㈠ 臨床數據需要共享+可以放在哪些公共資料庫
摘要 臨床數據需要共享，可以放在哪個公共資料庫共享的話，你可以在你下載一個網路網盤。
㈡ seer資料庫投什麼中文雜志
一般的綜合刊物都可以投。
SEER資料庫是臨床常用的公共資料庫，它收錄了大量的臨床回顧性研究資料，數據獲取方便並且公開免費，因而深受科研工作者的喜愛。
㈢ 上傳蛋白質到公共資料庫,獲得接收號怎麼操作
Gen Bank:美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室1979年開始建立的基因庫,現在由國家生物信息中心(NCBI, 1988年成立)管理維護。 swiss-prot:最齊全的注釋精煉的蛋白序列資料庫，建立於1986年，1987年起由日內瓦大學(University of Geneva)醫學生物化學系和 EMBL 數據館(即現在的歐洲生物信息研究所EBI)共同維護。
㈣ 公共資料庫，SCI怎麼發
使用 Dawei Jiang 或者 Dawei J
㈤ 如何創建一個公共資料庫連接並在登錄界面中引用
看看你配置文件里 連接串 配的是否正確
㈥ 臨床數據需要共享+可以放在哪些公共資料庫
摘要 一、臨床資料庫
㈦ 生物信息學 怎麼利用公共數據發自己的文章
生物信息學（Bioinformatics）是生物學與計算機科學以及應用數學等學科相互交叉而
形
成的一門新興學科。它通過對生物學實驗數據的獲取、加工、存儲、檢索與分析，進而
達
到揭示這些數據所蘊含的生物學意義的目的。在推動生物信息學發展的各種動力中，人
類
基因組計劃（HGP）和生物醫葯工業是其中的兩個主要力量。
就人類基因組來說，得到序列僅僅是第一步，後一步的工作是所謂後基因組時代 （Post
-
genome Era） 的任務，即收集、整理、檢索和分析序列中表達的蛋白質結構與功能的信
息
，找出規律。近幾年來在公共資料庫中DNA序列數據的數量以每年1.8倍的速度快速增長
，
到1997年底已經超過1.2×109bp。對如此巨量的數據進行存儲、分類、檢索、比較，並
預
測可能的基因和基因產物的結構和功能，如果沒有計算機參與處理，那是不可想像的。
生物醫葯工業也是推動生物信息學發展的重要動力。HGP所推動的大規模DNA測序也為生
物
醫葯工業提供了大量可用於新葯開發的原材料。有些基因產物可以直接作為葯物，而有
些
基因則可以成為葯物作用的對象。生物信息學為分子生物學家提供了大量對基因序列進
行
分析的工具，不但可以從資料的獲取、基因功能的預測、葯物篩選過程中的信息處理等
方
面大大加快新葯開發的進程，而且可以大大加快傳統的基因發現和研究，因而成為各贏
利
性研究機構和醫葯公司爭奪基因專利的重要工具，這一競爭又反過來極大的刺激了生物
信
息學的發展。
2、研究內容
生物信息學與計算生物學或生物計算有著密切的關系，但又不盡相同，目前歸入生物信
息
學研究領域的大致有以下幾個方面：
（1）各種生物資料庫的建立和管理。這是一切生物信息學工作的基礎，通常要有計算機
科
學背景的專業人員與生物學家密切合作。
（2）資料庫介面和檢索工具的研製。資料庫的內容來自萬千生物學者的日積月累，最終
又
為生物學者們所用。但不能要求一般生物學工作者具有高深的計算機和網路知識，因此
，
必須發展查詢資料庫和向庫里提供數據的方便介面。這是專業人員才能勝任的工作，通
常
在生物信息中心裡進行。
（3）人類基因組計劃的實施，配合大規模的DNA自動測序，對信息的採集和處理提出了
空
前的要求。從各種圖譜的分析，大量序列片段的拼接組裝，尋找基因和預測結構與功能
，
到數據和研究結果的視像化，無不需要高效率的演算法和程序。研究新演算法、發展方便適
用
的程序，是生物信息學的日常任務。
（4）生物信息學最重要的任務，是從海量數據中提取新知識。這首先是從DNA序列中識
別
編碼蛋白質的基因，以及調控基因表達的各種信號。其次，從基因組編碼序列翻譯出的
蛋
白質序列的數目急劇增加，根本不可能用實驗方法一一確定它們的結構和功能。從已經
積
累的數據和知識出發，預測蛋白質的結構和功能，成為常規的研究任務。
（5）DNA晶元和微陣列的發展，把一定組織或生物體內萬千基因時空表達的研究提上日
程
．研究基因表達過程中的聚群關系，從中提取調控網路和代謝途徑的知識，進而從整體
上
模擬細胞內的全部互相輔合的生化反應，在亞細胞層次理解生命活動。只有掌握已有數
據
、發展嶄新演算法，才能創造新的知識。這是生物信息學剛剛掀開的新篇章。
㈧ C#連接資料庫的問題 怎麼設置一個公共的資料庫連接，是我在工程的任意地方調用，請給出詳細說明
寫個public的類，裡面寫靜態方法，其他地方直接調用public類.方法（）就可以了嘛。
㈨ PLOS ONE是水刊嗎
PLOS ONE並不是水刊。PLOS ONE在最近幾年的操作，逐漸讓期刊回歸了本源，人們討論的不再是它的發文量和奇葩，而是實打實的嚴格同行評議和出版創新。
1、控制發文量
PLOS ONE近幾年也收緊了期刊發文量的口子，PLOS ONE的主編Joerg Heber 認為，期刊規模萎縮受到了兩方面的影響。一是作者的論文提交數下降；另一方面，期刊接受率也越來越低。從SCI資料庫找到近幾年PLOS ONE中國文章，發現總佔比一直低於20%。
2014年最大（19.52%），2015年跌到了18.19%，到了2019年更是只有9.6%，遠低於美國。自2017年開始，它的老對手Scientific Reports的發文量就超過了PLOS ONE。
2、投稿嚴格
2014年，PLOS對旗下所有期刊都制定了實驗數據強制可用的政策，要求作者「使其論文中描述發現的所有數據完全公開，沒有限制，除了少數例外」。所有PLOS手稿必須包含數據公開性聲明，還強烈建議作者在出版前將數據提供給公共資料庫。
PLOS ONE這點是一種很好的模式，一方面，作者不敢偽造數據，另一方面，其它作者如果對某一篇文章感興趣，可以直接下載數據，繼續做下去。
PLOS ONE對倫理審核的要求極高，不僅涉及人體和動物實驗的倫理聲明，對非商業化的細胞系、潛在的生物安全和現場調查等都有自己嚴格的標准。
3、大規模更正和撤稿
2014年，PLOS ONE，一年間發表論文更錯說明1240篇（之前該刊沒有更錯說明）。這或許說明該期刊對論文質量的要求越來越高。
2018年，PLOS ONE的撤稿數達到了53篇，佔全年所有期刊撤稿的3%。審查這些文章需要PLOS投入資源，去年，他們新聘用了三名人員來專門處理這些問題。
論文的價值需要一點時間檢驗。稿件質量有些不齊，不能用IF來簡單衡量文章質量。PLOS ONE對投稿要求比較嚴格，peer review比較專業，在出版模式上一直走在時代的前列，因此還是值得信賴的期刊。
㈩ 現在的公共資料庫是怎麼用的啊TAT
1、現在一般生產製造業用oracle的比較多；
2、商業企業用sybase較多，也有用oracle的；
3、財務管理用sql server的多（用友等），不過現在也都有for oracle版本的了；
4、中小企業網站方面用mysql、sql server的較多，大型的網上商城用orcale的較多。
oracle、sybase都是大型的資料庫，一般用這類資料庫的伺服器操作系統都是linux的；sql server從操作系統的安全性來說企業級運營都會選擇oracle、sybase。另外雖然mysql也是運行在linux上的，但其由於是免費版本，所以企業級也很少用