基于大数据挖掘与可视化的HPV病毒基因组分析研究

发布时间：2025-04-18 01:10

　　 感染高危人乳头状瘤病毒(HPV)是宫颈癌发生的必要因素。目前宫颈癌治疗手段以毁损性手术为主,缺乏特效的阻断方法。临床检测仅覆盖23种亚型,占现存亚型10%,而且存在假阳性率和漏诊率问题。高通量测序技术产生的海量基因组大数据为HPV病毒的预防控制研究带来新契机。本文介绍一种易于使用的基于大数据挖掘技术的HPV病毒基因组分析与信息可视化流程框架。通过用比较基因组学分析方法构建的计算流程,实现了对HPV病毒基因组进行全基因组与关键核心基因组进化分析,并且可以对致病危险性较为明确毒株的关键核心基因氨基酸序列进行分类比较分析。通过对基因组大数据的有效挖掘分析,来探究HPV病毒基因组的核酸/氨基酸分子水平结构和氨基酸分类的偏好表达模式,与HPV病毒亚型分化和致病危险性的关系,为新发和未知的HPV病毒的快速确认提供必要的数据和证据支持,为临床宫颈癌的早期预防和诊断提供理论依据。

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【部分图文】：

图3 42个参比HPV毒株的关键核心基因组进化树与其氨基酸分类热图对应关系图

图242个HPV参比毒株在目前现存的298株HPV全基因组进化树上的分布情况3.氨基酸分类比较分析:

图1 HPV基因组数据挖掘分析框架流程图

HPV基因组数据挖掘分析包含3个步骤(图1):(1)数据预处理:从搜集HPV基因组数据最全面的genBank(genBank[http://www.ncbi.nih.gov/nucleotide/SRA/genBank]数据库下载所有病毒类基因组数据作为原始数据。采用Perl5....

图2 42个HPV参比毒株在目前现存的298株HPV全基因组进化树上的分布情况

包括全基因组进化树构建与分析和关键核心基因组进化树构建与分析两部分内容。（1）用全基因组进化树构建与分析:通过毒株在进化树上的位置,预测不同亚型毒株间亲缘性和潜在危险性,辅助新发或未知HPV病毒的分型鉴定。将预处理后的序列输入Dnasp软件计算同义替换率Ka/Ks均值,如果该值远....

本文编号：4040283