1.  DOI dažniai PDB archyve: kiek straipsnių publikuoja po N
    struktūrų?

2.  Wikidata: raidžių dažniai lietuviškuose tekstuose ir palyginimas su
    angliškais.

3.  PDB archyvas: struktūros atomų skaičius, priklausomybė nuo metų,
    metodo, skiriamosios gebos.

4.  COD archyvas: struktūros atomų skaičius, priklausomybė nuo metų,
    metodo, skiriamosios gebos.

5.  DRUGBANK, CC (Public Domain) duomenys: struktūros atomų skaičius.

6.  Project Gutenberg: dažniausiai sutinkami žodžiai, išskyrus
    stop-žodžius.

7.  Atviros prieigos moksliniai straipsniai (tema: bioinformatika):
    dažniausiai sutinkami žodžiai, išskyrus stop-žodžius.

8.  Atviros prieigos moksliniai straipsniai (tema: kristalografija):
    dažniausiai sutinkami žodžiai, išskyrus stop-žodžius.

9.  Atviros prieigos moksliniai straipsniai (tema: metaloorganiniai
    karkasai, angl. "metal-organic frameworks"): dažniausiai sutinkami
    žodžiai, išskyrus stop-žodžius.

10. UNIPROT, PDB: dažniausiai pasitaikantys peptidai.

11. Chembl: medžiagų pasiskirstymas pagal molekulinę masę.

12. Genbank: vidutinis geno ilgis, genų ilgio pasiskirstymas

13. Genbank: kodonų pasikartojimo dažnis priklausomai nuo rūšies.

14. PDB BIRD: molekulių pasiskirstymas pagal molekulinę masę,
    hidrofobiškumą; kompleksų su ligandais skiriamoji geba. Ar
    kompleksų baltymai kažkuo reikšmingai skiriasi nuo tų, kurie
    kompleksuose nepastebėti?

15. PDB sekų ilgių pasiskirstymas

16. PDB a.r. ir peptidų dažniai

17. KEGG (https://www.genome.jp/kegg/) Kokie baltymai (fermentai) sutinkami
    metaboliniuose keliuose? Kiek šių struktūrų žinoma? Ar yra
    metabolinių kelių, kuriuose žinomos visų fermentų struktūros?
    Nei vieno fermento struktūra? Kiek vidutiniškai struktūrų žinoma?
    Duomenų nukėlimui naudokite KEGG RESTful API
    (https://www.kegg.jp/kegg/rest/).

18. :) Pasirinkite Jus dominančią bio- ar chemoinformatinę duomenų
    bazę (pvz. iš
    https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_biological_databases,
    https://academic.oup.com/nar/search-results?f_TocHeadingTitle=Database+Issue)

    Aprašykite: 1) kokie duomenys pateikiami duomenų bazėje 2) kaip
    duomenys identifikuojami; kokie naudojami unikalūs identifikatoriai
    3) ar yra/kaip veikia REST API 4) į kokius klausimus galime
    atsakyti, naudodami šios DB duomenis?

    Parašykite programą, kuri iš Jūsų pasirinktos duomenų bazės įrašų
    išrenka duomenis, reikalingus atsakymui į Jūsų klausimą, ir
    pateikia juos tolimesniam apdorojimui tinkamu formatu (CSV, XML,
    TAB, etc.). Formatas turi būti tinkamas Unix įrankiams ir
    statistinėms programoms, tokioms kaip R.