在上次的文章中我们给大家分享了细菌对抗生素产生耐药性的机制，先来复习一下：
常见的细菌耐药机制包括药物的主动外排、细胞膜膜通透性降低、形成生物膜、药物作用靶位点改变、产生灭活酶等。
（1）主动外排，是指细胞膜上的外排泵可以主动将进入细胞内的抗生素泵出体外；
（2）膜通透性降低，是由于细胞膜或细胞壁结构发生改变，从而使药物难以进入细胞内
（3）形成生物膜，与第二中的机制类似，通过形成致密的生物膜，形成物理屏障，使药物难以进入细胞内。以上这三种抗性机制不具有特异性，是细菌对抗生素产生抗性的第一道防线
（4）靶位点改变，即抗生素相结合的DNA或蛋白的靶位点突变或者被修饰后，影响了抗生素与靶点的结合，从而影响抗生素的杀伤作用；
（5）产生灭活酶，如抗生素水解酶或钝化酶，从而水解或修饰进入细胞内的抗生素，使其到达靶位之前失去活性。
今天来给大家总结一下目前常用的耐药数据库：
（1）ARDB数据库 网址：http://ardb.cbcb.umd.edu/
最早的耐药数据库，其核心架构包含完整的耐药基因序列以及，除此之外，还包括部分抗生素靶位点序列及其相关信息。目前ARDB已不再维护，相关信息已经被整合进CARD数据库，因此，目前常用CARD进行耐药性研究。
（2）ResFinder数据 网址：https://cge.cbs.dtu.dk/services/ResFinder/
在ARDB数据库的基础上，收录了通过水平转移获得的耐药基因，此库分为15种耐药小库，3097条耐药基因序列，分类全面，更新及时，目前已经更新到4.1版本（其中的耐药基因是从http://faculty.washington.edu/marilynr/和http://ardb.cbcb.umd.edu/两个网站及发表的文献中收集得到。该数据库支持本地化。目前，除了可以查找分析已知的耐药基因序列外，Resfinder可使用PointFinder识别染色体上的靶基因的点突变。这些突变信息的识别，对于研究耐药突变的发生机制和新型抗生素的开发等方面具有重要的意义。
（3）CARD数据库网址：https://card.mcmaster.ca
CARD是一个基于志愿者贡献数据的耐药性研究共享平台，包括ARDB数据库的所有耐药基因信息，且更新很及时，从而保证了数据的时效性。CARD数据库以ARO)为分类单位，在一个term中关联抗生素、作用靶位点、作用机制、序列变异等信息。除此之外，还包括一些毒力基因的信息、相关的可移动元件信息等。分析模式包括BLAST和RGI模式，除了可以对已知耐药基因进行注释外，还可以通过RGI预测潜在的耐药基因。RGI提供了3种预测标准，即Perfect、Strict和Loose；通过选择同源比对的判定标准，可以得到不同可信度和数量的潜在耐药基因，有助于发现新的耐药基因。CARD数据库已成为目前最受欢迎的耐药基因研究工具之一。
（4）ARG-ANNOT数据库
2014年，Rolain课题组创建了ARG-ANNOT数据库。收录了1689个非冗余耐药基因，其中具有抗生素抗性的决定簇来自于发表的文章和网络资源，核苷酸和蛋白序列则从NCBI GenBank数据库中提取。通过该数据库，可以对已知的或者潜在的耐药基因基因预测，其中包括靶基因的点突变信息。该数据库目前已关闭。
（5）Resfams数据库网址：http://www.dantaslab.org/resfams
蛋白质的主要作用都是通过其中最核心的结构域即domain发挥作用的，因此，Resfams数据库以CARD的耐药基因唯核心，结合已有的多个耐药基因数据库构建隐马尔可夫模型(Hidden markov model，HMMs)，对耐药基因进行检索，因此相比于blast，通过对核心domain的检索，更有助于对未知耐药基因的预测，发现新的耐药基因，同时也能更准确的对蛋白功能做出注释。一般情况下，Resfams数据库预测到的耐药基因的数目要多于CARD的预测结果。
以上给大家介绍了通用型耐药基因数据库，此外，还有一些针对特定物种或特定抗生素的数据库，如专门针对β-内酰胺酶和万古霉素的ARGO数据库(Antibiotic resistance genes online)，专门针对结核分枝杆菌的耐药数据库TBDReaMDB (Tuberculosis drug resistance mutation database)等，相关内容后面会陆续分享给大家。
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