基于web的微生物群落多样性分析及可视化的研究与实现

发布时间：2021-05-09 10:04

　　微生物学研究的传统渠道主要是分离纯化和培养微生物,但不能针对不可培养的物种进行研究,从而导致学科发展遭遇瓶颈。随着分子生物学时代的到来,许多新技术被广泛运用到微生物多样性鉴定的研究领域,其中基于16S20rRNA的第二代高通量测序技术已逐步成为主流。但由于测序得到的基因数据量庞大（数量级多在10⁵-10⁸之间）,如何快速从中挖掘分析出微生物群落多样性的相关信息已成为该领域研究的重难点。近年来生物信息学将计算机技术广泛应用于生物学研究,成果颇丰,该模式对于解决基于测序数据挖掘的微生物群落多样性分析难题具有重要指导意义。本论文主要针对于研究者分析微生物群落多样性的现实困难和需求,研究出了一套基于16S20rRNA测序数据的分析方法,并综合运用该方法开发实现了一个基于Web的微生物多样性信息在线分析及可视化展示的系统。本系统功能主要分为三个部分,即元数据准备部分、后台微生物多样性分析部分和前端分析结果可视化部分。其中元数据准备部分主要实现建立项目、上传序列、设置参数、提交运行的功能;后台多样性信息分析部分主要实现元数据优化、群落组成分析、OTU聚类... 

【文章来源】：辽宁大学辽宁省 211工程院校

【文章页数】：105 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状分析
    1.3 主要研究内容及组织结构
        1.3.1 主要研究内容
        1.3.2 本文的组织结构
第2章 相关技术综述
    2.1 Node.js技术
    2.2 服务器框架Express
    2.3 MongoDB数据库
    2.4 前端框架Vue.js
    2.5 16S rRNA测序数据概述
        2.5.1 FASTA格式说明
        2.5.2 FASTAQ格式说明
    2.6 微生物群落多样性分析
        2.6.1 元数据预处理
        2.6.2 OTU聚类分析
        2.6.3 多样性比较之Alpha分析
        2.6.4 多样性比较之Beta分析
    2.7 本章小结
第3章 系统需求分析
    3.1 需求概述
        3.1.1 用户特征分析
        3.1.2 核心业务分析
    3.2 功能性需求分析
        3.2.1 系统顶层用例
        3.2.2 用户信息管理
        3.2.3 项目管理
        3.2.4 待分析元数据准备
        3.2.5 系统通知管理
        3.2.6 分析结果管理
    3.3 非功能性需求分析
        3.3.1 可靠性需求
        3.3.2 性能需求
        3.3.3 可扩展性需求
        3.3.4 安全性需求
    3.4 系统可行性分析
        3.4.1 技术可行性
        3.4.2 经济可行性
    3.5 本章小结
第4章 系统设计与实现
    4.1 系统总体设计
        4.1.1 系统架构设计
        4.1.2 核心分析流程设计
        4.1.3 项目目录结构设计
        4.1.4 系统页面UI设计
    4.2 系统功能模块划分与实现
        4.2.1 模块划分
        4.2.2 模块实现
    4.3 数据库设计
        4.3.1 实体关系设计
        4.3.2 数据表设计
        4.3.3 数据库功能实现
    4.4 系统部署
    4.5 本章小结
第5章 系统关键技术与实现
    5.1 序列拼接技术
        5.1.1 序列拼接的问题描述
        5.1.2 序列拼接的策略
        5.1.3 序列拼接算法的实现
    5.2 序列比对技术
        5.2.1 序列比对的生物意义
        5.2.2 序列比对的模型选择
        5.2.3 序列比对算法的实现
    5.3 数据可视化技术运用
        5.3.1 可视化技术选择
        5.3.2 框架运用
        5.3.3 可视化效果的实现
    5.4 基于事件回调的性能优化
        5.4.1 系统性能瓶颈分析
        5.4.2 Node.js的异步优势
        5.4.3 微生物多样性分析任务调度
    5.5 本章小结
第6章 系统测试
    6.1 测试原理概述
    6.2 功能性测试
        6.2.1 接口单元测试
        6.2.2 接口集成测试
        6.2.3 功能模块测试
    6.3 非功能性测试
        6.3.1 兼容性测试
        6.3.2 稳定性测试
        6.3.3 并发控制测试
    6.4 本章小结
第7章 总结与展望
    7.1 本文总结
    7.2 展望
致谢
参考文献
攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况


【参考文献】：
期刊论文
[1]关系数据库设计原理与分析[J]. 温立辉.  无线互联科技. 2018(01)
[2]Node.js中Express框架路由机制的研究[J]. 程桂花,沈炜,何松林,张珂杰.  工业控制计算机. 2016(08)
[3]16S20rRNA基因在微生物生态学中的应用[J]. 刘驰,李家宝,芮俊鹏,安家兴,李香真.  生态学报. 2015(09)
[4]Node.js:一种新的Web应用构建技术[J]. 王金龙,宋斌,丁锐.  现代电子技术. 2015(06)
[5]对几款浏览器兼容性的测试分析[J]. 董启雄,唐清安,陈广旭.  计算机光盘软件与应用. 2012(18)
[6]16S20rRNA测序在细菌鉴定中的应用[J]. 龙雯,陈存社.  北京工商大学学报(自然科学版). 2006(05)
[7]利用变性梯度凝胶电泳分析微生物的多样性[J]. 付琳林,李海星,曹郁生.  生物技术通报. 2004(02)
[8]计算机软件测试方法的研究[J]. 马瑞芳,王会燃.  小型微型计算机系统. 2003(12)
[9]数据可视化的研究与发展[J]. 刘勘,周晓峥,周洞汝.  计算机工程. 2002(08)

博士论文
[1]植物基因组串联重复序列的数据挖掘及在线服务平台的构建[D]. 于景印.中国农业科学院 2017

硕士论文
[1]基于Android与Node.js的车友会系统设计与实现[D]. 戴鹏程.南昌航空大学 2017
[2]基于Angular.js-J2EE的K12阅读互动平台的设计与实现[D]. 陈怡同.北京交通大学 2016
[3]基于K-mer相似性算法的DNA探针设计系统[D]. 崔晓飞.哈尔滨工业大学 2016
[4]基于D3.js的数据可视化系统框架设计与实现[D]. 权鑫.北京交通大学 2016
[5]电力系统数据挖掘可视化平台的关键技术研究与实现[D]. 吴建建.郑州大学 2016
[6]基于Hadoop的基因组分析平台构建[D]. 包永红.内蒙古大学 2015
[7]双序列比对Needleman-Wunsch算法的分布式并行优化研究[D]. 冯百龙.内蒙古农业大学 2015
[8]基于Galaxy的高通量生物数据分析平台[D]. 卢冰心.华东师范大学 2013



本文编号：3177107