發(fā)布時(shí)間：2017-06-26 09:03

  本文關(guān)鍵詞：分形圖形與基因序列可視化，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本世紀(jì)以來,以基因組科學(xué)為代表的生命科學(xué)研究產(chǎn)生和積累了海量的數(shù)據(jù)信息,目前信息存儲(chǔ)、共享、查找和使用等產(chǎn)生了大量工作困難,基于可視化技術(shù)的信息挖掘成為一種必需的解決途徑。生物信息可視化依托于現(xiàn)有的計(jì)算技術(shù),在一定時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生視覺表現(xiàn)模型,并在此基礎(chǔ)上盡可能地增強(qiáng)交互性,從而加強(qiáng)用戶體驗(yàn)以及對(duì)生物數(shù)據(jù)分析結(jié)果的認(rèn)知能力。當(dāng)今世界范圍內(nèi)的基因組學(xué)可視化工具,從Excel,到Google文檔,軟件R等等,都幫助研究人員完成了大量分析工作。但為了更好地為挖掘有效信息,其開發(fā)趨勢向具有統(tǒng)計(jì)分析功能的一站式集成工具靠攏,并在交互性、美觀性、實(shí)用性方面期望有更多的努力和實(shí)現(xiàn)。以基因芯片的分析表達(dá)為代表的生物信息學(xué)是綜合生物科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息傳達(dá)可視化的綜合學(xué)科,當(dāng)在單一學(xué)科內(nèi)進(jìn)行研究時(shí),研究人員要進(jìn)行額外技能學(xué)習(xí),或無法打開思路。所以作為21世紀(jì)將產(chǎn)生巨大進(jìn)步的領(lǐng)域,應(yīng)盡快加強(qiáng)各學(xué)科的合作研究。
【關(guān)鍵詞】：大數(shù)據(jù) 生物信息學(xué) 可視化 分形 圖形 基因序列
【學(xué)位授予單位】：中央美術(shù)學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：Q811.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 1 序論9-12
• 1.1 大數(shù)據(jù)可視化9-10
• 1.2 基因序列可視化的意義10-12
• 2 生物信息學(xué)和分形12-21
• 2.1 生物信息學(xué)簡介12-14
• 2.1.1 研究內(nèi)容和背景12-13
• 2.1.2 術(shù)語和數(shù)據(jù)庫簡介13-14
• 2.2 基因信息可視化的發(fā)展和現(xiàn)狀14-16
• 2.2.1 Z曲線表示法14-15
• 2.2.2 瀏覽器表示法15
• 2.2.3 其他表示法15-16
• 2.3 分形圖形16-21
• 2.3.1 分形及其自相似性質(zhì)17-18
• 2.3.2 經(jīng)典分形圖形及生成方法18-21
• 3 DNA序列的分形圖形可視化方法21-25
• 3.1 DNA序列分形曲線表示原理21-23
• 3.1.1 謝爾賓斯基墊片22
• 3.1.2 希爾伯特曲線22-23
• 3.1.3 高斯伯曲線23
• 3.2 分形圖形DNA可視化圖像的構(gòu)成方法23-24
• 3.3 圖像的表達(dá)應(yīng)用實(shí)例24-25
• 4 圖像表達(dá)時(shí)的色譜選擇25-31
• 4.1 圖像構(gòu)成過程中的信息壓縮25-26
• 4.2 色譜選擇的重要性26-27
• 4.3 色彩圖像的表達(dá)意義27-31
• 4.3.1 希爾伯特曲線基因圖像27-28
• 4.3.2 高斯伯曲線基因圖像28-29
• 4.3.3 謝爾賓斯基曲線基因圖像29-31
• 5 總結(jié)31-33
• 5.1 本文主要工作31
• 5.2 主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)31
• 5.3 工作展望31-33
• 參考文獻(xiàn)33-34
• 致謝34-35
• 學(xué)術(shù)成果統(tǒng)計(jì)-作品、論文及專著發(fā)表35
• 學(xué)術(shù)成果統(tǒng)計(jì)-展覽及獲獎(jiǎng)35

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張春霆;生物信息學(xué)的現(xiàn)狀與展望[J];世界科技研究與發(fā)展;2000年06期

  本文關(guān)鍵詞：分形圖形與基因序列可視化，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：485519