測序技術自上世紀七十年代誕生以來,經(jīng)過幾十年的技術革新,最終形成了以下一代測序技術為主導的格局。以第二代測序技術為基礎發(fā)展的高通量測序技術成為了發(fā)育學和疾病研究中最常見而重要的工具。高通量測序技術以及深度測序的普遍化對用于序列比對以及基因定量的軟件提出了更高的要求。目前用于處理測序數(shù)據(jù)的軟件從原理上可分為基于序列比對以及免序列比對兩種。前者雖然可以保留更多序列局部之間的信息,但是比對時間長、消耗內存大而且容易受突變和測序錯誤的影響。另外,這類軟件一般需要額外的定量軟件協(xié)助。后者相對來說使用的時間以及資源會少很多,且可以很好地避免由序列的小片段交換重組帶來的影響。總的來說,現(xiàn)存的比對軟件在精確度上還存在一定的改進空間。因此,我們希望開發(fā)一個提高精確度的同時保證速度的定量軟件。我們分別將參考序列以及測序片段碎片化,形成特定長度的短序列,并對這些短序列的數(shù)量進行統(tǒng)計。每個參考序列包含的短序列的種類以及數(shù)量即為該參考序列的特征譜。我們認為,來源于參考序列的各種短序列的數(shù)量與來源于測序結果的相應短序列的數(shù)量之間存在著線性關系,而找出這二者之間的比例系數(shù),即可得到參考序列的豐度。我們將參考序列的特... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

基于10xGenomics平臺的RNA捕獲和文庫建立[24]

TopHat的比對流程[37]

RUM的流程圖[38]


本文編號：3557739