seer数据库使用教程

一、seer数据库使用教程

1、SEER数据库的使用教程，旨在为初学者提供一个详细的学习路径，帮助他们快速掌握基本操作。在开始之前，你需要安装并打开SEER数据库。这一步骤是确保软件能够正常运行的基础。

2、接下来，创建一个新的数据库是必要的。这一步骤可以让你从零开始构建自己的数据环境。接着，在这个数据库中创建表格，定义字段，这是构建数据库结构的关键步骤。定义字段时，你需要考虑数据的类型、长度和是否允许为空等因素，以确保数据的准确性和完整性。

3、在创建好表格之后，下一步是插入数据。这涉及到将实际数据输入到表格中。在这个过程中，你需要确保数据的正确性和一致性。数据的正确性可以通过验证数据的格式和值来实现，而数据的一致性则可以通过设置约束来实现。

4、完成数据的插入后，进行查询操作是非常重要的。这一步可以帮助你验证数据库的正确性和完整性。通过查询操作，你可以查看数据库中的数据，进行数据分析，或者进行各种统计操作。

5、在使用SEER数据库的过程中，还需要关注数据库的性能优化、备份和恢复等方面的知识。数据库的性能优化可以帮助提高查询速度和减少资源消耗。备份和恢复则可以防止数据丢失，确保数据的安全性和完整性。这些知识可以通过相关的书籍、教程或者实践来延伸学习。

6、总的来说，SEER数据库的学习过程包括了安装、创建数据库、创建表格、插入数据、查询操作以及性能优化、备份和恢复等多个方面。通过系统的学习和实践，初学者可以快速掌握SEER数据库的基本使用方法。

二、数据挖掘常用工具分享

1、在临床研究领域，面对没有课题、经费或数据的挑战，公开数据库成为宝贵的资源，提供大量临床研究数据供学者使用。下文将介绍几种常见的公共数据库，为研究者们提供一臂之力。

2、首先，Figshare数据平台是一个开放数据存储网站，虽不如Dryad广泛使用，但无需注册，直接可进行查询下载。它提供了丰富的数据资源，覆盖多个领域，是研究人员获取数据的重要途径。

3、NHANES数据库是美国人群营养横断面调查的数据库，聚焦于评估美国成人及儿童的健康与营养状况。它不仅收集了问卷信息，还整合了检查结果，内容广泛，不仅限于营养学，还包括了头痛、偏头痛、动脉粥样硬化等疾病的数据。

4、CHNS数据库是中国健康与营养调查数据库，由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国的预防科学医学院合作进行。该数据库覆盖了中国农村和城镇的广泛数据，无需注册，直接下载使用，为研究提供了全面的资源。

5、SEER数据库是一个以肿瘤研究为主的数据库，由美国国立癌症研究所建立，包含人口统计数据、患者信息、肿瘤特征和治疗结果等，是北美肿瘤研究的重要资源。

6、Dryad数据库是一个非营利性组织，提供医学、生物学、生态学等领域的研究数据，内容综合全面，向全球开放，为研究者提供了丰富的数据支持。

7、BioLINCC数据库包含NHBLI生物标本数据和临床研究数据，分别由血液疾病部门和心血管科学研究中心管理，为血液疾病和心血管疾病的深入研究提供了宝贵的资源。

8、GHDx全球健康数据中心是一个目录式资源，提供全球卫生和人口数据的编目、链接和下载，帮助研究者定位所需数据，覆盖人口普查、调查、注册、指标、评估、行政健康数据以及与健康相关的财务数据。

9、NCMI数据库是国家人口健康科学数据中心，集成涉及多个医学领域的科学数据资源，提供特色专题服务，如农村医疗卫生、国民体质、肿瘤转化医学、传染病预警等，为研究提供了全方位的支持。

10、GEO数据库是一个免费的功能基因组学数据存储库，提供基于阵列和序列的数据，包含实验和基因表达谱的整理信息，可通过直接检索或关键词检索获取数据集。

11、EMBL-EBI数据库是欧洲生物信息研究所的数据库，提供分子数据资源，包括序列和原始测序数据，致力于数据库、工具和软件的开发，用于数据查询、共享和可视化，但对无生物信息学背景的用户可能较为复杂。

12、以上数据库资源为临床研究提供了丰富的数据来源，无论是营养、肿瘤、心血管疾病还是其他医学领域，都能找到相关的数据支持。在研究过程中合理利用这些资源，将极大提升研究的深度和广度，为科学发现和临床实践提供有力的数据支撑。

三、seer数据库编码注释

1、seer数据库编码注释：seer数据库主要是临床特征的数据库，如果要找免疫组化及基因检测结果，上TCGA或者GEO数据库。

2、出现此现象时，数据库是正常的（做过一个实验：新建了一个网站，程序与运行网站相同，连接的数据库也与运行网站连接的数据库相同。当运行网站出现连不上数据库现象时，运行这个新网站，结果正常）；出现此现象时，IIS也是正常的，因为网站其他不调用数据库的页面是可以打开的。

3、所谓的分布式数据库技术，就是结合了数据库技术与分布式技术的一种结合。具体指的是把那些在地理意义上分散开的各个数据库节点，但在计算机系统逻辑上又是属于同一个系统的数据结合起来的一种数据库技术。既有着数据库间的协调性也有着数据的分布性。

4、这个系统并不注重系统的集中控制，而是注重每个数据库节点的自治性，此外为了让程序员能够在编写程序时可以减轻工作量以及系统出错的可能性，一般都是完全不考虑数据的分布情况，这样的结果就使得系统数据的分布情况一直保持着透明性。