隨著高通量測序技術(shù)的迅猛發(fā)展和測序成本的持續(xù)降低,海量的生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長,這給我們帶來了機遇和挑戰(zhàn)——如何挖掘這些海量數(shù)據(jù)背后的生物學(xué)意義。這篇博士論文主要目標是發(fā)展基于多種不同維度組學(xué)數(shù)據(jù)的整合策略來分析生物醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù),揭示腫瘤發(fā)生,發(fā)展和轉(zhuǎn)移的機制,以期發(fā)現(xiàn)腫瘤中新的診斷和預(yù)后標記以及治療靶點。論文共分為四章。第一章,引導(dǎo)和概述第二章,我們發(fā)展了可用于RRBS基準化分析的模擬器,RRBSsim。通過利用肺癌實際RRBS數(shù)據(jù)和模擬產(chǎn)生的數(shù)據(jù),我們?nèi)婢C合地評估了 7個RRBS的比對算法。我們的結(jié)果表明bwa-meth和BS Seeker2（bowtie2）的分析功效、準確性以及效率較高。同時,我們也發(fā)現(xiàn)了不同RRBS工具結(jié)果不一致的CpGs具有測序深度低,中等程度甲基化的特征或者其主要位于CpG島岸和基因體內(nèi)。因此,當(dāng)前的RRBS工具并不能有效的分析這些CpGs,需要我們謹慎解讀這些CpGs背后的生物學(xué)知識。我們的研究結(jié)果不僅可以幫助生物學(xué)家通過RRBS分析獲得可靠的生物有關(guān)的預(yù)測結(jié)果,還可以為之后開發(fā)更加強大高效的RRBS工具提供強有力的指導(dǎo)和建議。第三章,我們首次利用... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：121 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．１?ｔＲＦｓ生成和成熟

?Ｂ??圖２．１ＰＡＸ７基因的ＤＮＡ甲基化圖譜??其次，我們從圖２．２Ａ可以看出不同比對工具之間檢測到共有的ＣｐＧ位點比??例，變化范圍從７８．３％到９７．２％，均值為８９．２％。尤其值得關(guān)注的是，使用ｂｏｗｔｉｅ??工具的ＢＳ－Ｓｅｅｋｅｒ２?（比如，ＢＳ－Ｓｅｅｋｅｒ２－ｂｏｗｔｉｅ）檢測到的ＣｐＧ位點與其它軟件??有較大不同，有平均超過１５％?ＣｐＧ位點是其它軟件所沒有得到的。然而，使用??ｂｏｗｔｉｅ２?工具的?ＢＳ－Ｓｅｅｋｅｒ２（比如，ＢＳ－Ｓｅｅｋｅｒ２－ｌｏｃａｌ?和?ＢＳ－Ｓｅｅｋｅｒ２－ｅ２ｅ）檢測到??與其他軟件共有的ＣｐＧ位點數(shù)目有了顯著提高

Ｐｒｏｍｏｔｅｒ?Ｂ??圖２．１ＰＡＸ７基因的ＤＮＡ甲基化圖譜??其次，我們從圖２．２Ａ可以看出不同比對工具之間檢測到共有的ＣｐＧ位點比??例，變化范圍從７８．３％到９７．２％，均值為８９．２％。尤其值得關(guān)注的是，使用ｂｏｗｔｉｅ??工具的ＢＳ－Ｓｅｅｋｅｒ２?（比如，ＢＳ－Ｓｅｅｋｅｒ２－ｂｏｗｔｉｅ）檢測到的ＣｐＧ位點與其它軟件??有較大不同，有平均超過１５％?ＣｐＧ位點是其它軟件所沒有得到的。然而，使用??ｂｏｗｔｉｅ２?工具的?ＢＳ－Ｓｅｅｋｅｒ２（比如，ＢＳ－Ｓｅｅｋｅｒ２－ｌｏｃａｌ?和?ＢＳ－Ｓｅｅｋｅｒ２－ｅ２ｅ）檢測到??與其他軟件共有的ＣｐＧ位點數(shù)目有了顯著提高


本文編號：3252541