免疫基因网络的构建和评估及在猪抗病育种高通量数据分析中的初步应用

发布时间：2024-10-05 01:49

　　免疫系统的正常工作对于机体健康具有重要作用,免疫系统的失职、失察或者过激反应都会引发感染或者其他疾病。由于免疫系统组成和反应的复杂性,同时受限于生物实验技术和实验结果分析方法,使得复杂疾病的诊断、解释和动物育种有效分子标记的开发成为生物医学和动物育种的重点和难点。各种高通量生物技术的发展,特别是以蛋白质互作网络和基因调控网络为代表的生物网络显示了很好的基因间的复杂作用关系,为复杂疾病和动物抗病育种提供了大量可靠的数据支持。目前,高通量数据的获取不再困难,研究人员面临的挑战是如何在生物医学和动物遗传育种研究过程中运用这些数据。 本研究旨在发展高通量的免疫基因组学分析平台和方法,在哺乳动物全或近全免疫基因组数据的收集、整理的基础上,通过全或近全免疫基因网络的构建与评估,深入解析了动物免疫基因组的特点,并将免疫基因组/免疫网络作为工具,初步运用于表达谱和GWAS。主要结果和发现如下： 1.全或近全免疫基因组数据的收集、免疫基因网络的建立与评估 原始数据主要来源于6个蛋白质数据库(BioGRID、InAct、HPRD、Innatedb、 Reactom、MINT)和4个基因通路数据库...

【文章页数】：98 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
缩略词表
1 绪论
    1.1 前言
    1.2 系统生物学与基因网络生物学
        1.2.1 系统生物学的定义
        1.2.2 生物网络类型
        1.2.3 生物网络的获取方法
        1.2.4 生物网络的特征
        1.2.5 生物网络在后基因组时代的应用
    1.3 本文的研究内容与创新
    1.4 本文的内容写作安排
2 免疫基因网络的构建、评估
    2.1 前言
        2.1.1 问题的由来
        2.1.2 免疫基因网络概述
        2.1.3 免疫基因网络建立的假设
        2.1.4 免疫基因网络的作用、目的及意义
    2.2 材料与方法
        2.2.1 生物网络数据
        2.2.2 免疫基因数据
        2.2.3 免疫基因网络的构建
        2.3.4 免疫基因网络的评估
    2.3 实验结果
        2.3.1 互作数据的收集与整理
        2.3.2 免疫基因的收集与整理
        2.3.3 免疫基因网络的构建
        2.3.4 免疫基因网络的评估
            2.3.4.1 免疫基因网络的分子组成
            2.3.4.2 免疫基因网络的拓扑学结构评估
        2.3.5 免疫基因网络的可靠性和全面性评估
3 免疫基因网络应用于高通量表达谱基因芯片
    3.1 前言
        3.1.1 问题的由来
        3.1.2 文献综述
    3.2 实验材料与方法
        3.2.1 实验动物群体及设计
        3.2.2 实验材料
        3.2.3 试验方法
    3.3 实验结果
        3.3.1 差异表达基因分析
        3.3.2 基因集富集分析(GSEA)
4 免疫基因网络应用于猪外周血淋巴细胞亚型全基因组关联分析(GWAS)和转录组芯片的整合分析研究
    4.1 前言
        4.1.1 问题的由来
        4.1.2 关于血液表型的GWAS研究综述
        4.1.3 T淋巴细胞及亚群在临床诊断当中的应用
        4.1.4 关于淋巴细胞的全基因组关联分析(GWAS)进展
        4.1.5 全基因组关联分析进展及碰到的问题
    4.2 实验材料与方法
        4.2.1 实验动物群体及设计
        4.2.2 试验材料
            4.2.2.1 全基因组SNP数据
            4.2.2.2 T细胞亚型表型数据
            4.2.2.3 GWAS结果极端个体的表达谱芯片
        4.2.3 实验方法
            4.2.3.1 全基因组关联分析的方法
            4.2.3.2 表达谱芯片分析
            4.2.3.3 致因网络的构建
            4.2.3.4 致因网络应用与表达谱芯片分析
    4.3 实验结果
        4.3.1 PolyI：C刺激前后T细胞亚型表型的变化
        4.3.2 各类型细胞表型的GWAS结果
            4.3.2.1 T淋巴细胞亚型细胞的GWAS结果
            4.3.2.2 CD4 T细胞与CD8 T细胞比率的GWAS分析结果
            4.3.2.3 非T淋巴细胞亚型的分析结果
        4.3.3 区域内候选基因致因网络的构建
        4.3.4 GWAS显著区间内候选基因的网络分析
5 讨论
6 小结
参考文献
攻读学位期间撰写论文题录
致谢



本文编号：4007402