本文關(guān)鍵詞：高原高血壓相關(guān)基因的生物信息學(xué)分析

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【摘要】：生物信息學(xué),是作為80年代興起的交叉學(xué)科,可破譯隱藏在DNA序列中的遺傳語(yǔ)言。如今,隨著生物信息學(xué)與計(jì)算機(jī)科學(xué)的高速發(fā)展,國(guó)際國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究越來(lái)越多,各種生物數(shù)據(jù)呈爆炸式增長(zhǎng),各種數(shù)據(jù)庫(kù)也相繼建立并日益完善,更加激起了研究者的熱情也使得一些研究工作更加便捷、高效。近年來(lái),隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)和科技的發(fā)展,生活在高原地區(qū)的人民、守護(hù)在祖國(guó)邊疆的邊防戰(zhàn)士、為科研奮斗在高原的學(xué)者等人群的高原病越來(lái)越收到國(guó)家的重視,其中高原高血壓是常見(jiàn)的高原病之一。長(zhǎng)期生活在高原或是第一次來(lái)高原的很多人都會(huì)有不同反應(yīng),因此對(duì)高原高血壓的研究具有重要的意義。本文以生物信息學(xué)為基礎(chǔ),在閱讀大量的高血壓相關(guān)文獻(xiàn)以及結(jié)合其他研究生的相關(guān)研究基礎(chǔ)上,通過(guò)對(duì)基因的差異性表達(dá)及其SNP注釋等方面來(lái)對(duì)高原低氧環(huán)境下影響高血壓的相關(guān)基因進(jìn)行研究,通過(guò)查找、搜集可靠地?cái)?shù)據(jù)來(lái)源,通過(guò)對(duì)比多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù),對(duì)所獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析,使數(shù)據(jù)來(lái)源更加可靠,為后續(xù)的分析提供有力基礎(chǔ)保障。本文也充分利用計(jì)算機(jī)技術(shù),使用比較便捷的工具進(jìn)行研究,如通過(guò)NCBI所提供的GEO2R實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)基因表達(dá)譜預(yù)處理,方便快捷的獲取相關(guān)結(jié)果。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)基因表達(dá)差異性分析的結(jié)果更加直觀,采用了比較流行的可視化工具Cytoscape,它提供了豐富的插件接口,使結(jié)果展示更加直觀、有針對(duì)性。在科學(xué)工作流程化分析方面,使用了目前比較熱門(mén)的BioKepler工具,它在大量數(shù)據(jù)處理和分析集成等方面非常突出,并且集成了R、MatlAB等通用的分析以及可視化軟件,使得本文的流程分析快捷、高效。總之,本文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和生物信息學(xué),充分利用計(jì)算機(jī)資源,對(duì)高原高血壓的相關(guān)基因做了分析,得到了目前已知的影響高原高血壓的基因,并對(duì)這些基因的SNP注釋得到在高原環(huán)境下針對(duì)高血壓癥狀中比較重要功能的基因突變,將這些分析結(jié)果以圖形、圖像等直觀的展現(xiàn)出來(lái)。這為其他研究者高血壓相關(guān)的差異表達(dá)基因的分析以及重要突變位點(diǎn)等的研究提供了一些借鑒。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 生物信息學(xué) 差異性表達(dá) cytoscape biokepler
【學(xué)位授予單位】：青海師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R544.11;TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 引言8-17
• 1.1 高血壓研究進(jìn)展8-9
• 1.1.1 高血壓的危害及現(xiàn)狀8-9
• 1.1.2 高原高血壓的介紹9
• 1.2 生物信息學(xué)的概論9-15
• 1.2.1 生物信息學(xué)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)介紹11
• 1.2.3 生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)主要分類11-12
• 1.2.4 生物數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理12-15
• 1.3 本文研究目的與內(nèi)容15-17
• 第二章 數(shù)據(jù)挖掘與生物信息17-26
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘17-20
• 2.1.1 數(shù)據(jù)挖掘方法及原理18-19
• 2.1.2 數(shù)據(jù)挖掘算法及模型19-20
• 2.2 生物數(shù)據(jù)信息20-25
• 2.2.1 基因表達(dá)調(diào)控機(jī)理20-23
• 2.2.2 基因表達(dá)數(shù)據(jù)介紹23-25
• 2.3 本章小結(jié)25-26
• 第三章 高血壓相關(guān)基因差異性表達(dá)26-43
• 3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源26-28
• 3.1.1 獲取高血壓相關(guān)的基因數(shù)據(jù)26-28
• 3.1.2 獲取基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)28
• 3.1.3 原始數(shù)據(jù)格式介紹28
• 3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理28-33
• 3.2.1 高血壓相關(guān)基因的互作關(guān)系處理29
• 3.2.2 GEO2R在線工具介紹29-30
• 3.2.3 表達(dá)譜數(shù)據(jù)預(yù)處理30-32
• 3.2.4 表達(dá)譜數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果32-33
• 3.3 Cytoscape分析差異表達(dá)的基因33-39
• 3.3.1 基本操作34
• 3.3.2 表達(dá)譜數(shù)據(jù)的可視化34-36
• 3.3.3 差異基因的分析36-37
• 3.3.4 高血壓相關(guān)差異表達(dá)基因的分析結(jié)果37-39
• 3.4 高血壓相關(guān)重要基因上突變的查找39-42
• 3.4.1 VEP注釋及流程39-41
• 3.4.2 相關(guān)基因的SNP的分析結(jié)果41-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第四章 Biokepler應(yīng)用流程分析43-52
• 4.1 Kepler背景43-45
• 4.1.1 Kepler系統(tǒng)43-44
• 4.1.2 R語(yǔ)言與生物信息44-45
• 4.2 Kepler實(shí)驗(yàn)45-51
• 4.2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源45-46
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/span>46
• 4.2.3 實(shí)驗(yàn)步驟方法46-50
• 4.2.4 流程圖及結(jié)果分析50-51
• 4.3 本章小結(jié)51-52
• 第五章 結(jié)論與展望52-53
• 5.1 本文主要工作52
• 5.2 展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-55
• 附錄 155-57
• 附錄 257-58
• 致謝58

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1 余軍,巴煥玲,李詩(shī)東,侯同川,周建勝,劉玉江,符中明;高原高血壓患者血清一氧化氮水平的變化及意義[J];臨床軍醫(yī)雜志;2003年04期

2 裴志偉;張雪峰;唐朝樞;耿彬;孫堂元;青格樂(lè)圖;祁裕;張莉;余振球;;硫化氫及一氧化氮?dú)怏w信號(hào)分子在高原高血壓發(fā)病中的作用[J];高血壓雜志;2006年02期

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7 劉安豐,杜安春,李獻(xiàn),陳義輝,扎西措姆;高原高血壓24h動(dòng)態(tài)血壓研究[J];河南診斷與治療雜志;2002年02期

8 陳浩,李獻(xiàn),次仁達(dá)瓦,浦瓊,米瑪倉(cāng)曲;高原高血壓患者的動(dòng)態(tài)血壓變化[J];中國(guó)心血管雜志;2003年03期

9 余軍,巴煥玲,李詩(shī)東,雷應(yīng)權(quán),侯同川,周建勝,符中明;高原高血壓患者血清一氧化氮的含量變化及卡托普利的干預(yù)作用[J];醫(yī)藥導(dǎo)報(bào);2004年03期

10 青格樂(lè)圖;張雪峰;裴志偉;馬德玉;;高原高血壓的動(dòng)態(tài)血壓變化[J];鐵道勞動(dòng)安全衛(wèi)生與環(huán)保;2006年02期

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1 李卓;高原高血壓相關(guān)基因的生物信息學(xué)分析[D];青海師范大學(xué);2015年

2 高傲;高原高血壓中醫(yī)證候聚類分析研究[D];北京中醫(yī)藥大學(xué);2014年

3 張力平;HIF1A基因?qū)Ω咴哐獕河绊懸蛩匮芯縖D];青海師范大學(xué);2015年

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本文編號(hào)：543990