Oncomine
肿瘤，一直以来都是科研者坚持不懈的攻关对象，近年来该领域更是老树新花惊喜不断。在肿瘤研究中，Oncomine是首要的样本数据库，目前Oncomine中虽然已经收录了715个数据集，包含了86000+个样本的芯片数据。但是真的想用起来，你会发现其中困难重重。
《Oncomine数据库使用教程》中细述了该数据库的各项功能，包括注册、检索、分析等操作步骤，并以实例演示基因差异表达分析、基因表达与临床相关性以及多基因共表达分析三种常见应用，巨细无遗。
KEGG
信号通路一直是基础科研的精粹所在，而掌握通路浩瀚数据的钥匙就是KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）。KEGG——京都基因与基因组百科全书，是日本京都Kanehisa Laboratories根据文献证据手工整理的一个庞大数据库（包括信号通路、基因、疾病、药物等等）。
TCGA
对于做肿瘤研究的小伙伴来说，TCGA数据库有大名不可不谓如雷贯耳。其中收录了超过11000位患者、33种肿瘤及配对正常组织的高通量芯片或测序数据，包括10种罕见肿瘤，无疑是一座巨大宝库。并且TCGA部分数据对外开放，免费获取，足够大家折腾。
如果你对TCGA仍然耳熟不能详，那就来看看《TCGA肿瘤数据库使用教程》。其中包含了TCGA的检索技巧、初步的Analysis、数据下载和拓展应用，手把手带你探索TCGA的奇妙世界。
TargetScan
在经过系统梳理医学科研的整体方法论之后，蓦然发现，其实miRNA才是当之无愧的新手之友、从SCI灌水到跨越五分档次拿国自然基金无往而不利的科研利器。进行miRNA的靶基因预测可以说是寻找相互作用的靶基因准确率最高的办法。TargetScan可以根据miRNA或者靶基因名称，运用生信技术来预测miRNA靶基因，也可以通过靶基因来预测miRNA。
RNAhybrid
RNAhybrid是一个用于寻找一条长链RNA和一条短链miRNA最小配对自由能（MFE）的工具，单纯从序列来分析两条序列间的配对关系，其中最小自由能值越小，代表结合位点结构越稳定。
starbase
Starbase与TargetScan类似，也是用生物信息学来预测靶基因和miRNA。只需要在几个数据库中输入miRNA名称，即可输出预测靶基因结果，将多个数据库的预测结果取交集，再结合细胞株中过表达miRNA之后，这些靶基因是否具有下调趋势的结果，即可锁定一组直接作用分子。
NCBI-Gene
NCBI-Gene是一个可检索的基因注释数据库，主要收录已完成测序的基因组，其收录的注释信息包括基因的命名、染色体定位、基因产物及其属性、相关标记、表型、相互作用等。
Ensembl
Ensembl是美国Wellcome基因会和欧洲生物信息学研究所共同协作运营的一个项目，开发一个能够对真核生物基因组自动注释和维护的工具。除了提供序列信息外，还有比较基因组学、变异、表达、调控等数据，是个非常强大的多功能综合性数据库。
NONCOD
NONCODE是一个比较全面的非编码RNA注释数据库，不仅仅是提供了lncRNA的基本信息，还有表达谱、外泌体表达谱、保守性信息、功能预测和疾病关系等高级信息。收录了17个物种的354855个lncRNA基因，包含548640条转录本，其中人类基因96308个，转录本172216条。
LNCipedia
LNCipedia是一个lncRNA的综合数据库，收录了120353条来源于不同数据库或研究的人源lncRNA转录本信息，还有一些如蛋白质编码潜力、基因座保守性等统计数据。
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