塑料作为一种成本低廉、使用广泛的化工制品,在我们的生活中随处可见,然而随之而来的塑料垃圾污染的相关报道也层出不穷。目前常见的处理塑料垃圾的方法有填埋、焚烧、回收利用等,然而这些方法都各有劣势,如填埋可能造成土质松软、焚烧可能导致二噁英污染等,因而持续性广泛使用这些方式可能造成环境隐患。相较而言,使用微生物降解塑料是一种应用潜力巨大、对环境友好的处理方式,目前也已有诸多研究成果与文献公布在网络资源中,然而对这些数据的利用与研究仍然是缺失的,同时,一个专用于微生物与塑料降解领域的数据库网站也尚未出现,这增加了该领域研究人员在获取检索相关信息的难度。为促进对塑料微生物降解相关数据的挖掘与利用,同时填补该领域专业数据库的空白,本研究整合了塑料微生物降解相关数据并加以利用,同时建立了第一版塑料与微生物降解数据库PMBD（Plastics Microbial Biodegradation Database）,PMBD数据库为专用于塑料微生物降解这一领域的首个数据库,其免费访问网址为:http://pmbd.genomemining.cn/home。为完成本研究,我们进行了以下工作:首先,在Pub Med文献库中以多个检索词筛选文献。这些关键词包括了“plastics biodegradation”、“polymers biodegradation”等。获取文献后,手工记录了949条微生物与塑料降解的数据条目,这些条目的关键内容为:微生物、对应被降解塑料、文献出处。同时,为每个条目增加了微生物种属、微生物基因组等信息以丰富数据。而后,从中整理了79个带有具体序列信息的酶与相关被降解塑料的数据条目,其包含的信息有编码基因序列、酶序列、微生物、对应被降解塑料、文献出处等内容。本研究中,这些从文献中搜集的数据被称为Confirmed部分数据。除这部分数据外,我们还从Uni Prot数据库中获得了八千余条预测得来的与塑料降解相关的酶序列,本研究中,这部分数据被称为Predicted部分数据。其次,使用上述数据进行了三个相关研究,一是使用任意序列与Predicted数据的酶序列进行序列比对,寻找与该任意序列相似的塑料降解相关酶序列;二是使用Predicted数据的酶序列作为训练数据训练了一个卷积神经网络,该网络可对蛋白质序列的潜在塑料降解类别进行预测;三是使用Confirmed数据中的79条酶序列与环境宏基因组的预测蛋白质序列数据进行序列比对,观察不同环境宏基因组中与塑料降解酶相似的蛋白质序列的比例,最终发现池塘、沙漠、草原等环境中其相似比例相对较高,这表明与其它环境相比,这些环境的微生物群落在塑料降解这一领域可能更有利用价值。最后,使用这些数据建立了一个首个塑料与微生物降解领域的数据库网站PMBD。该网站提供了数据展示、数据下载、数据检索、序列比对、功能预测等多个功能。我们希望这个数据库能为塑料生物降解领域相关研究人员提供帮助。