㈠ 临床数据需要共享+可以放在哪些公共数据库
摘要 临床数据需要共享，可以放在哪个公共数据库共享的话，你可以在你下载一个网络网盘。
㈡ seer数据库投什么中文杂志
一般的综合刊物都可以投。
SEER数据库是临床常用的公共数据库，它收录了大量的临床回顾性研究资料，数据获取方便并且公开免费，因而深受科研工作者的喜爱。
㈢ 上传蛋白质到公共数据库,获得接收号怎么操作
Gen Bank:美国洛斯阿拉莫斯国家实验室1979年开始建立的基因库,现在由国家生物信息中心(NCBI, 1988年成立)管理维护。 swiss-prot:最齐全的注释精炼的蛋白序列数据库，建立于1986年，1987年起由日内瓦大学(University of Geneva)医学生物化学系和 EMBL 数据馆(即现在的欧洲生物信息研究所EBI)共同维护。
㈣ 公共数据库，SCI怎么发
使用 Dawei Jiang 或者 Dawei J
㈤ 如何创建一个公共数据库连接并在登录界面中引用
看看你配置文件里 连接串 配的是否正确
㈥ 临床数据需要共享+可以放在哪些公共数据库
摘要 一、临床数据库
㈦ 生物信息学 怎么利用公共数据发自己的文章
生物信息学（Bioinformatics）是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而
形
成的一门新兴学科。它通过对生物学实验数据的获取、加工、存储、检索与分析，进而
达
到揭示这些数据所蕴含的生物学意义的目的。在推动生物信息学发展的各种动力中，人
类
基因组计划（HGP）和生物医药工业是其中的两个主要力量。
就人类基因组来说，得到序列仅仅是第一步，后一步的工作是所谓后基因组时代 （Post
-
genome Era） 的任务，即收集、整理、检索和分析序列中表达的蛋白质结构与功能的信
息
，找出规律。近几年来在公共数据库中DNA序列数据的数量以每年1.8倍的速度快速增长
，
到1997年底已经超过1.2×109bp。对如此巨量的数据进行存储、分类、检索、比较，并
预
测可能的基因和基因产物的结构和功能，如果没有计算机参与处理，那是不可想象的。
生物医药工业也是推动生物信息学发展的重要动力。HGP所推动的大规模DNA测序也为生
物
医药工业提供了大量可用于新药开发的原材料。有些基因产物可以直接作为药物，而有
些
基因则可以成为药物作用的对象。生物信息学为分子生物学家提供了大量对基因序列进
行
分析的工具，不但可以从资料的获取、基因功能的预测、药物筛选过程中的信息处理等
方
面大大加快新药开发的进程，而且可以大大加快传统的基因发现和研究，因而成为各赢
利
性研究机构和医药公司争夺基因专利的重要工具，这一竞争又反过来极大的刺激了生物
信
息学的发展。
2、研究内容
生物信息学与计算生物学或生物计算有着密切的关系，但又不尽相同，目前归入生物信
息
学研究领域的大致有以下几个方面：
（1）各种生物数据库的建立和管理。这是一切生物信息学工作的基础，通常要有计算机
科
学背景的专业人员与生物学家密切合作。
（2）数据库接口和检索工具的研制。数据库的内容来自万千生物学者的日积月累，最终
又
为生物学者们所用。但不能要求一般生物学工作者具有高深的计算机和网络知识，因此
，
必须发展查询数据库和向库里提供数据的方便接口。这是专业人员才能胜任的工作，通
常
在生物信息中心里进行。
（3）人类基因组计划的实施，配合大规模的DNA自动测序，对信息的采集和处理提出了
空
前的要求。从各种图谱的分析，大量序列片段的拼接组装，寻找基因和预测结构与功能
，
到数据和研究结果的视像化，无不需要高效率的算法和程序。研究新算法、发展方便适
用
的程序，是生物信息学的日常任务。
（4）生物信息学最重要的任务，是从海量数据中提取新知识。这首先是从DNA序列中识
别
编码蛋白质的基因，以及调控基因表达的各种信号。其次，从基因组编码序列翻译出的
蛋
白质序列的数目急剧增加，根本不可能用实验方法一一确定它们的结构和功能。从已经
积
累的数据和知识出发，预测蛋白质的结构和功能，成为常规的研究任务。
（5）DNA芯片和微阵列的发展，把一定组织或生物体内万千基因时空表达的研究提上日
程
．研究基因表达过程中的聚群关系，从中提取调控网络和代谢途径的知识，进而从整体
上
模拟细胞内的全部互相辅合的生化反应，在亚细胞层次理解生命活动。只有掌握已有数
据
、发展崭新算法，才能创造新的知识。这是生物信息学刚刚掀开的新篇章。
㈧ C#连接数据库的问题 怎么设置一个公共的数据库连接，是我在工程的任意地方调用，请给出详细说明
写个public的类，里面写静态方法，其他地方直接调用public类.方法（）就可以了嘛。
㈨ PLOS ONE是水刊吗
PLOS ONE并不是水刊。PLOS ONE在最近几年的操作，逐渐让期刊回归了本源，人们讨论的不再是它的发文量和奇葩，而是实打实的严格同行评议和出版创新。
1、控制发文量
PLOS ONE近几年也收紧了期刊发文量的口子，PLOS ONE的主编Joerg Heber 认为，期刊规模萎缩受到了两方面的影响。一是作者的论文提交数下降；另一方面，期刊接受率也越来越低。从SCI数据库找到近几年PLOS ONE中国文章，发现总占比一直低于20%。
2014年最大（19.52%），2015年跌到了18.19%，到了2019年更是只有9.6%，远低于美国。自2017年开始，它的老对手Scientific Reports的发文量就超过了PLOS ONE。
2、投稿严格
2014年，PLOS对旗下所有期刊都制定了实验数据强制可用的政策，要求作者“使其论文中描述发现的所有数据完全公开，没有限制，除了少数例外”。所有PLOS手稿必须包含数据公开性声明，还强烈建议作者在出版前将数据提供给公共数据库。
PLOS ONE这点是一种很好的模式，一方面，作者不敢伪造数据，另一方面，其它作者如果对某一篇文章感兴趣，可以直接下载数据，继续做下去。
PLOS ONE对伦理审核的要求极高，不仅涉及人体和动物实验的伦理声明，对非商业化的细胞系、潜在的生物安全和现场调查等都有自己严格的标准。
3、大规模更正和撤稿
2014年，PLOS ONE，一年间发表论文更错说明1240篇（之前该刊没有更错说明）。这或许说明该期刊对论文质量的要求越来越高。
2018年，PLOS ONE的撤稿数达到了53篇，占全年所有期刊撤稿的3%。审查这些文章需要PLOS投入资源，去年，他们新聘用了三名人员来专门处理这些问题。
论文的价值需要一点时间检验。稿件质量有些不齐，不能用IF来简单衡量文章质量。PLOS ONE对投稿要求比较严格，peer review比较专业，在出版模式上一直走在时代的前列，因此还是值得信赖的期刊。
㈩ 现在的公共数据库是怎么用的啊TAT
1、现在一般生产制造业用oracle的比较多；
2、商业企业用sybase较多，也有用oracle的；
3、财务管理用sql server的多（用友等），不过现在也都有for oracle版本的了；
4、中小企业网站方面用mysql、sql server的较多，大型的网上商城用orcale的较多。
oracle、sybase都是大型的数据库，一般用这类数据库的服务器操作系统都是linux的；sql server从操作系统的安全性来说企业级运营都会选择oracle、sybase。另外虽然mysql也是运行在linux上的，但其由于是免费版本，所以企业级也很少用