發(fā)布時間：2017-07-15 13:07

  本文關(guān)鍵詞：高原高血壓相關(guān)基因的生物信息學分析

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)挖掘 生物信息學 差異性表達 cytoscape biokepler

【摘要】：生物信息學,是作為80年代興起的交叉學科,可破譯隱藏在DNA序列中的遺傳語言。如今,隨著生物信息學與計算機科學的高速發(fā)展,國際國內(nèi)的相關(guān)研究越來越多,各種生物數(shù)據(jù)呈爆炸式增長,各種數(shù)據(jù)庫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,隨著社會經(jīng)濟和科技的發(fā)展,生活在高原地區(qū)的人民、守護在祖國邊疆的邊防戰(zhàn)士、為科研奮斗在高原的學者等人群的高原病越來越收到國家的重視,其中高原高血壓是常見的高原病之一。長期生活在高原或是第一次來高原的很多人都會有不同反應(yīng),因此對高原高血壓的研究具有重要的意義。本文以生物信息學為基礎(chǔ),在閱讀大量的高血壓相關(guān)文獻以及結(jié)合其他研究生的相關(guān)研究基礎(chǔ)上,通過對基因的差異性表達及其SNP注釋等方面來對高原低氧環(huán)境下影響高血壓的相關(guān)基因進行研究,通過查找、搜集可靠地數(shù)據(jù)來源,通過對比多個數(shù)據(jù)庫,對所獲取的數(shù)據(jù)進行整理、分析,使數(shù)據(jù)來源更加可靠,為后續(xù)的分析提供有力基礎(chǔ)保障。本文也充分利用計算機技術(shù),使用比較便捷的工具進行研究,如通過NCBI所提供的GEO2R實現(xiàn)對相關(guān)基因表達譜預處理,方便快捷的獲取相關(guān)結(jié)果。為了實現(xiàn)對基因表達差異性分析的結(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、有針對性。在科學工作流程化分析方面,使用了目前比較熱門的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,充分利用計算機資源,對高原高血壓的相關(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,并對這些基因的SNP注釋得到在高原環(huán)境下針對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。這為其他研究者高血壓相關(guān)的差異表達基因的分析以及重要突變位點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 差異性表達 cytoscape biokepler
【學位授予單位】：青海師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：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 生物信息學的概論9-15
• 1.2.1 生物信息學國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 生物信息學數(shù)據(jù)庫介紹11
• 1.2.3 生物信息學數(shù)據(jù)庫主要分類11-12
• 1.2.4 生物數(shù)據(jù)的存儲與管理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 基因表達調(diào)控機理20-23
• 2.2.2 基因表達數(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26-43
• 3.1 數(shù)據(jù)來源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 表達譜數(shù)據(jù)預處理30-32
• 3.2.4 表達譜數(shù)據(jù)預處理結(jié)果32-33
• 3.3 Cytoscape分析差異表達的基因33-39
• 3.3.1 基本操作34
• 3.3.2 表達譜數(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語言與生物信息44-45
• 4.2 Kepler實驗45-51
• 4.2.1 實驗數(shù)據(jù)來源45-46
• 4.2.2 實驗目的46
• 4.2.3 實驗步驟方法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53-55
• 附錄 155-57
• 附錄 257-58
• 致謝58

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 余軍,巴煥玲,李詩東,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

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4 張西洲;鄭延安;;288例高原高血壓發(fā)病情況調(diào)查[J];解放軍預防醫(yī)學雜志;1993年01期

5 李麗娟;李瓊;魏玲;;亞高原高血壓與糖尿病的關(guān)系[J];中國現(xiàn)代醫(yī)生;2013年09期

6 劉安豐,杜安春,李獻,楊長年,陳義輝,尼瑪普尺,達娃,米拉,阿米娜;高原高血壓患者動態(tài)血壓與左室舒張功能的關(guān)系[J];西藏醫(yī)藥雜志;2001年01期

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

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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;2014年

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本文編號：543990