牦牛基因组数据库建设
发布时间:2021-01-14 09:38
牦牛是高寒高海拔地区特有的家畜,主要分布在我国青藏高原海拔3000-5500米以上的地区,并为高原地区的牧民提供了吃、住、行等基本生存保证。牦牛适应高海拔地区的严寒、缺氧、缺草等恶劣自然条件,使其成为哺乳动物中研究低氧适应性的理想模式物种。在第二代高通量测序技术的驱动下,我们用时多年开展了牦牛全基因组测序,以便为研究人员提供高质量基因组序列;在获得基因组序列的同时,我们也花费了近五年的时间构建和优化牦牛基因组数据库,提供高质量的参考基因集以及高密度的遗传图谱,让广大研究人员方便地访问牦牛基因组数据资源,从而获得对牛类基因功能和分子育种研究有用的信息。我们采用多种生物信息学方法构建牦牛基因组数据库(Yak Genome Database:http://me.lzu.edu.cn/yak),收集、分析、存储和共享牦牛基因组和相关数据资源;尤其是使用了Mercator和MAVID软件,对人、黄牛和牦牛的基因组数据进行了全基因组比对,完成了相应的共线性同源区域的分析和展示;整合了3头家养牦牛和3头野生牦牛的基因组重测序数据,以及SNP、InDel和结构变异等遗传变异的分析结果。数据库使用Ubu...
【文章来源】:兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:92 页
【学位级别】:博士
【文章目录】:
中文摘要
Abstract
第一章 研究背景
1.1 基因组学概述
1.1.1 基因组
1.1.2 基因组测序技术
1.1.3 第二代测序技术推动多物种全基因组测序
1.2 牦牛基因组研究进展
1.3 基因组数据库研究进展
1.3.1 基因组数据库的功能
1.3.2 基因组数据库的分类及特点
1.3.3 基因组浏览器
1.4 牦牛基因组数据库相关数据
1.4.1 重复序列
1.4.2 基因功能注释
1.4.3 比较基因组数据
1.4.4 群体基因组数据
1.5 研究目的和意义
第二章 材料和方法
2.1 数据准备
2.1.1 注释重复序列
2.1.2 基因功能注释
2.1.3 比较基因组数据
2.1.4 牦牛群体基因组
2.2 数据库平台构建
2.2.1 硬件与软件平台
2.2.2 数据库的结构
2.2.3 创建数据库
2.3 数据库网页构建
2.3.1 注释检索
2.3.2 基因信息
2.3.3 序列搜索
2.3.4 基因组浏览器
2.3.5 引物设计
2.3.6 共线性浏览器
第三章 结果
3.1 数据库数据
3.1.1 重复序列注释
3.1.2 基因功能注释
3.1.3 全基因组比对
3.2 数据库网页
3.2.1 文本搜索
3.2.2 基因组浏览器
3.2.3 序列搜索
3.2.4 全基因组比对浏览器
3.2.5 数据下载
3.2.6 群体基因组
第四章 讨论
4.1 数据库数据
4.1.1 重复序列注释
4.1.2 基因功能注释
4.1.3 全基因组比对
4.2 牦牛基因组数据库
4.3 对数据库分析平台的展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢
作者简历
附录
本文编号:2976668
【文章来源】:兰州大学甘肃省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:92 页
【学位级别】:博士
【文章目录】:
中文摘要
Abstract
第一章 研究背景
1.1 基因组学概述
1.1.1 基因组
1.1.2 基因组测序技术
1.1.3 第二代测序技术推动多物种全基因组测序
1.2 牦牛基因组研究进展
1.3 基因组数据库研究进展
1.3.1 基因组数据库的功能
1.3.2 基因组数据库的分类及特点
1.3.3 基因组浏览器
1.4 牦牛基因组数据库相关数据
1.4.1 重复序列
1.4.2 基因功能注释
1.4.3 比较基因组数据
1.4.4 群体基因组数据
1.5 研究目的和意义
第二章 材料和方法
2.1 数据准备
2.1.1 注释重复序列
2.1.2 基因功能注释
2.1.3 比较基因组数据
2.1.4 牦牛群体基因组
2.2 数据库平台构建
2.2.1 硬件与软件平台
2.2.2 数据库的结构
2.2.3 创建数据库
2.3 数据库网页构建
2.3.1 注释检索
2.3.2 基因信息
2.3.3 序列搜索
2.3.4 基因组浏览器
2.3.5 引物设计
2.3.6 共线性浏览器
第三章 结果
3.1 数据库数据
3.1.1 重复序列注释
3.1.2 基因功能注释
3.1.3 全基因组比对
3.2 数据库网页
3.2.1 文本搜索
3.2.2 基因组浏览器
3.2.3 序列搜索
3.2.4 全基因组比对浏览器
3.2.5 数据下载
3.2.6 群体基因组
第四章 讨论
4.1 数据库数据
4.1.1 重复序列注释
4.1.2 基因功能注释
4.1.3 全基因组比对
4.2 牦牛基因组数据库
4.3 对数据库分析平台的展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢
作者简历
附录
本文编号:2976668
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