如何利用著名大学资源找到靠谱的科研工具

互联网飞速发展的今天，我们接触到的信息都是过剩的，面对各种“推荐”，“必备”，“第一”，“神器”扑面而来，真假难辨，只想要几个靠谱科研工具的你是否已经快要因接收知识而抓狂了呢？

试试另一种思路，可能事半功倍，就是到各个高校的官网去查看是否有推荐软件，如果有，上面的内容将会是教授都比较常用、好用的软件，跟着老司机走，准没错啊！

今天以浙大生科院官网来示例说明:如何利用著名大学资源找到靠谱的款科研工具

首先，打开我们官网http://lsi./，点击最右侧的科研学习资源。

上面框出来的就是咱们官网推荐的一些好用的科研工具啦。

这里大家介绍几个，假期备战国自然标书时也许还能用得上！

Addgene

Addgene是一个非盈利性全球质粒共享信息库。它负责保存和提供质粒。 科学家发表文章如果涉及到质粒，会发一份到Addgene保存，其他科学家如果需要这个质粒，可以向Addgene索取。比如之前韩春雨就向Addgene提供了protocol，但是没有科学家能重复。

BioGRID

BioGrid(Biological General Repository for Interaction Datasets )主要是通过文献收集了模式生物中各种原始的互作信息，为生物中的互作研究提供了一个很好的平台。

Clustal Omega

Clustal是一款用来对（DNA序列）的软件。可以用来发现特征序列，进行蛋白分类，证明序列间的同源性，帮助预测新序列二级结构与三级结构，确定PCR引物，以及在分子进化分析方面均有很大帮助。Clustal包括Clustalx和Clustalw（前者是图形化界面版本后者是命令界面），是生物信息学常用的多序列比对工具。

GeneCards

GeneCards是人类基因的综合数据库，提供简明的基因组，蛋白质组，转录，遗传和功能上所有已知和预测的人类基因。GeneCards中的信息功能信息包括指向疾病的关系，突变和多态性，基因表达，基因功能，途径，蛋白质与蛋白质相互作用，相关的药物及化合物和切割等先进的研究抗体的试剂和工具等，重组蛋白，克隆，表达分析和RNAi试剂等。 

Google Scholar 

Google Scholar （谷歌学术搜索引擎）是一个可以免费搜索学术文章的网络搜索引擎索。用出版文章中文字的格式和科目，能够帮助用户查找包括期刊论文、学位论文、书籍、预印本、文摘和技术报告在内的学术文献，内容涵盖自然科学、人文科学、社会科学等多种学科。不管是检索还是被引文检索，都具有最强大的检索覆盖度。

PhosphoSite Plus

PhosphoSitePlus是一个蛋白质磷酸化位点的数据库网站，里面保存了大量人类，小鼠和大鼠的蛋白质磷酸化位点信息。这些信息主要来自目前已有的一些高通量和低通量分析数据，每个数据都标明了来源的文章或者筛选数据标识号，并且链接有蛋白结构，信号通路甚至抗体等相关信息。数据库会根据这些底物的序列的规律，制作出一张consensus site的统计图，这样就可以用来预测一些蛋白质的位点。 

SMART

Smart数据库(Smart Database)系列。整个系列由单独的农药分析数据库、法医毒理学物质数据库、生物代谢物数据库和环境污染物数据库组成。每个数据库都包括几百个相关化合物以及其最优的离子对和碰撞能、CAS号、保留指数等基本参数。此系列软件支持GC-MS/MS同时高灵敏度样品分析，而不需要安装其它复杂分析工具。

Web of Science

Web of Science 是全球最大、覆盖学科最多的综合性学术信息资源，收录了自然科学、工程技术、生物医学等各个研究领域最具影响力的8850（SCI）+3200（SSCI）+1700（AHCI）多种核心学术期刊。利用Web of Science 丰富而强大的检索功能--普通检索、被引文献检索、化学结构检索，您可以方便快速地找到有价值的科研信息，既可以越查越旧，也可以越查越新，全面了解有关某一学科、某一课题的研究信息。

The Human Protein Atlas

Human Protein Atlas 数据库，它致力于提供全部24,000种人类蛋白质的组织和细胞分布信息，并免费提供公众查询。创立这个数据库的瑞典 Knut & Alice Wallenberg基金会使用特制的抗体，用免疫组化的技术，检查每一种蛋白质在48种人类正常组织，20种肿瘤组织，47个细胞系和12种血液细胞内的分布和表达，其结果用至少576张免疫组化染色图表示，并经专业人员阅读和标引。这些受检组织来自144个不同个体和216个肿瘤组织，保证染色结果具有充分的代表性。 

除了上述介绍，还有其他好用的科研工具就不在此一一列举了，记住今天推文的Keypoint：如何利用著名大学资源找到最靠谱的款科研工具

本文修改自：浙江大学生命科学研究院（ID:lsi_zju）

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