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在生物科学的前沿，表观遗传学研究通过DNA甲基化等机制影响基因表达。要深入了解这些复杂的调控过程，掌握甲基化数据库至关重要。本文将为您揭示一系列全面的甲基化数据库，它们分别是：
1.RMBase(rna.sysu.edu.cn/rmbase)-专注于RNA水平的表观遗传修饰，包含13种物种的大量数据集，涵盖了多种修饰类型。
2.RMVar(rmvar.renlab.org)-集合了m6A修饰相关变异，与RBP、miRNA和剪接位点关联，有助于研究疾病影响。
3.m6A-Atlas(180.208.58.66/m6A-Atlas)-专门解读m6A表观遗传组，提供高可信度的m6A位点和转录组谱。
4.SRAMP(cuilab.cn/sramp)-预测RNA序列上的m6A修饰位点，适用于数据不充足的lncRNA和circRNA研究。
5.EWASDataHub(EWASDatahub)-提供75，344个样本的DNA甲基化芯片数据，涵盖多种组织类型和疾病。
6.iMETHYL(imethyl.iwate-megabank.org)-联合数据库，包含DNA甲基化、SNP和RNA_seq数据，支持多组学关联分析。
7.MethBank(Home-MethBank)-集成了全面的甲基化数据，包括CRM、SRM、MeTools和EWAS研究。
8.Pubmeth(pubmeth.org)-专为癌症研究整理的甲基化数据库，包含高质量的癌症相关基因甲基化信息。
9.SurvivalMeth(bio-bigdata.hrbmu.edu.cn)-专注于癌症预后分析的数据库，提供定制甲基化图谱的分析。
10.MethSurv(biit.cs.ut.ee/methsurv)-用于生存分析的CpG甲基化模式工具，对癌症研究带来便利。
11.MethyCancer(methycancer.psych.ac.cn)-研究癌症、基因表达与甲基化关系的数据库，关注CGI的甲基化模式变化。
12.DiseaseMeth-针对人类疾病的甲基化数据库，涵盖多种疾病类型和分析工具。
在基因组研究中，SCI发文时常用的数据库汇总如下：
ICGC（InternationalCancerGenomeConsortium）数据库，提供患者样本中基因突变情况，包括基因信息与注释，以及特定癌症中基因突变排名，适合于相关研究。
COSMIC（CatalogueOfSomaticMutationsInCancer）数据库，记录癌症相关体细胞突变，提供突变细节及文献引用，统计样本信息和癌症类型，适合了解基因突变的详细情况和肿瘤总体突变信息。
DAVID（TheDatabaseforAnnotation，VisualizationandIntegratedDiscovery）数据库，主要进行基因功能和通路注释分析，包括注释关联、功能分类等，适合将基因列表转化为功能相关的基因信息，以辅助高通量技术获得的生物信息筛选。
GeneCards数据库，整合基因组、转录组、蛋白质组、遗传、临床和功能信息，提供所感兴趣基因的全面功能信息，包括突变信息、表达、功能和蛋白互作等，适合查找基因的全面信息。
基因表达数据库(GeneExpressionOmnibus，GEO)是存储和处理基因芯片技术产生的海量数据资源的数据库，由美国国立卫生研究院旗下的美国国立生物技术信息中心创建，是当前最大、最全面的公共基因表达数据库之一。
TCGA（TheCancerGenomeAtlas）数据库，旨在全面表征癌症的分子互作、肿瘤亚型和治疗靶点，已经完成对11000例病人的33种肿瘤的7个不同层面的数据分析，提供基因信息、突变频率、突变位点分布等信息，功能强大，是癌症研究的重要工具。
GDSC数据库，是癌症项目中的药物敏感性基因组学项目，结合了WellcomeSanger研究院和马萨诸塞州综合医院癌症中心的专业知识，提供大于1000种抗癌治疗药物的基因特征人类癌症细胞系信息，是癌症细胞药物敏感性和药物反应分子标志物信息的最大公共资源。
GDSC数据库分析某个药物对癌症的影响方法如下：
1.访问数据库，点击“Compound”进入所有药物界面，查看化合物敏感性数据与基因组数据集的关联，识别与药物敏感性和抗性相关的分子特征。
2.选择药物，查看细胞系IC50值，了解药物敏感度。
3.生成火山图，分析药物敏感性数据与遗传事件的相关性，识别突变对药物敏感性的影响。
4.生成散点图，对比基因突变和药物反应，选择特定癌症类型进行分析。
胰腺癌生存率为什么不升反降？不同癌症类型的生存情况怎样？不同性别癌症患者的生存情况竟有区别？来看中国国家癌症中心（NCC）学者最新发表的统计学数据。
出品：科普中央厨房
监制：北京科技报|科学加客户端
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