本文選題：基因表達(dá) + 選擇性剪切��； 參考：《南京航空航天大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：研究表明高等真核生物中普遍存在選擇性剪切現(xiàn)象,選擇性剪接的異常會引起轉(zhuǎn)錄組異常而導(dǎo)致某些疾病的發(fā)生,如帕金森病、早老性癡呆、強(qiáng)直性肌營養(yǎng)不良等。因此,轉(zhuǎn)錄組表達(dá)的研究是近年來生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn),基于基因芯片的基因與異構(gòu)體表達(dá)水平的分析研究為揭示轉(zhuǎn)錄組表達(dá)的變化情況提供了一種可行的研究方式。Affmetrix公司制備的外顯子芯片和HTA2.0芯片是轉(zhuǎn)錄組研究中常用的基因芯片實(shí)驗(yàn)技術(shù)。在轉(zhuǎn)錄組研究中,轉(zhuǎn)錄組表達(dá)水平計(jì)算的精度影響后續(xù)尋找差異基因、選擇性剪切事件檢測等分析結(jié)果。因此準(zhǔn)確的計(jì)算出轉(zhuǎn)錄組表達(dá)水平對轉(zhuǎn)錄組研究具有重要的作用。本文在先前提出的用于計(jì)算外顯子芯片基因及異構(gòu)體表達(dá)水平的GME模型基礎(chǔ)上,提出了i GME模型,利用已知基因、剪接異構(gòu)體、探針的對應(yīng)關(guān)系,模擬了條件獨(dú)立的探針特性,加速原來GME的計(jì)算速度并獲得了較為準(zhǔn)確的精度。針對i GME模型單條件的芯片個數(shù)增加,模型效率降低的問題,提出一種充分利用多核處理機(jī)或者集群環(huán)境來提高效率的并行計(jì)算方法。通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證并行計(jì)算極大地提高了模型的計(jì)算效率,與先前的串行計(jì)算相比,并行計(jì)算使得i GME模型更適用于大規(guī)模的外顯子芯片分析。最后,通過構(gòu)造新的基因、異構(gòu)體、探針的映射關(guān)系將GME模型用于Affymetrix新設(shè)計(jì)的HTA2.0芯片基因與異構(gòu)體表達(dá)水平的計(jì)算。實(shí)驗(yàn)證明GME模型能夠較為準(zhǔn)確地計(jì)算出HTA2.0芯片的基因和異構(gòu)體表達(dá)水平。
[Abstract]:Studies have shown that selective splicing is common in higher eukaryotes. Abnormal splicing may lead to abnormal transcriptome, such as Parkinson's disease, Alzheimer's disease, myotonic dystrophy and so on. Therefore, the study of transcriptome expression is a hot topic in biomedical field in recent years. The analysis of gene and isomer expression level based on gene microarray provides a feasible way to study the changes of transcriptional expression. Exon chip and HTA2.0 chip prepared by Affmetrix Company are involved in transcriptome research. Using the gene chip technology. In the transcriptome study, the accuracy of the level of transcriptome expression affects the results of subsequent search for differentially expressed genes, selective shear event detection and so on. Therefore, accurate calculation of transcriptome expression level plays an important role in transcriptome research. Based on the GME model used to calculate the expression level of exon microarray genes and isomers, I GME model is proposed in this paper. Using the corresponding relationships of known genes, splicing isomers and probes, the conditional independent probe properties are simulated. The calculation speed of the original GME is accelerated and the accuracy is obtained. In order to solve the problem of increasing the number of single chips and reducing the efficiency of the model, a parallel computing method is proposed to improve the efficiency of I GME model by making full use of multi-core processors or cluster environments. It is proved by experiments that the parallel computation greatly improves the computational efficiency of the model. Compared with the previous serial computation, the parallel computing makes the iGME model more suitable for large-scale exon chip analysis. Finally, the GME model is used to calculate the expression level of gene and isomer in the newly designed Affymetrix chip by constructing the mapping relationship of new genes, isomers and probes. The experimental results show that the GME model can accurately calculate the gene and isomer expression levels of HTA2.0 chip.
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：Q78;TP338.6

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本文編號：2109728