Post on 16-Jul-2020
BIOINFORMATYKA
1. Wykład wstępny
2. Biologiczne bazy danych
3. Bazy danych: projektowanie i struktura
4. Sekwencjonowanie następnej generacji
5. Sekwencjonowanie następnej generacji
6. Funkcjonalna adnotacja polimorfizmów
7. Funkcjonalna adnotacja polimorfizmów
8. Bash
9. Bash
10. Analiza asocjacyjna
11. Analiza asocjacyjna
12. Wybrane algorytmy
13. Wybrane algorytmy
14. - 15. Literatura 2019
WSTĘP
1. Konieczność zarządzania i manipulowania danymi w bioinformatyce
2. Przykładowe narzędzia tworzenia baz danych
3. Przykładowe narzędzia do manipulowania danymi
4. Przykładowe zastosowanie – Excel
5. Przykładowe zastosowanie - MySQL
Copyright ©2019, Joanna Szyda
bazy danych
KONIECZNOŚĆ ZARZĄDZANIA I MANIPULOWANIA DANYMI
20112013
2017
dynamiczna
duża
Copyright ©2019, Joanna Szyda
KONIECZNOŚĆ ZARZĄDZANIA I MANIPULOWANIA DANYMI
Copyright ©2019, Joanna Szyda
NCBI RefSeq data base
0
1E+10
2E+10
3E+10
4E+10
5E+10
6E+10
01-2003 25-2007 50-2011 75-2016 95-2019
amino-acids
amino-acids
0
50000000
100000000
150000000
200000000
250000000
01-2003 25-2007 50-2011 75-2016 95-2019
records
records
KONIECZNOŚĆ ZARZĄDZANIA I MANIPULOWANIA DANYMI
Copyright ©2019, Joanna Szyda
Bazy danych NCBI
KONIECZNOŚĆ ZARZĄDZANIA I MANIPULOWANIA DANYMI
Copyright ©2019, Joanna Szyda
>NG_034204.1 Homo sapiens coiled-coil domain containing 181 pseudogene (LOC103568124) on chromosome 12
AGCTGGAATTTCTTATAGGATTCATACATAAAGACACAAAGGTTTTATGTCCTCAAAAATTGATCTGCCAGAGAGGCCCA
GATGGAGGACACAGAGGCATGCTGTTGCCATGGCAGTGTGGTCCTGGCTGCTGCGGAGGCAGGTGCCAGGGTCTCCCTTG
CCTCGATGTGAAGAGCTTAGAAAGCGGAGGAGAGGAGAACTCCCCTGGCCGTCTCTGTGACCCCAGCCGCCGCATTTTAC
ACAGACAGGAGGGAAACAGAGGGAGAGAAGGGAAGGACGGTGTGGAGTAGAAATATTAATGGTGGGAGAGAGGAAAATGA
ATGAAAATAAAGAGACTGATTCAAAAGAAAGTGAAGAATACAAAGATGAATCTGAAAAGGACCTGGAGGGGTTAACTAAT
GAAAATGAAAAAAGTGATGCCAGCATAATAGAGATGGCTTGTGAGAAGGAAGAGAATATTAACCAAGACTTAAAAGAGAA
TGAAACAGTAATAGAACACAGCAAACAGCTTTCTGATCCTGACAAATCTTTGCAGGATGAGGTCTCACCAAGAAGAAATG
ACTTCATTTCGGTACCGAGTATTCAACCTTTGGATCCCATATCAGATTCAGATAGTGAAAACTCTTTCCAGGAGTCCAAA
CTAGAAAGCCAGAAAGACTTGGAGGAGGAAGAGGATGAGGAAGTAAGGTGATACATTATGGAGAAAATTGTACAAGCTAA
CAAGCTTCTATAGAATCAAGAACCCGTGAATGATAAAAGGGAGTGAAAATTTAAGCTCAAGGACAAATTAGTTGATCTGG
AAGTTCCTCCACTAAAAGACACTAATACTTACAAAAGTTATTTTGAAAATGAAAGAAATATATTTGGGAAACTGTCACAG
TGATGTATTTCCAATGATTTGGGACAAGAAAATATGCTCCTGTCACTTATTAATGGAAGCTGTGAAATAAACAAGGATAG
GACAATACTGGTAGAGAGAGATGGAAAATTTGAACTTCTGAATTTACAAGACATTGAAGAGTCAGGGGTATTTGCCTCCC
ATTAATAATGCAAATAGTACAGAAAATGACCCTCAGCAGGTGTTACCCAGATCTTCCAACTCCTGTGTCAGTGGCATCAA
GAAAGAAGATTCTGCAGCAAAGATTGATGTTGTCACTCACTCATCAACAGGAGAGCCGTTGGCTTATATCCCTCCACTTA
TAAGTTGGCTTATATCCCACCACTCAACCGCAAGACTTGTCCAAGCTCTGCTGCCATCTCAGATCGAAGTAAAGGGAATG
GGAAATCTAATCAGGACAGTCTGCACATATCTCATCAGTGACCTCAACATACTGTCTTTCCCCTTGACAGAAAGAACTAC
AAAACGAGAACAAAAGAGAGAAAAGCTGAAAAGAGAGGAAGAGCAACAGAAAATAGAAGAAGAGGAAGAAAAAAAGAGGG
AGAATGGCATAGTATTTAAAGCATGGTTGCAAAAGAAAAGAGAGCAGGTCTTAGAAATGAGGAGAATTCAGCAAGCAAAG
CAGATTGAAGACATGAACAGCAGAGTAAGTAAAACTTTTCTGAAAAATAAGTTCATACAGATATGAAAGCTGAACTTAAT
TACAAAAGGGAGTCTGGATATCAGCCTATGAAAGAAGTAGAAAAGTGG
>NG_028783.2 Homo sapiens RNA polymerase I-specific transcription initiation factor RRN3-like (LOC100129955) pseudogene on chromosome 2
AAATAATGAATTTTAGAAGTCGGATAAAATTCTTCCTAAAAGGATTCATTATATAAAGCAAATAGCTGAACAATGTCAGG
TTGTAACATAGTAATCAAGAGAAAGAGCTTCCAGGCGAGGTGCAGCTATCACTTTAAGCCCCGGGGCAACCAGGCTGCTT
CTCACATGGTTGCCGGGGAAGCAGAGGCTTCAGCTTCTGTGGTCAAGAAGCTGGGTATGTCATGGACCAGTATTTCAGAT
ATGCTTGCATTCAAGAATGATTTTTCCAGCTCTCCCCCAAGAAAAATTGTTCATCTTGATGGAACGGGGACAGAAGTCTT
GCCGAAGGACAAAGAGTGAAACAAATTTAACTTTGAGCTGTTGAAGAGCCAGTTGTGAGATTCAAACATAAAGGATGACC
AGATCTTGAACTGGCTGTGAAAATTTTGCTCTTCTATCATGTACTTGGCAAAAGACTTTGAGCAGCTCCTCAGTATTACA
TTGAGATTGCCTTGGTTGAATAGAATTCAAACAGTGGTGGAAGAGTATTTGGCTTCTCTGGGTAGTCTTGTAACAACAGA
CTCTTCCTTAGCCCAAGTCTCAGCATAATTGCTTCCCATTTGGCGTACCCTCCTTGAATGATCATTAAGAAGAGCCATGT
AAATGTTTCAGATTCTGATGATGGAGATGATTATCTTCCTGCAGATTTTGACACACGTCATACAACCTTACAAATAACAG
CAAGATATGTCCCACTGGCACTGTGGTTTCTTTTGCCCATACTGGTGGAAACATTTCCATTTGTTCAATCAGAGAGAACA
CTGGAATGTTACATTCATAACTTACTAAAGATTAGTATATACTTTCCAACCTTGAGGAATGAAATTCTGAAGCTTATTAT
TAAAAATCTATTCAAATTGGATGTGAATACATTCTGGCATGATATTGAAGATGCTGAGGAAACAGCAGCTCAAACTTGT
…….
KONIECZNOŚĆ ZARZĄDZANIA I MANIPULOWANIA DANYMI
Baza danych o unasiennianiu bydła dynamiczne zmiany
Copyright ©2019, Joanna Szyda
Nazwa
buhajaNr buhaja Data prod 1 Obj 1 Rm 1 Rpl 1 Konc
1 Po
rozm1 Dyskw 1 Morf 2 Obj 2 Rm 2 Rpl 2 Konc
2 Po
rozm2 Dyskw 2 Morf
LEGINS PL005062430529 02/01/2003 7 2 70 1463 50 0 0 0 0 0 0 0
LEGINS PL005062430529 03/01/2003 7.5 3 80 1306 60 0 0 0 0 0 0 0
LEGINS PL005062430529 03/02/2003 5 3 80 1330 50 0 5 3 80 1144 0 0
LEGINS PL005062430529 06/02/2003 5 3 80 1257 50 0 3.5 2 70 695 0 0
LEGINS PL005062430529 10/02/2003 6 3 80 1647 60 0 6 3 80 841 0 0
LEGINS PL005062430529 13/02/2003 3 0 0 0 0 NAS.B. RZADKIE 0 2 0 0 0 0NAS.B.
RZADKIE0
LEGINS PL005062430529 17/02/2003 6 3 80 1365 50 0 4.5 3 80 726 0 0
LEGINS PL005062430529 21/02/2003 5 3 80 1483 60 0 5 2 70 668 0 0
LEGINS PL005062430529 24/02/2003 4 3 80 1600 50 0 4 3 80 1119 0 0
LEGINS PL005062430529 27/02/2003 5 3 80 1543 60 0 4 3 80 766 0 0
LEGINS PL005062430529 03/03/2003 5.5 3 80 983 50 0 4 2 70 1077 0 0
LEGINS PL005062430529 06/03/2003 9 3 80 1237 60 0 6 2 70 872 0 0
KONIECZNOŚĆ ZARZĄDZANIA I MANIPULOWANIA DANYMI
Baza danych o mastitis identyfikacja i usunięcie błędów
Copyright ©2019, Joanna Szyda
nrkr ltf_2 tnf_2 lyz_2 def_2 dabadakod_chor
oby
dni_chor
obylaktacja sire dam byear bmon bday
5100044824 AB CC CC A1A2/B1B2/C1 2006.04.22 INNA 1 1 5061906452 5003386953 2004 3 1
5100044824 AB CC CC A1A2/B1B2/C1 2006.09.09 MA 2 1 5061906452 5003386953 2004 3 1
5100044824 AB CC CC A1A2/B1B2/C1 2008.02.23 MA 3 2 5061906452 5003386953 2005 3 1
5003384942 AA CC CC A1A2/B1B2/C1C2 2003.10.21 ZPOA 1 2 607296446 763700797 1999 7 27
5003384942 AA CC CC A1A2/B1B2/C1C2 2005.01.01 MA 5 4 607296446 763700797 1999 7 27
5003384942 AA CC CC A1A2/B1B2/C1C2 2005.01.11 MA 9 4 607296446 763700797 1999 7 27
5003384942 AA CC CC A1A2/B1B2/C1C2 2005.01.30 MC 19 4 607296446 763700797 1999 7 27
5003384942 AA CC CC A1A2/B1B2/C1C2 2005.02.24 MC 12 4 607296446 763700797 1999 7 27
5064432255 AB CT CC A1A2/B1B2/C1C2 2000.08.22 ZPOA 1 1 609337741 5002795503 2000 11 26
5064432255 AB CT CC A1A2/B1B2/C1C2 2004.12.20 MA 2 2 609337741 5002795503 2000 11 26
5064432255 AB CT CC A1A2/B1B2/C1C2 2006.03.08 ZPOA 1 2 609337741 5002795503 2000 11 26
5064432255 AB CT CC A1A2/B1B2/C1C2 2006.05.11 INNA 1 3 609337741 5002795503 2000 11 26
KONIECZNOŚĆ ZARZĄDZANIA I MANIPULOWANIA DANYMI
Baza danych o mastitis usuwanie niepotrzebnych informacji
Copyright ©2019, Joanna Szyda
nrkr ltf_2 tnf_2 lyz_2 def_2 dabadakod_chor
oby
dni_chor
obylaktacja sire dam byear bmon bday
5100044824 AB CC CC A1A2/B1B2/C1 2006.04.22 INNA 1 1 5061906452 5003386953 2004 3 1
5100044824 AB CC CC A1A2/B1B2/C1 2006.09.09 MA 2 1 5061906452 5003386953 2004 3 1
5100044824 AB CC CC A1A2/B1B2/C1 2008.02.23 MA 3 2 5061906452 5003386953 2005 3 1
5003384942 AA CC CC A1A2/B1B2/C1C2 2003.10.21 ZPOA 1 2 607296446 763700797 1999 7 27
5003384942 AA CC CC A1A2/B1B2/C1C2 2005.01.01 MA 5 4 607296446 763700797 1999 7 27
5003384942 AA CC CC A1A2/B1B2/C1C2 2005.01.11 MA 9 4 607296446 763700797 1999 7 27
5003384942 AA CC CC A1A2/B1B2/C1C2 2005.01.30 MC 19 4 607296446 763700797 1999 7 27
5003384942 AA CC CC A1A2/B1B2/C1C2 2005.02.24 MC 12 4 607296446 763700797 1999 7 27
5064432255 AB CT CC A1A2/B1B2/C1C2 2000.08.22 ZPOA 1 1 609337741 5002795503 2000 11 26
5064432255 AB CT CC A1A2/B1B2/C1C2 2004.12.20 MA 2 2 609337741 5002795503 2000 11 26
5064432255 AB CT CC A1A2/B1B2/C1C2 2006.03.08 ZPOA 1 2 609337741 5002795503 2000 11 26
5064432255 AB CT CC A1A2/B1B2/C1C2 2006.05.11 INNA 1 3 609337741 5002795503 2000 11 26
KONIECZNOŚĆ ZARZĄDZANIA I MANIPULOWANIA DANYMI
Baza danych NCBI szybkie wyszukiwanie
Copyright ©2019, Joanna Szyda
KONIECZNOŚĆ ZARZĄDZANIA I MANIPULOWANIA DANYMI
Baza danych Ensembl szybka wizualizacja
Copyright ©2019, Joanna Szyda
KONIECZNOŚĆ ZARZĄDZANIA I MANIPULOWANIA DANYMI
Baza danych Ensembl Udostępnianie plików wynikowych w określonym formacie
Copyright ©2019, Joanna Szyda
KONIECZNOŚĆ ZARZĄDZANIA I MANIPULOWANIA DANYMI
Udostępnianie plików wynikowych w określonym formacie
PLINK format .bim: chromosom, SNP, ?, position, alleles
1 rs1539637 0 1070788 G C
1 rs9442380 0 1077546 T C
1 rs4970358 0 1079125 A G
1 rs4970362 0 1084601 A G
1 rs9442385 0 1087198 T G
1 rs9660710 0 1089205 A C
1 rs1891905 0 1090080 C T
PLINK format .fam: FID, IID, FID, MID, SEX (1=m,2=f), fenotyp (1=case,2=control,-9=missing)
1341 NA06985 0 0 2 -9
1341 NA06993 0 0 1 -9
1340 NA06994 0 0 1 -9
1340 NA07000 0 0 2 -9
1340 NA07022 0 0 1 -9
1341 NA07034 0 0 1 -9 Copyright ©2019, Joanna Szyda
SCHEMAT BAZY DANYCH
prosta pola umieszczone w pojedynczym pliku
10084 10000089 10000526 10000031 F 1 1 0 30 6 5 16 5 18 24 2 17.000
10084 10000758 10000526 10000031 F 0 1 0 31 6 5 30 5 30 12 2 16.000
10084 10001094 0 0 M 0 0 0 0 0 0 0 0 0 -9 0 -9.000
10084 10000133 10001094 10000758 M 0 1 0 18 6 3 0 3 0 18 1 0.450
10084 10001039 10000526 10000031 M 0 1 0 28 6 5 16 5 17 40 1 0.000
10084 10000194 10000526 10000031 F 0 1 0 24 6 3 0 3 0 20 2 8.000
10084 10000526 0 0 M 0 1 0 60 6 5 38 5 38 24 2 42.000
10084 10000031 0 0 F 0 1 0 60 6 3 0 3 0 7 2 58.500
10130 10001565 10001436 10001364 F 1 1 0 38 6 5 18 5 20 75 2 30.000
10130 10000919 10001436 10001364 M 0 1 0 40 6 5 33 5 33 48 1 0.000
10130 10000299 10001436 10001364 F 0 1 0 32 6 5 17 5 19 36 2 32.000
10130 10000489 10001436 10001364 M 0 1 0 27 6 3 0 3 0 12 1 0.000
10130 10001436 0 0 M 0 1 0 62 6 3 0 3 0 10 2 42.000
10130 10001364 0 0 F 0 1 0 61 6 1 0 1 0 5 1 0.125
10038 10000572 10001250 10001511 F 1 1 0 28 6 5 15 5 15 48 1 12.000
10038 10000272 10001250 10001511 M 0 1 0 26 6 3 0 3 0 10 1 0.000
10038 10001295 10001250 10001511 F 0 1 0 25 6 1 0 1 0 3 1 0.000
10038 10000598 10001250 10001511 M 0 1 0 22 6 5 15 5 22 71 2 12.000
Copyright ©2019, Joanna Szyda
SCHEMAT BAZY DANYCH
relacyjna złożona z kilku powiązanych tabel
EKSPERYMENTkod eksperymentudatanazwisko wykonawcynr próbkinr mikromacierzy
WYKONAWCAnazwiskoemailjednostka
PRÓBKAnr próbkigatunekźródło RNAstatus
GENkod genusekw. DNA
EKSPRESJAkod eksperymentukod genuwartość ekspresji
relacja 1:1
relacja 1:wielu
relacja ?
relacja ?
Copyright ©2019, Joanna Szyda
KONIECZNOŚĆ ZARZĄDZANIA I MANIPULOWANIA DANYMI
Podstawowe zadania bazy danych
1. Przechowywanie
2. Zarządzanie / Edycja
3. Wyszukiwanie
4. Udostępnianie / Wizualizacja
Copyright ©2019, Joanna Szyda
narzędzia tworzenia baz danych
PRZYKŁADOWE NARZĘDZIA TWORZENIA BAZ DANYCH
1. MS Excel – znane narzędzie, najprostsze bazy danych, Windows
2. MS Access – przyjazny dla użytkownika, komponent MS Office Professional,
Windows
3. MySql – przyjazny dla użytkownika, Windows + Linux, darmowy:
http://dev.mysql.com/
4. SAS – profesjonalny pakiet zarządzania danymi, drogi, różne systemy operacyjne
5. Oracle – profesjonalny pakiet, wszystkie systemy operacyjne
Copyright ©2019, Joanna Szyda
narzędzia do manipulowania danymi
PRZYKŁADOWE NARZĘDZIA DO MANIPULOWANIA DANYMI
1. SAS – przyjazny dla użytkownika, wszystkie systemy operacyjne
2. Pakiet R – popularny, szeroka gama możliwości manipulowania i wizualizacji danych, darmowy• www.r-project.org
3. Perl (bioPerl) i Python – bardzo popularne wśród bioinformatyków, dość proste, wszystkie systemy operacyjne, specjalne biblioteki do analiz bioinformatycznych, darmowe:• www.perl.org• www.python.org
4. Kompilowane języki programowania – Fortran, C, C++
Copyright ©2019, Joanna Szyda
Excel
PRZYKŁADOWE ZASTOSOWANIE – EXCEL
1. Najprostsza „baza danych”
2. Windows
3. Zastosowanie filtrów
4. Poprawność danych
Copyright ©2019, Joanna Szyda
PRZYKŁADOWE ZASTOSOWANIE – EXCEL
Copyright ©2019, Joanna Szyda
PRZYKŁADOWE ZASTOSOWANIE – EXCEL
Copyright ©2019, Joanna Szyda
PRZYKŁADOWE ZASTOSOWANIE – EXCEL
family ID individual ID ID of Father {0 = not in pedigree}ID of Mother {0 = not in pedigree}sex Age (at interview) {No Info = 0}Ethnicity {0=No Info;1=American Indian;2=Asian;3=Pacific Islander;4=Black, non-Hispanic;5=Black, Hispanic;6 = White, non-Hispanic;7=White Hispanic;8=Other}alcohol dependence {0 = No Info : 1 = "Pure Unaffected" : 2 = Never Drank : 3 = Unaffected with some symptoms : 5 = Affected}Age of OnsetMaximum number of drinks in a 24 hour period {No Info = -9}(# packs per day for 1 year) {No Info = -9}
10084 10000089 10000526 10000031 F 30 6 5 16 24 17
10084 10000758 10000526 10000031 F 31 6 5 30 12 16
10084 10001094 0 0 M 0 0 0 0 -9 -9
10084 10000133 10001094 10000758 M 18 6 3 0 18 0.45
10084 10001039 10000526 10000031 M 28 6 5 16 40 0
10084 10000194 10000526 10000031 F 24 6 3 0 20 8
10084 10000526 0 0 M 60 6 5 38 24 42
10084 10000031 0 0 F 60 6 3 0 7 58.5
10130 10001565 10001436 10001364 F 38 6 5 18 75 30
10130 10000919 10001436 10001364 M 40 6 5 33 48 0
10130 10000299 10001436 10001364 F 32 6 5 17 36 32
10130 10000489 10001436 10001364 M 27 6 3 0 12 0
10130 10001436 0 0 M 62 6 3 0 10 42
10130 10001364 0 0 F 61 6 1 0 5 0.125
10038 10000572 10001250 10001511 F 28 6 5 15 48 12
10038 10000272 10001250 10001511 M 26 6 3 0 10 0
10038 10001295 10001250 10001511 F 25 6 1 0 3 0
10038 10000598 10001250 10001511 M 22 6 5 15 71 12
10038 10001250 0 0 M 68 6 3 0 10 0
10038 10001511 0 0 F 52 6 3 0 14 31
10006 10000264 10000130 10000650 M 34 6 5 16 26 0
10006 10000025 10000130 10000650 M 35 6 5 18 36 13
10006 10000707 10000130 10000650 M 26 6 5 20 15 6
10006 10001405 10000130 10000650 F 28 6 5 23 10 0
10006 10000130 0 0 M 58 6 5 30 24 -9
10006 10000650 0 0 F 59 6 1 0 3 0
10027 10000398 0 0 M 58 6 5 24 42 41
N=1 615Copyright ©2019, Joanna Szyda
PRZYKŁADOWE ZASTOSOWANIE – EXCEL
1. Otworzyć dane gawdata.txt w edytorze tekstu ASCII
2. Otworzyć w Excelu (rozdzielane tabul. / importować wybrane kolumny)
3. Utworzyć prostą bazę danych
• Nadać nazwy kolumn
• W kolejnym arkuszu opisać nazwy kolumn = utworzyć dokumentację
• Przekodować brakujące dane (znajdź - zamień)
• Zaznaczyć kolorem wybrane dane (formatowanie warunkowe)
• Filtry
o Ustawić filtr dla kolumny z płcią
o Zaznacz danedanefiltruj
o Przykładowe filtry tekstu np. kobiety
o Ustawić filtr dla kolumny z liczba drinków
o Przykładowe filtry liczbowe np. powyżej średniej
o Filtr zaawansowany (kombinacje filtrów dla jednej kolumny)
• Zdefiniować poprawność danych
o Danepoprawność np. granice wieku wystąpienia choroby alkoholowej - wykorzystanie opcji "pełna liczba między"; smoking status - "wykorzystanie listy", zakreśl niepoprawne dane
o Wprowadzić próbne dane: poprawne i niepoprawne
4. Utworzyć tabelę przestawną i raport danych
Copyright ©2019, Joanna Szyda
MySQL
PRZYKŁADOWE ZASTOSOWANIE – MySQL
1. Windows, linia komend
2. Tworzenie bazy danych
3. Tworzenie tabel
4. Operacje na kolumnach danych
5. Wprowadzanie danych do bazy
6. Wybieranie rekordów danych
7. Podstawowe obliczenia
Copyright ©2019, Joanna Szyda
PRZYKŁADOWE ZASTOSOWANIE – MySQL
http://dev.mysql.com/downloads
Copyright ©2019, Joanna Szyda
PRZYKŁADOWE ZASTOSOWANIE – MySQL
1. Create database alcohol;
2. Create database bioinfo;
3. Show databases ;
4. Drop database bioinfo;
Copyright ©2019, Joanna Szyda
PRZYKŁADOWE ZASTOSOWANIE – MySQL
1. Use alcohol ;
2. Create table drinks (family int , individual int ,father int, mother int, sexchar(1), agei int, ethnicity int, alc int, ageo int, maxdrink int, cigarets int) ;
3. Desc drinks ;
4. Create table tmp (nr varchar(14));
5. Show tables ;
6. Drop table tmp ;
Copyright ©2019, Joanna Szyda
PRZYKŁADOWE ZASTOSOWANIE – MySQL
1. Alter table drinks add column age int ;
2. Alter table drinks drop column age ;
Copyright ©2019, Joanna Szyda
PRZYKŁADOWE ZASTOSOWANIE – MySQL
1. Load data infile ‘C:\ASIA\CLASS\bioinformatics2\lectures\gaw.txt’ into table drinksfields terminated by ‘ \t’ ;
2. Insert into drinks set individual=42, sex='M' ;
Copyright ©2019, Joanna Szyda
PRZYKŁADOWE ZASTOSOWANIE – MySQL
1. Select * from drinks;
2. Select * from drinks where sex=‘M’ ;
3. Select * from drinks where maxdrink>50 ;
Copyright ©2019, Joanna Szyda
PRZYKŁADOWE ZASTOSOWANIE – MySQL
1. Select avg(agei) from drinks;
2. Select avg(agei) from drinks group by sex ;
3. Select sex, avg(agei) from drinks group by sex ;
Copyright ©2019, Joanna Szyda
1. Konieczność zarządzania i manipulowania danymi w bioinformatyce
2. Przykładowe narzędzia tworzenia baz danych
3. Przykładowe narzędzia do manipulowania danymi
4. Przykładowe zastosowanie – Excel
5. Przykładowe zastosowanie - MySQL