对于数据分析（工程师）来说，数据库的海量信息可能蕴含着无数的新发现！

目录

前言

一、PDB

1.如有PDBID

二、chembl

1.基本信息

2.转化chemblID为uniprotID

3.使用chembl API 代码检索

 三、bindingd

前言

生物信息学是生命科学与计算机科学等学科的交叉学科；蛋白在生物体中扮演着极为重要的功能，分析蛋白结构、功能也有助于药物的开发。以下常用数据库提供了许多极为重要的参数。

一、PDB

对于分析二三级结构，PDB数据库（RCSB PDB: Homepage）极为有用，且有众多蛋白结构（194,820 个）。

分为两种情况，已知蛋白序列和已知PDBID（以已知PDBID为例）。

1.如有PDBID

 用于蛋白对接分析时一般不考虑离子配体。

二、chembl

 chembl生物化学信息数据库，展示了生物活性、目标蛋白（target等信息）

1.基本信息

2.转化chemblID为uniprotID

uniprotmapping（UniProt）可以实现这一转换。

 结果如下：

3.使用chembl API 代码检索

chembl API 是用Python写成的化学信息学分析代码,原理是SQL命令提取数据库信息，你可以在Python管理工具中安装这个库并使用，

GitHub - chembl/chembl_webresource_client: Official Python client for accessing ChEMBL APIOfficial Python client for accessing ChEMBL API. Contribute to chembl/chembl_webresource_client development by creating an account on GitHub.https://github.com/chembl/chembl_webresource_client在线jupyter文档，无需安装，只要修改target_name等信息就可快速使用。

Binderhttps://mybinder.org/v2/gh/chembl/chembl_webresource_client/master?filepath=demo_wrc.ipynb

根据chembl里的专利号可以进一步去surechembl查看同一专利下的化学分子 

 三、bindingdb

BindingDBhttps://www.bindingdb.org/可以根据PDB ID寻找小分子亲和力信息：Kd越低亲和力越好，一定情况下，ki=kd