2021年核酸研究Web Server?？?/span>發表89篇文章，7篇源自中國，AI和多組學凸顯
核酸研究除了眾所周知的每年初的數據庫?？?，每年中還發表一期Web服務?？?，收集在線數據分析服務。本期（2021年度）NAR團隊共收到297項Web Server相關的提交，接收89項（占30%），包括88個網絡服務器（web server）和1個單機工具（stand-alone tool）。文末附整理后的列表。
核酸研究并沒有將這89篇文章進行分類，我們根據自己的判斷，將這些文章按所涉及的研究領域分為6大類：組學（包括基因組、轉錄組、蛋白質組、代謝組、多組學），理化性質和結構，功能分析，藥物研究，基因工程，以及部分研究輔助性工具。其中有些工具涉及多個領域，這里暫且按個人理解的偏向性進行歸類，只為協助讀者系統梳理所有的文章，并快速定位到自己感興趣的web服務工具。由于生物學研究的各個方面都涉及到基因、表達等信息，因此，組學相關的工具多，共36篇。其中包括基因組（14篇）、轉錄組（6篇）、蛋白質組（5篇）、代謝組（5篇）、多組學聯合分析（6篇）。其次是理化性質和結構方面的研究工具（29篇），以及功能方面的研究工具（10篇）。結構和功能往往是密不可分的，我們把涉及到空間結構的部分歸為結構類型的文章，把只涉及到基因功能注釋和關聯等分析的歸為功能類型。藥物（3篇）和基因工程工具（5篇）這兩個部分加起來約占一成。藥物研究的工具主要是預測和藥物設計，以及藥物敏感性數據倉庫?；蚬こ坦ぞ咧饕?/span>CRISPR相關工具2篇，另外3篇分別和工程質粒、引物和限制性酶有關。還有4篇研究輔助性工具，包括監測網頁服務的可及性的Aviator ，計算平臺相關的Docker工具商店，生物學網絡算法指南（Graphery ），以及NCBI提供的文獻推薦工具（LitSuggest ）。另外2篇無法歸入上述各個類型，作為“其它”單列，分別是COVID-19數據倉庫，以及細胞增值分析和可視化的Thunor 。
不同類別文章數目
中國大陸和港澳臺的科研院所貢獻了其中7篇文章，其中中國大陸有6篇，臺灣有一篇，如下：
北京大學2篇：包括用于基因表達分析的GEPIA2021 和用于功能分析的KOBAS-i 。清華大學1篇：開發了用于染色質可及性注釋的OpenAnnotate 。上海交通大學1篇：開發了NetGO 2.0 ，用于蛋白功能預測。華中農業大學1篇：提供的PlantDeepSEA 用于植物遺傳變異調控效應預測。由中南大學、浙江大學和國防科技大學三個團隊合作開發的ADMETlab 2.0 主要應用于藥物研究。此外，中國醫藥大學（臺灣）提供的LipidSig 用于脂質組分析。
與人工智能技術相關的文章有19篇。涉及基因的功能注釋、基因與表型的關聯，以及對結構和位點的分析等。其中，采用機器學習的有11篇，深度學習8篇。深度學習在蛋白質結構和位點研究中應用相對較多。
機器學習相關應用
深度學習相關應用
NAR團隊還隨?？?/span>提出了2022年的進一步改良計劃，主要針對用戶的訪問和安全性等，收緊cookie政策，不希望研究人員被跟蹤，僅在網站功能需要時才允許使用第三方cookie。
對敏感的非公開人類數據（例如來自WES、WGS、WTS或SNP陣列的基因型）取消“no login”要求以支持安全性。但必須可以在沒有任何身份證明（姓名或電子郵件地址）的情況下進行注冊。
如果Web服務器處理敏感的人類數據，強制使用https。
核酸研究的web server?？癁槲覀兲峁┝藈eb服務工具的盛宴，其中組學相關的工具占大部分，多組學數據整合分析逐步提上日程。使用AI相關的工具超過了二成，涉及到多個領域的研究工具。
附表：
| 名稱 | 分類 | 描述 |
| antiSMASH 6.0 | 基因組 | 細菌和真菌的生物合成基因cluster的檢測和識別 |
| CNVxplorer | 基因組 | CNV的臨床解釋 |
| DGLinker | 基因組 | 疾病基因關聯的表型預測 |
| EDGAR3.0 | 基因組 | 微生物基因組比較 |
| iTOL v5 | 基因組 | 系統樹展示和注釋 |
| Mechnetor | 基因組 | 遺傳變異瀏覽和功能 |
| MutationTaster2021 | 基因組 | 預測潛在的DNA變異 |
| OpenAnnotate | 基因組 | 染色質可接近性注釋 |
| PlantDeepSEA | 基因組 | 植物遺傳變異調控效應預測 |
| snpXplorer | 基因組 | 人類SNP注釋和瀏覽 |
| Vaxign2 | 基因組 | 疫苗設計軟件 |
| Estimage | 基因組 | 利用表觀遺傳學時鐘計算甲基化年齡 |
| G2PDeep | 基因組 | 表型預測和遺傳標記的發掘 |
| DeepFun | 基因組 | 預測非編碼變異效應 |
| eSkip-Finder | 轉錄組 | 外顯子跳躍的反義寡核苷酸設計 |
| eVITTA | 轉錄組 | 轉錄組分析工具 |
| miRMaster 2.0 | 轉錄組 | 多物種非編碼RNA測序分析 |
| ncFANs v2.0 | 轉錄組 | 非編碼RNA的功能注釋 |
| Trips-Viz | 轉錄組 | 核糖體譜 |
| miRTargetLink2 | 轉錄組 | miRNA靶基因和靶通路網絡 |
| GPCRsignal | 蛋白質組 | G蛋白偶聯受體及其效應蛋白 |
| PERCEPTRON | 蛋白質組 | Top-down蛋白體鑒定流程 |
| PredictProtein | 蛋白質組 | 蛋白質結構和功能預測 |
| ProteoSign v2 | 蛋白質組 | 差異蛋白質組分析 |
| TISIGNER.com | 蛋白質組 | 重組蛋白產物的改善 |
| gutSMASH | 代謝組 | 腸道微生物的基礎代謝基因簇鑒定 |
| LipidSig | 代謝組 | 脂質組 |
| LipidSuite | 代謝組 | 脂質組差異和富集分析 |
| MetaboAnalyst 5.0 | 代謝組 | 代謝組數據分析和解析 |
| ProLint | 代謝組 | 脂－蛋白相互作用 |
| catRAPID omics v2.0 | 多組學 | 蛋白－RNA相互作用預測 |
| iNetModels 2.0 | 多組學 | 多組學數據可視化和數據庫 |
| Mergeomics 2.0 | 多組學 | 多組學和疾病網絡 |
| OmicsAnalyst | 多組學 | 多組學數據分析 |
| SynLeGG | 多組學 | 多組學數據分析發掘癌的“阿喀琉斯之踵” |
| TIMEOR | 多組學 | 多組學數據發掘時間調控機制 |
| Amino Acid Interactions (INTAA) v2.0 | 結構 | 生物大分子3D結構能量和保守性計算 |
| AnnotSV & knotAnnotSV | 結構 | 人類結構變異的注釋 |
| b2bTools | 結構 | 蛋白的生物物理特征和保守性預測 |
| BENZ WS | 結構 | 酶的EC號注釋 |
| BRIO | 結構 | RNA序列和結構的預測 |
| CeLaVi | 結構 | 細胞譜系可視化 |
| CheckMyBlob | 結構 | 配體的識別和驗證 |
| DeepRefiner | 結構 | 蛋白質結構優化 |
| DoChaP | 結構 | 比較異構體間的蛋白質結構域 |
| DomainViz | 結構 | 蛋白群之間的保守結構域分布 |
| GalaxyHeteromer | 結構 | 蛋白質異源二聚體結構預測 |
| InterEvDock3 | 結構 | 蛋白質對接 |
| IUPred3* | 結構 | 非結構蛋白預測 |
| LZerD | 結構 | 蛋白質對接預測 |
| mmCSM-PPI | 結構 | 在蛋白質相互作用中多點突變的效應 |
| ModFOLD8 | 結構 | 蛋白3D模型的質量評估 |
| Mol* Viewer | 結構 | 生物大分子結構的3D可視化和分析 |
| MTR3D | 結構 | 在蛋白3D結構中鑒定負選擇區域 |
| MyCLADE | 結構 | 多源結構域注釋 |
| OxDNA.org | 結構 | DNA和RNA的納米級結構 |
| PLIP2021 | 結構 | 蛋白－配體相互作用譜 |
| ProteinTools | 結構 | 蛋白質結構分析工具集 |
| ProteoVision | 結構 | 核糖體蛋白的可視化 |
| ReFOLD3 | 結構 | 蛋白質3D結構優化 |
| RunBioSimulations | 結構 | 計算建模平臺 |
| VirtualTaste | 結構 | 機器學習預測味道 |
| Voronoia 4-ever | 結構 | 大分子內壓縮密度計算 |
| ProteinLens | 結構 | 生物分子原子圖的變構信號分析 |
| IPC 2.0 | 結構 | 利用深度學習預測等電點和pKa解離常數 |
| Arena3Dweb | 功能分析 | 多層網絡的3D可視化 |
| CoffeeProt | 功能分析 | 遺傳數據富集分析 |
| CPA | 功能分析 | 共有通路分析 |
| DeepGOWeb | 功能分析 | 蛋白質功能預測 |
| Expasy | 功能分析 | Expasy結構功能分析工具匯總 |
| GEPIA2021 | 功能分析 | 基因表達分析 |
| KEA3 | 功能分析 | 激酶富集分析 |
| KOBAS-i | 功能分析 | 功能分析 |
| NetGO 2.0 | 功能分析 | 蛋白功能預測 |
| Proteo3Dnet | 功能分析 | 蛋白質組相互作用組實驗分析 |
| CRISPRloci | 基因工程工具 | CRISPR-Cas注釋 |
| PE-Designer & PE-Analyzer | 基因工程工具 | CRISPR引物編輯 |
| pegIT | 基因工程工具 | 引物編輯 |
| pLannotate | 基因工程工具 | 工程質粒注釋 |
| Preselector.uni-jena.de | 基因工程工具 | 限制性酶鑒定 |
| ADMETlab 2.0 | 藥物研究 | 藥物研究工具 |
| DrugComb | 藥物研究 | 藥物敏感性數據倉庫 |
| LigAdvisor | 藥物研究 | 藥物設計 |
| Aviator | 研究輔助工具 | 監測網頁服務的可及性 |
| Graphery | 研究輔助工具 | 生物學網絡算法的使用 |
| LitSuggest | 研究輔助工具 | 文獻推薦和注釋 |
| The Dockstore | 研究輔助工具 | docker商店 |
| The COVID-19 Data Portal | 其它 | COVID-19數據存儲 |
| Thunor | 其它 | 細胞增值分析和可視化 |
網址 ：https://academic.oup.com/nar/issue/49/W1
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