FoodMicroDB
https://www.bic.ac.cn/FoodMicro/
用于食物微生物组成和时间序列研究的微生物组数据库，收集62种食物的108个扩增子测序项目数据。
MAGIC
https://github.com/ohmeta/MAGIC
儿童宏基因组组装基因组数据库MAGIC，不仅能够表征早期微生物组动态，还能识别基石物种，并对目标物种进行菌株水平研究；MAGIC包含了3299个原核生物和139624个病毒的物种水平基因组，其中8.5%的原核生物和63.9%的病毒是MAGIC独有的
CRAMdb（不包含人类）
http://www.ehbio.com/CRAMdb/
汇聚了针对非人类动物的精心编纂和一致注释的宏基因组数据。该数据库重点关注微生物组在各种动物物种中的组成和作用。我们注释了来自 475 个项目中的 516 种动物的宏基因组（包括 16S、18S、ITS 和宏基因组测序数据），构建了一个综合数据库，其中包含 9430 种细菌、2216 种真菌、278 种古菌和 458 种病毒。CRAMdb 提供了两大主要内容：
微生物组组成：展示了各种动物的微生物群落景观。
细菌、真菌、古菌和病毒：展示了微生物群在不同动物样本部位的丰度和分布。
宿主：提供每个宿主在每个样本部位的微生物组组成信息。
项目：提供每个项目的微生物组组成信息。
微生物组关联：展示了各种动物中微生物群落与表型之间的关联。
细菌和真菌：提供在两种表型之间显著差异丰度的微生物群落信息。
宿主：展示每个宿主的微生物组关联数据。
表型：展示每对表型之间的微生物组关联数据。
项目：提供每个项目的微生物组关联数据。
gcType——全球模式微生物基因组数据库（Type Strains Genome Database）
https://gctype.wdcm.org/
可以使用gcType门户查询数据库并执行基因组分析；
gcType将不断整合来自各种资源的数据，还将整合与物种分类组的基因组和表型特征有关的数据。
塑造人类微生物群的宿主遗传（HGF）和免疫因素（HIF）（GIMICA）
https://gimica.idrblab.net/ttd/
基于定殖在人体9个部位的4257个微生物，收集调节370个微生物表达的2851个HGF（1368个单核苷酸多态性、186个拷贝数变异和1297个非编码核糖核酸）和调节455种微生物丰度的549种HIF（126种淋巴细胞和吞噬细胞、387种免疫蛋白和36种免疫途径）
mBodyMap
https://mbodymap.microbiome.cloud
一个针对人体菌群及其与健康和疾病关联的精选数据库。其主要目的是通过使用最先进的工具集对收集到的样本的菌群含量进行一致的注释，并手动管理相应人类宿主的元数据促进人类相关宏基因组数据的可重用性，并协助识别疾病相关菌群。mBodyMap根据与人类疾病和身体部位的关联组织收集的样本，以实现跨数据集的整合和比较。为了帮助用户找到感兴趣的菌群并可视化和比较它们在不同身体部位和各种疾病中的分布和丰度/流行率，mBodyMap数据库配备了直观的界面和收集数据的广泛图形表示
MASI——菌群-活性物质互作数据库
http://www.aiddlab.com/MASI
目前涵盖11215个细菌-药物，914个细菌-草本物质，309个细菌-饮食成分，753个细菌-环境化学相互作用
AnimalMetaOmics（不包含人类）
https://yanglab.hzau.edu.cn/AnimalMetaOmics/#/Metagenome/Host
AnimalMetaOmics数据库注释了581种动物55898个微生物基因组，含42924个细菌、12336个病毒、496个古菌和142个真菌基因组；
共含超1.1亿条基因功能信息，包括580万个碳水化合物酶和950万个抗生素抗性基因；
分析了31种动物321个宏转录组和4种动物326个宏蛋白质组，及679种细菌和13种古菌的泛基因组动力学和组成；
该数据库可用于比较微生物基因组、微生物组成和基因功能的跨宿主/样本位点，有助于探索菌群的分类、功能和生物学多样性。
GutMetaNet
https://gutmetanet.deepomics.org/
香港城市大学李帥成团队发表研究，开发出GutMetaNet数据库，它将广泛的人类肠道微生物群数据与全面的水平基因转移（HGT）和功能冗余（FR）分析相结合；
GutMetaNet包含21567个人类肠道宏基因组样本，具有与各种健康状况相关的全基因组霰弹枪测序数据，使用跨收集样本的共享参考基因组数据库鉴定出14636个HGT事件；
这些HGT事件被整理成8049个聚类，这些聚类被注释为分类移动遗传元件，包括转座子、前噬菌体、整合可移动元件、基因岛、整合性接合元件和II型内含子；
GutMetaNet集成了自动化的HGT事件和FR分析及可视化工具，可用于深入探索肠道微生物群种间的相互作用及其对人类健康的含义。
microbioTA
http://bio-computing.hrbmu.edu.cn/microbiota/
人和小鼠肿瘤组织中微生物组的综合数据库
GMrepo v2
https://gmrepo.humangut.info/home
GMrepo v2（肠道菌群的数据存储库） 包含 353 个项目和 71,642 个测序样本，与之前的版本相比显著增加；
这些样本中，分别通过 16S rRNA基因扩增子和随机宏基因组测序获得 45,111 和 26,531 个，表型数量从 92 个增加到 133 个，还引入疾病标志物识别和跨项目/表型比较；
首先为选定的项目确定两种表型（例如健康与疾病）之间的疾病标志物，然后比较跨数据集的每个表型对的已识别标记，并提供一个以标记为中心的视图。
Animal Microbiome Database (AMDB)
网址: http://leb.snu.ac.kr/amdb
AMDB韩国首尔大学研究团队开发的一个数据库，专注于动物的肠道微生物组。该数据库收集并整合了来自34个研究项目的2530个样本的测序数据，涵盖了467种动物的10,478个肠道微生物的分布和群落结构的一些信息。
Human Microbiome Project (HMP)
网址: https://www.hmpdacc.org/
HMP是大规模的人类微生物组研究项目，由美国国家卫生研究院（NIH）资助。
此项目提供健康人体内多个部位的微生物组数据，包括肠道、口腔、皮肤、鼻腔等。提供高质量的宏基因组测序数据和元数据。提供多种分析工具，如序列比对、功能注释等。
The Integrative Human Microbiome Project (iHMP)
网址: https://www.hmpdacc.org/ihmp/
iHMP是HMP的延续项目，上一个就是HMP，重点关注特定疾病状态下的微生物组变化。
iHMP收集的有来自妊娠、炎症性肠病和前驱糖尿病患者的多时间点样本数据。如同一患者在不同时间点的微生物组数据，便于动态分析。整合了宏基因组、宏转录组、代谢组等多种组学数据。
gutMEGA
网址: http://gutmega.omicsbio.info/
最近，众多研究发现，肠道微生物组的扰动与人类健康相关，包括各种疾病和癌症，甚至心理健康。基于高通量测序的宏基因组技术的近期发展，如16S核糖体RNA基因扩增子测序和基因组中心的方法，极大推动了肠道微生物组的特征分析以及与人类健康相关微生物的识别。在此，我们介绍了gutMEGA数据库，该数据库存储了宏基因组研究的结果。
gutMGene
网址: http://bio-computing.hrbmu.edu.cn/gutmgene/#/home
gutMGene是哈尔滨医科大学团队搭建，包括人类和小鼠肠道微生物-代谢物、肠道微生物-宿主基因以及微生物代谢物-宿主基因关联的综合资源
TCMA (The Cancer Microbiome Atlas)
网址: https://tcma.pratt.duke.edu/
TCMA 是一个专门针对癌症患者的肠道微生物组数据库。来自多个研究项目的癌症患者肠道微生物组数据。
MG-RAST(Metagenomics Rapid Annotation using Subsystem Technology)
网址: https://mg-rast.org/
MG-RAST是用于宏基因组数据分析的在线平台。
数据来源:MG-RAST 接受用户上传的宏基因组测序数据，并提供分析服务。
QIITA (Quantitative Insights Into Microbial Ecology)
网址: https://qiita.ucsd.edu/
QIITA 是一个用于微生物组数据分析和存储的在线平台。
QIITA接受用户上传的微生物组测序数据，并提供分析服务。
EMBL-EBI Metagenomics
网址: https://www.ebi.ac.uk/metagenomics/
EMBL-EBI Metagenomics是一个综合的宏基因组数据库，由欧洲生物信息研究所（EMBL-EBI）维护。
