基于動態(tài)短序列比對算法的高血壓多態(tài)性位點挖掘檢測
發(fā)布時間：2021-08-14 05:45
近年來,我國高血壓疾病發(fā)病率逐年增高,發(fā)病群體越來越低齡化,嚴重威脅居民身體健康。由于該疾病病因復雜,大多是遺傳因素、環(huán)境因素、生活方式等綜合作用的結(jié)果,因此在預防和治療研究方面困難重重。單核苷酸多態(tài)性作為第三代分子標記在探索表達基因與疾病關(guān)聯(lián)關(guān)系中發(fā)揮著巨大作用。通過對高血壓患者基因組序列中SNPs位點識別檢測,進而確定高血壓疾病易感基因,在基因水平上探究高血壓形成的分子機制,對高血壓的預防和治療具有重要意義和價值。隨著生物信息學與生物信息技術(shù)的快速發(fā)展,高通量測序成本降低,使得生物數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長,這給SNPs挖掘研究帶來機遇的同時也帶來了巨大的挑戰(zhàn)。目前,該領(lǐng)域存在的主要問題是現(xiàn)有SNPs識別算法不能很好滿足當前大數(shù)據(jù)分析需求。如何快速準確地從海量臨床醫(yī)學組學數(shù)據(jù)中挖掘出高血壓疾病相關(guān)SNPs位點,將復雜冗長的堿基序列轉(zhuǎn)化為高效可讀的信息是當前研究的重點和難點。本文通過對現(xiàn)階段主流SNPs識別檢測算法深入研究,提出一種基于動態(tài)短序列比對算法的SNPs識別檢測模型,來準確定位和快速查找SNP s位點。本文實現(xiàn)以下幾個方面的創(chuàng)新:（1）提出一種基于FMinde...
【文章來源】：青海師范大學青海省
【文章頁數(shù)】：59 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
FM-index索引實現(xiàn)過程
哈希索引表構(gòu)建過程
圖 2-3 SNP 示意圖 DNA 序列中，堿基變異可能出現(xiàn)在序列的任何位置，根據(jù)變異區(qū)它們分為三類：發(fā)生在基因編碼區(qū)內(nèi)的序列上，發(fā)生在基因周邊列上，發(fā)生在基因之間的序列上�？傮w上，位于基因編碼區(qū)內(nèi)的少，因為在外顯子內(nèi)發(fā)生該類型變異的概率僅僅是周圍序列的五
【參考文獻】：
期刊論文
[1]纈沙坦聯(lián)合硝苯地平控釋片治療原發(fā)性高血壓的臨床效果觀察[J]. 張軍賢. 名醫(yī). 2019(01)
[2]SNP檢測算法的分析與應用[J]. 鄧妍,王藝霏,李金山,王君. 分子植物育種. 2018(11)
[3]高通量測序數(shù)據(jù)比對算法研究進展[J]. 陶然,宋曉峰. 計算機與應用化學. 2018(01)
[4]SBV:基于SVG的生物信息可視化軟件[J]. 蔡瑞初,林殷嫻,艾鵬. 計算機科學. 2017(10)
[5]全基因組關(guān)聯(lián)研究中的遺傳位點分析方法[J]. 卜慶偉,楊雨詩,葛方麗,陳雄. 科學技術(shù)與工程. 2017(17)
[6]全基因組關(guān)聯(lián)分析與PLINK軟件的應用[J]. 李瑞,張引娣,劉奮進. 中國數(shù)字醫(yī)學. 2017(03)
[7]單核苷酸多態(tài)性及其數(shù)據(jù)庫[J]. 徐星. 信息與電腦(理論版). 2016(20)
[8]第二代測序技術(shù)的發(fā)展及應用[J]. 張丁予,章婷曦,王國祥. 環(huán)境科學與技術(shù). 2016(09)
[9]四種常用的生物序列比對軟件比較[J]. 陳鳳珍,李玲,操利超,嚴志祥. 生物信息學. 2016(01)
[10]兩序列比對算法與軟件研究進展[J]. 焦雅,高靜,張文廣. 計算機應用與軟件. 2015(06)
博士論文
[1]MOEA/D算法及其在多序列比對中的應用研究[D]. 祝華正.重慶大學 2015
[2]ACE、HIF1AN、EGLN1基因多態(tài)性與急性高原病的相關(guān)性研究[D]. 張恩浩.第三軍醫(yī)大學 2015
[3]基因序列比對算法在SNP中的研究及應用[D]. 康曉軍.華中農(nóng)業(yè)大學 2011
[4]單核苷酸多態(tài)性分析算法的研究與應用[D]. 王峻.哈爾濱工業(yè)大學 2010
碩士論文
[1]基于變長種子的找全測序序列比對算法研究及優(yōu)化[D]. 郭睿東.中國科學技術(shù)大學 2018
[2]RNA-Seq Reads mapping中基于Spark的并行FM-Index算法研究[D]. 劉芳.內(nèi)蒙古師范大學 2018
[3]面向高通量測序序列的比對算法研究[D]. 陶然.南京航空航天大學 2018
[4]基于高原高血壓下的生物大數(shù)據(jù)可視化研究[D]. 盧沛良.青海師范大學 2017
[5]高原高血壓異常表達基因識別與檢測模型構(gòu)建[D]. 徐星.青海師范大學 2017
[6]桉樹基因測序數(shù)據(jù)SNP的模式識別方法的研究[D]. 林偉森.華南農(nóng)業(yè)大學 2016
[7]單核苷酸多態(tài)性識別軟件設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 曹猛.天津理工大學 2016
[8]基于短序列比對的InDel檢測算法研究[D]. 汪曉丹.哈爾濱工業(yè)大學 2015
[9]基于后綴樹與后綴數(shù)組混合結(jié)構(gòu)的基因序列比對算法研究[D]. 焦雅.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學 2015
[10]生物序列比對中BWT索引技術(shù)及其算法研究[D]. 趙雅男.中國科學技術(shù)大學 2015
本文編號：3341883
【文章來源】：青海師范大學青海省
【文章頁數(shù)】：59 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
FM-index索引實現(xiàn)過程
哈希索引表構(gòu)建過程
圖 2-3 SNP 示意圖 DNA 序列中，堿基變異可能出現(xiàn)在序列的任何位置，根據(jù)變異區(qū)它們分為三類：發(fā)生在基因編碼區(qū)內(nèi)的序列上，發(fā)生在基因周邊列上，發(fā)生在基因之間的序列上�？傮w上，位于基因編碼區(qū)內(nèi)的少，因為在外顯子內(nèi)發(fā)生該類型變異的概率僅僅是周圍序列的五
【參考文獻】：
期刊論文
[1]纈沙坦聯(lián)合硝苯地平控釋片治療原發(fā)性高血壓的臨床效果觀察[J]. 張軍賢. 名醫(yī). 2019(01)
[2]SNP檢測算法的分析與應用[J]. 鄧妍,王藝霏,李金山,王君. 分子植物育種. 2018(11)
[3]高通量測序數(shù)據(jù)比對算法研究進展[J]. 陶然,宋曉峰. 計算機與應用化學. 2018(01)
[4]SBV:基于SVG的生物信息可視化軟件[J]. 蔡瑞初,林殷嫻,艾鵬. 計算機科學. 2017(10)
[5]全基因組關(guān)聯(lián)研究中的遺傳位點分析方法[J]. 卜慶偉,楊雨詩,葛方麗,陳雄. 科學技術(shù)與工程. 2017(17)
[6]全基因組關(guān)聯(lián)分析與PLINK軟件的應用[J]. 李瑞,張引娣,劉奮進. 中國數(shù)字醫(yī)學. 2017(03)
[7]單核苷酸多態(tài)性及其數(shù)據(jù)庫[J]. 徐星. 信息與電腦(理論版). 2016(20)
[8]第二代測序技術(shù)的發(fā)展及應用[J]. 張丁予,章婷曦,王國祥. 環(huán)境科學與技術(shù). 2016(09)
[9]四種常用的生物序列比對軟件比較[J]. 陳鳳珍,李玲,操利超,嚴志祥. 生物信息學. 2016(01)
[10]兩序列比對算法與軟件研究進展[J]. 焦雅,高靜,張文廣. 計算機應用與軟件. 2015(06)
博士論文
[1]MOEA/D算法及其在多序列比對中的應用研究[D]. 祝華正.重慶大學 2015
[2]ACE、HIF1AN、EGLN1基因多態(tài)性與急性高原病的相關(guān)性研究[D]. 張恩浩.第三軍醫(yī)大學 2015
[3]基因序列比對算法在SNP中的研究及應用[D]. 康曉軍.華中農(nóng)業(yè)大學 2011
[4]單核苷酸多態(tài)性分析算法的研究與應用[D]. 王峻.哈爾濱工業(yè)大學 2010
碩士論文
[1]基于變長種子的找全測序序列比對算法研究及優(yōu)化[D]. 郭睿東.中國科學技術(shù)大學 2018
[2]RNA-Seq Reads mapping中基于Spark的并行FM-Index算法研究[D]. 劉芳.內(nèi)蒙古師范大學 2018
[3]面向高通量測序序列的比對算法研究[D]. 陶然.南京航空航天大學 2018
[4]基于高原高血壓下的生物大數(shù)據(jù)可視化研究[D]. 盧沛良.青海師范大學 2017
[5]高原高血壓異常表達基因識別與檢測模型構(gòu)建[D]. 徐星.青海師范大學 2017
[6]桉樹基因測序數(shù)據(jù)SNP的模式識別方法的研究[D]. 林偉森.華南農(nóng)業(yè)大學 2016
[7]單核苷酸多態(tài)性識別軟件設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 曹猛.天津理工大學 2016
[8]基于短序列比對的InDel檢測算法研究[D]. 汪曉丹.哈爾濱工業(yè)大學 2015
[9]基于后綴樹與后綴數(shù)組混合結(jié)構(gòu)的基因序列比對算法研究[D]. 焦雅.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學 2015
[10]生物序列比對中BWT索引技術(shù)及其算法研究[D]. 趙雅男.中國科學技術(shù)大學 2015
本文編號：3341883
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