有best evidence数据库的吗

一、有best evidence数据库的吗

1、BMJ Clinical Evidence（临床证据数据库）是由英国医学杂志出版集团出版，主要为临床医生提供涉及治疗环节的最新研究证据。英国医学杂志（BMJ）出版集团经过三年多的精心运筹和制作，在2009年向全球用户宣布出版全新的循证医学数据库-Best Practice。它不仅整合了BMJ Clinical Evidence（临床证据数据库）中全部的治疗研究证据；更为宝贵的是，它还增添了由全球知名学者和临床专家执笔撰写的，涉及个体疾病的诊断，预防，药物处方，国际临床指南和随访等重要内容。此外，BP中还提供了大量的病症彩色图像和数据表格等资料。有效解决了医生在临床工作流程的各个环节需要的关键信息和知识。主要特点如下：

2、疾病种类：Best Practice收录上千种的临床疾病，包括了临床常见疾病和非常见病。而“临床证据”数据库目前收录了600多种的常见病。

3、权威性： Best Practice中的每一种疾病都有世界顶尖临床专家撰写，并有同行评审完成，权威性获得国际同行高度认可。增加了权威专家总结的经验和建议。“临床证据”目前主要提供研究证据。

4、核心价值： Best Practice收录上万多种的诊断方法。包括临床鉴别诊断、实验室检查、病史检查、诊断步骤和方法等核心内容；“临床证据”数据库中没有提供这些内容。

5、内容：Best Practice收录了数千项的国际治疗指南和诊断标准的全文内容；并可定制中文指南和标准；此外还提供了大量的彩色病例图片和图像；“临床证据”中主要收录了治疗指南,文献主要提供传统的参考引文信息。

6、整合：Best Practice嵌入了国际权威的药物处方数据库，提供最新的药物副反应和多种药物相互作用的最新证据；“临床证据”目前没有提供药物处方的信息和资源。

7、访问：Best Practice可以实现远程访问方式，读者可以通过图书馆获得授权在家里或工作场所随时访问这一网上资源；目前“临床证据”仅限于通过固定IP方式访问。

8、更新：Best Practice收录的疾病数量和研究证据都是定期更新的，目前的频率是每月更新。此外每年还对已收录的疾病内容进行再审核和更新。此外，还增加了对非常见疾病的收录。“临床证据”主要收录常见的临床疾病。

9、Best Practice不仅能够更好地满足医学院校的教师教学，学生学习和实践的需求。更能够为临床医生一站式地解答临床诊、治过程中遇到各种问题和疑虑，进而降低误诊率，提高和改进临床诊治的效率和结果，减少不必要的医疗成本支出。

二、SEED数据库简介及使用

SEED是 Fellowship for Interpretation of Genomes(FIG)在2003年发起的一项无资金支持的的开源项目。该项目的核心目的是开发一种更准确、更大规模的基因组注释技术，并利用该技术对前1000个测序基因组提供更好的注释。该项目是建立在这样一个原则之上的：提高高通量注释技术准确性的关键是让专家注释整个基因组集合上的单个Subsystem，而不是让注释专家试图注释单个基因组中的所有基因。Subsystems技术是SEED项目成员为了对上千个基因组提供统一而准确的注释所提出和开发的。

使用Subsystems方法，Subsystem中的所有基因由将由该Subsystem的专家进行分析校正，从而保证注释的准确性。subsystems发展的详细过程见 。

现在，SEED是一个不断更新的分析环境和基因组数据的集合，包括基因组数据、subsystems、FIGfams(蛋白家族)、网页前台、API和分析脚本等。已被很多科学家用以预测基因功能和发现新的代谢路径。

RAST(Rapid Annotation using Subsystem Technology)是一个用于注释完整或几乎完整的细菌和古细菌基因组的全自动流程。能为位于系统发育树中不同位置的基因组提供高质量的基因组注释。

FIGfams（蛋白家族数据集），是RAST对新的基因组进行快速注释的核心。FIGfams的创建和使用方式如下图所示：

RAST提供基因组在线注释服务，简单使用流程如下：

更多RAST的使用教程，可以访问

ModelSEED一直是基于微生物或植物基因组的注释信息构建基因组尺度代谢模型的重要资源。ModelSEED现在包括33978种化合物和36645种反应，可在 和KBase上进行搜索查看。

除了通过RAST网站构建基因组尺度的代谢模型外，在 ModelSEED网站，也可以通过上传基因组序列进行代谢模型的构建和分析。

使用跟RAST相同的技术，SEED还提供了宏基因组的分析注释服务。

Overbeek R, Begley T, Butler RM, et al. The subsystems approach to genome annotation and its use in the project to annotate 1000 genomes. Nucleic Acids Research. 2005;33:5691–5702.

Meyer Folker, Overbeek Ross, Rodriguez Alex. FIGfams: yet another set of protein families. Nucleic Acids Research. 2009;37(20):6643–6654.

Aziz RK, Bartels D, Best AA, et al. The RAST server: rapid annotations using subsystems technology. BMC Genomics. 2008;9:75.

Meyer, F., Paarmann, D., D'Souza, M. et al. The metagenomics RAST server– a public resource for the automatic phylogenetic and functional analysis of metagenomes. BMC Bioinformatics 2008;9:386.

三、php怎么显示mysql数据库的碎片

php是无法显示mysql数据库的碎片的。

1、当索引所在页面的基于主关键字的逻辑顺序，和数据文件中的物理顺序不匹配时，碎片就产生了。所有的叶级页包含了指向前一个和后一个页的指针。这样就形成一个双链表。理想情况下，数据文件中页的物理顺序会和逻辑顺序匹配。整个磁盘的工作性能在物理顺序匹配逻辑顺序时将显著提升。对某些特定的查询而言，这将带来极佳的性能。当物理排序和逻辑排序不匹配时，磁盘的工作性能会变得低效，这是因为磁头必须向前和向后移动来查找索引，而不是只象某个单一方向来搜索。

2、碎片会影响I/O性能，不过对于位于SQL Server数据缓冲内的数据页而言，碎片并不会带来任何影响。

3、在索引碎片整理前，请确保系统资源的一些问题，比如物理磁盘碎片，不合理的基础结构等因素会给性能带来负面影响，参看KB935089：使用 Defrag管理器可以 such as Exchange Server或 SQL Server数据库服务器的卷进行碎片整理。

DBCC SHOWCONTIG是显示指定的表的数据和索引的碎片信息。当运行该命令时，要特别注意逻辑碎片(Logical Fragmentation)和页密度(Page Density)两个指标。

Page Scanned-扫描页数：如果你知道行的近似尺寸和表或索引里的行数，那么你可以估计出索引里的页数。看看扫描页数，如果明显比你估计的页数要高，说明存在内部碎片。

4、Extents Scanned-扫描扩展盘区数：用扫描页数除以8,四舍五入到下一个最高值。该值应该和DBCC SHOWCONTIG返回的扫描扩展盘区数一致。如果DBCC SHOWCONTIG返回的数高，说明存在外部碎片。碎片的严重程度依赖于刚才显示的值比估计值高多少。

Extent Switches-扩展盘区开关数：该数应该等于扫描扩展盘区数减1。高了则说明有外部碎片。

Avg. Pages per Extent-每个扩展盘区上的平均页数：该数是扫描页数除以扫描扩展盘区数，一般是8。小于8说明有外部碎片。

Scan Density [Best Count:Actual Count]-扫描密度［最佳值:实际值］：DBCC SHOWCONTIG返回最有用的一个百分比。这是扩展盘区的最佳值和实际值的比率。该百分比应该尽可能靠近100％。低了则说明有外部碎片。

Logical Scan Fragmentation-逻辑扫描碎片：无序页的百分比。该百分比应该在0％到10％之间，高了则说明有外部碎片。

Extent Scan Fragmentation-扩展盘区扫描碎片：无序扩展盘区在扫描索引叶级页中所占的百分比。该百分比应该是0％，高了则说明有外部碎片。

Avg. Bytes Free per Page-每页上的平均可用字节数：所扫描的页上的平均可用字节数。越高说明有内部碎片，不过在你用这个数字决定是否有内部碎片之前，应该考虑fill factor（填充因子）。

Avg. Page Density(full)-平均页密度（完整）：每页上的平均可用字节数的百分比的相反数。低的百分比说明有内部碎片。