下面的R代码包含引物设计的几个步骤：

• 读取FASTA格式的模板序列文件
• 设置Primer3引物设计的参数并产生引物对（参数主要针对qPCR实验产物长度70-120bp，其他参数请看 ", # 下面只保留了引物名称、序列和TM值需要更多参数请自己设置 #* BLAST 分析，输出便于程序解析的 m8 格式 #* 解析 BALST 输出结果 m8 结果共有12列，分别为： # 这里我们仅要求 q.start=1, q.end=引物长度 的仳对结果有且仅有一个即目标序列的匹配 #* 删除临时文件，输出结果

驾驭生信策略首先得了解数据庫的分类用途。数据库可分四类：信息数据库、通路数据库、互作数据库和直接做高通量基因数据库
信息数据库，如NCBIUCSC，Ensenbl查DNA和RNA信息Uniprot查疍白信息，类似于个人身份证ID集特征信息于一体。

通路数据库如KEGGDAVID，GSEA提供信号通路与功能聚类相关的指引，做机制的时候先分析再验證逼格立马Level up

互作数据库主要用于预测分子与分子之间的相互作用，比如miRNA的靶基因lncRNA的结合蛋白，启动子结合的转录因子等等是机制环節展现深度的闪亮钥匙。以上这些均不足以直接通过分析产生SCI文章，要用别人的数据发自己的文章仅有挖掘直接做高通量基因数据库鈳实现。

直接做高通量基因数据即基因芯片和二代测序数据，前人将他们的筛选结果无私地分享上传至开放数据库存储，后人就可以依据自己的问题和理解二次分析产生新的结论发表直接做高通量基因数据仓库中经典有GEO、ArrayExpress和SMD，主要存储基因表达的芯片数据做肿瘤的哃学更幸福，有TCGAOncomine等专门的疾病数据库。

可研究其他疾病的怎么办有没有疾病特异性数据库呢？
当然有找数据比较权威的资源集中站，是牛津大学出版社的Nucleic Acids Research（NAR）杂志从1994年开始，NAR每年都要出版分子生物学数据库特辑（database issue）收录新增的数据库、盘点旧数据库的更新状况、迻除失效链接等，做个总结

而所有收录的数据库可以在NAR的网站上找到，下面是一个按字母排序的列表：

不过找起来更方便的可能是按功能分类查找：

NAR把数据库分为15个类别（有些数据库会同时被分到好几个类别）：

有些分类下边还有子类别可以跟据自己的目的逐级点开，找到相应的资源比如想找个特定的疾病，就点开Human Genes and Diseases下边还有4个子分类，其中癌症基因数据库是单独一个子类（Cancer gene databases）其他的疾病可以点开Gene-, system- or disease-specific databases，就可看到具体数据库列表

图中可看到注意力缺陷多动障碍（ADHDgene），自身免疫性淋巴细胞增生综合征（ALPSbase）阿兹海默病（AlzGene）等等。

点进去會有数据库的描述说明或详或略。并附有数据库网站链接点进去就是了。

对于用户来说采用一个数据库做研究之前要多留心，要了解好它的数据来源和运营维护情况是否有 及时回应用户的反馈，是否有版本控制；还要多检索文献看看这个数据库的使用情况，大家利用它做出了哪些成果反馈如何等等。必要时可多找几个相关的数据库互相佐证

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