包括保存选民信息的数据库，还包括必须由选举官员精心管理的整个信息技术基础设施。ACM 的美国公共政策委员会 (USACM) 委托进行这项研究，以向州和地方选举官员、政策制定者和公众提供有关这些系统的客观技术信息和专家建议。USACM 是 ACM 与美国政府组织、计算界和美国公众在所有与信息技术有关的美国公共政策事务上互动的焦点。在 ACM 华盛顿特区公共政策办公室的支持下，USACM 负责响应美国政府机构和部门的信息和技术专长请求，代表计算界和公众努力影响美国政府的相关政策，并向 ACM 提供有关美国政府相关活动的信息。USACM 还负责确定潜在的重大技术和公共政策问题，并提请 ACM 和公众注意。有关 ACM 的更多信息，请访问万维网 http://www.acm.org ，有关 USACM 的信息，请访问 http://www.acm.org/usacm 。
材料数据库的计算机化和网络化
大力支持本次会议，从本卷中的国际论文比例之高以及研讨会本身 30% 的国际出席率同样可以清楚看出。在此领域，A. D. Kozlov 教授应获得特别认可，他将苏联利益直接带入支持该活动，而瑞典材料信息服务处的 Magnus Areskoug 则为该活动增添了新的、非常强大的斯堪的纳维亚影响力。A. J. 博士(Tony) Barrett 还保持了 CODATA 利益与 ASTM 委员会 E49 利益之间的良好合作，从而充分利用了两个团体的努力。
药物再利用：数据库和管道
坚持一种药物用于一种蛋白质作为治疗的概念未能为由多种不同因素引起的多种疾病提供有效的解决方案。目前，制药公司正致力于将已批准的药物重新定位为各种疾病的治疗方法，因为从头药物设计不仅缓慢，而且繁琐。药物再利用的概念侧重于对已经经过安全试验的大量药物分子进行合理的重新定位，从而避免大量投资。药物再利用被评价为一种低风险、高效的策略，因为投资额为 16 亿美元，这几乎是药物从头设计所需资金投入的十分之一，1 抗生素耐药性、2 罕见疾病、3 肿瘤学研究、4 炎症性疾病 5 和神经系统疾病 6 凸显了其重要性。自 COVID-19 大流行以来，药物再利用的范围大大扩大，大多数用于治疗中度至重度 COVID-19 感染的药物最初都是使用再利用管道进行筛选的。7