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高原高血壓異常表達(dá)基因識(shí)別與檢測(cè)模型構(gòu)建

發(fā)布時(shí)間:2022-12-04 14:58
  高血壓疾病是一種在全球范圍內(nèi)都具有高發(fā)病率和高死亡率的疾病,目前是最常見(jiàn)的心腦血管疾病之一。20世紀(jì)90年代以來(lái),高血壓基因研究在世界范圍內(nèi)成為熱點(diǎn),其分子生物學(xué)研究主要是在特定人種中找到與原發(fā)性高血壓相關(guān)的基因。除了遺傳因素,環(huán)境因素對(duì)原發(fā)性高血壓的發(fā)病也有關(guān)鍵影響。高原高血壓作為高原地區(qū)特有的疾病,是環(huán)境、飲食和遺傳等多種因素相互作用的結(jié)果,雖然目前對(duì)其發(fā)病機(jī)制仍在探索之中,但高原地區(qū)高寒缺氧的環(huán)境是誘發(fā)高原高血壓的重要因素之一。長(zhǎng)期生活在高原地區(qū)的人群為了適應(yīng)高寒低氧的環(huán)境,基因和生理功能方面都發(fā)生了一定的適應(yīng)性變化,其氧化應(yīng)激水平也高于平原地區(qū)人群。近幾年高通量微陣列雜交技術(shù)得到了快速的發(fā)展,尤其是基因芯片技術(shù)的廣泛應(yīng)用,產(chǎn)生了海量的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)。為對(duì)如此大規(guī)模的基因表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地組織和管理,各種數(shù)據(jù)庫(kù)隨之建立起來(lái)。因此,構(gòu)建高血壓疾病信息數(shù)據(jù)庫(kù)有助于將高血壓相關(guān)基因表達(dá)數(shù)據(jù)整合起來(lái),針對(duì)性強(qiáng),有助于生物學(xué)和醫(yī)學(xué)工作者對(duì)高血壓疾病的研究,這對(duì)高血壓疾病的預(yù)防、診斷和治療具有重要的科學(xué)意義和應(yīng)用價(jià)值。本論文的重點(diǎn)是利用R編譯環(huán)境構(gòu)建差異表達(dá)基因識(shí)別與檢測(cè)模型,以此模型為基礎(chǔ)... 

【文章頁(yè)數(shù)】:55 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及意義
    1.3 本文主要內(nèi)容
    1.4 本章小結(jié)
第二章R語(yǔ)言與生物信息學(xué)
    2.1 生物信息學(xué)基礎(chǔ)
        2.1.1 基因組、轉(zhuǎn)錄組和蛋白質(zhì)組
        2.1.2 測(cè)序與序列分析
        2.1.3 基因表達(dá)分析
        2.1.4 生物信息數(shù)據(jù)庫(kù)
    2.2 R語(yǔ)言
    2.3 Bioconductor
    2.4 網(wǎng)頁(yè)開(kāi)發(fā)工具
    2.5 本章小結(jié)
第三章 異常表達(dá)基因識(shí)別與檢測(cè)構(gòu)建
    3.1 表達(dá)基因微陣列數(shù)據(jù)讀取
    3.2 基因表達(dá)數(shù)據(jù)的屬性
    3.3 微陣列數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.1 背景處理
        3.3.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
        3.3.3 缺失值填充
        3.3.4 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理
    3.4 差異表達(dá)基因篩選
    3.5 聚類(lèi)分析
    3.6 本章小結(jié)
第四章 在線(xiàn)差異基因檢測(cè)平臺(tái)搭建
    4.1 數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建方案
    4.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)
    4.3 服務(wù)器與R通信
    4.4 注釋信息查詢(xún)
    4.5 差異基因篩選
    4.6 本章小結(jié)
第五章 高血壓相關(guān)差異表達(dá)基因識(shí)別
    5.1 高血壓相關(guān)基因表達(dá)數(shù)據(jù)
    5.2 差異表達(dá)基因篩選
        5.2.1 GDS2258數(shù)據(jù)集
        5.2.2 GDS5083數(shù)據(jù)集
    5.3 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 論文工作總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡(jiǎn)歷
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)論文


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]聚類(lèi)分析算法在無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)優(yōu)化分析中的應(yīng)用[J]. 魏煥新.  科技創(chuàng)新與應(yīng)用. 2017(06)
[2]貝那普利聯(lián)合氨氯地平治療原發(fā)性高血壓患者的療效觀(guān)察[J]. 趙鳳彥.  醫(yī)療裝備. 2017(02)
[3]基于R語(yǔ)言的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 周蕓韜.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2017(02)
[4]基因表達(dá)譜的非參缺失森林填補(bǔ)算法研究[J]. 吳小姣,李高明,易大莉,劉嶺,張彥琦,易東,伍亞舟.  中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì). 2016(06)
[5]基因芯片在胃癌及腫瘤球細(xì)胞差異表達(dá)基因篩選中的應(yīng)用[J]. 許乙威,賈舉聞,簡(jiǎn)鋒,許建平.  中國(guó)實(shí)用醫(yī)藥. 2016(30)
[6]基因芯片技術(shù)篩選轉(zhuǎn)SlNAC1基因擬南芥差異表達(dá)基因[J]. 于靜洋,李倩倩,焦楊,李秋莉.  生物工程學(xué)報(bào). 2017(01)
[7]基于基因表達(dá)數(shù)據(jù)雙向聚類(lèi)算法的研究[J]. 王志玲,王化琨,李曉松,谷芳,周影,馬維軍.  黑龍江大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào). 2016(04)
[8]以基因芯片探究針刺瀉法對(duì)應(yīng)激性高血壓前期大鼠腎臟基因表達(dá)的影響[J]. 紀(jì)智,郭文,朱華超,謝曉佳,孫啟勝,劉清國(guó).  長(zhǎng)春中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(03)
[9]原發(fā)性高血壓病因、危險(xiǎn)因素及治療研究進(jìn)展[J]. 高金釵,彭偉.  河北北方學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(02)
[10]Ajax技術(shù)在網(wǎng)站開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用研究[J]. 王建國(guó).  湖南城市學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(01)

博士論文
[1]內(nèi)皮型一氧化氮合酶基因多態(tài)性與原發(fā)性高血壓發(fā)病相關(guān)性的研究[D]. 劉永生.吉林大學(xué) 2014
[2]基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析方法及其應(yīng)用研究[D]. 吳佳楠.吉林大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基因芯片分析急性心肌梗死與穩(wěn)定型心絞痛患者外周血差異基因表達(dá)譜[D]. 鄭廣.吉林大學(xué) 2016
[2]粒子群算法在基因表達(dá)數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析中的研究與應(yīng)用[D]. 陳龍.湖南大學(xué) 2016
[3]基于基因表達(dá)微陣列數(shù)據(jù)集的加權(quán)雙向聚類(lèi)算法研究[D]. 王志玲.黑龍江大學(xué) 2016
[4]Web系統(tǒng)下提高M(jìn)ySQL數(shù)據(jù)庫(kù)安全性的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 胡敏.北京郵電大學(xué) 2015
[5]高原高血壓中醫(yī)證候聚類(lèi)分析研究[D]. 高傲.北京中醫(yī)藥大學(xué) 2014
[6]基于基因芯片的基因表達(dá)模式分析[D]. 王玉鵬.廈門(mén)大學(xué) 2007



本文編號(hào):3708477

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