高原高血压相关基因的生物信息学分析

发布时间：2017-07-15 13:07

  本文关键词：高原高血压相关基因的生物信息学分析

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【摘要】：生物信息学,是作为80年代兴起的交叉学科,可破译隐藏在DNA序列中的遗传语言。如今,随着生物信息学与计算机科学的高速发展,国际国内的相关研究越来越多,各种生物数据呈爆炸式增长,各种数据库也相继建立并日益完善,更加激起了研究者的热情也使得一些研究工作更加便捷、高效。近年来,随着社会经济和科技的发展,生活在高原地区的人民、守护在祖国边疆的边防战士、为科研奋斗在高原的学者等人群的高原病越来越收到国家的重视,其中高原高血压是常见的高原病之一。长期生活在高原或是第一次来高原的很多人都会有不同反应,因此对高原高血压的研究具有重要的意义。本文以生物信息学为基础,在阅读大量的高血压相关文献以及结合其他研究生的相关研究基础上,通过对基因的差异性表达及其SNP注释等方面来对高原低氧环境下影响高血压的相关基因进行研究,通过查找、搜集可靠地数据来源,通过对比多个数据库,对所获取的数据进行整理、分析,使数据来源更加可靠,为后续的分析提供有力基础保障。本文也充分利用计算机技术,使用比较便捷的工具进行研究,如通过NCBI所提供的GEO2R实现对相关基因表达谱预处理,方便快捷的获取相关结果。为了实现对基因表达差异性分析的结果更加直观,采用了比较流行的可视化工具Cytoscape,它提供了丰富的插件接口,使结果展示更加直观、有针对性。在科学工作流程化分析方面,使用了目前比较热门的BioKepler工具,它在大量数据处理和分析集成等方面非常突出,并且集成了R、MatlAB等通用的分析以及可视化软件,使得本文的流程分析快捷、高效。总之,本文结合数据挖掘技术和生物信息学,充分利用计算机资源,对高原高血压的相关基因做了分析,得到了目前已知的影响高原高血压的基因,并对这些基因的SNP注释得到在高原环境下针对高血压症状中比较重要功能的基因突变,将这些分析结果以图形、图像等直观的展现出来。这为其他研究者高血压相关的差异表达基因的分析以及重要突变位点等的研究提供了一些借鉴。
【关键词】：数据挖掘 生物信息学 差异性表达 cytoscape biokepler
【学位授予单位】：青海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R544.11;TP311.13
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 引言8-17
• 1.1 高血压研究进展8-9
• 1.1.1 高血压的危害及现状8-9
• 1.1.2 高原高血压的介绍9
• 1.2 生物信息学的概论9-15
• 1.2.1 生物信息学国内外研究现状10-11
• 1.2.2 生物信息学数据库介绍11
• 1.2.3 生物信息学数据库主要分类11-12
• 1.2.4 生物数据的存储与管理12-15
• 1.3 本文研究目的与内容15-17
• 第二章 数据挖掘与生物信息17-26
• 2.1 数据挖掘17-20
• 2.1.1 数据挖掘方法及原理18-19
• 2.1.2 数据挖掘算法及模型19-20
• 2.2 生物数据信息20-25
• 2.2.1 基因表达调控机理20-23
• 2.2.2 基因表达数据介绍23-25
• 2.3 本章小结25-26
• 第三章 高血压相关基因差异性表达26-43
• 3.1 数据来源26-28
• 3.1.1 获取高血压相关的基因数据26-28
• 3.1.2 获取基因表达谱数据28
• 3.1.3 原始数据格式介绍28
• 3.2 数据预处理28-33
• 3.2.1 高血压相关基因的互作关系处理29
• 3.2.2 GEO2R在线工具介绍29-30
• 3.2.3 表达谱数据预处理30-32
• 3.2.4 表达谱数据预处理结果32-33
• 3.3 Cytoscape分析差异表达的基因33-39
• 3.3.1 基本操作34
• 3.3.2 表达谱数据的可视化34-36
• 3.3.3 差异基因的分析36-37
• 3.3.4 高血压相关差异表达基因的分析结果37-39
• 3.4 高血压相关重要基因上突变的查找39-42
• 3.4.1 VEP注释及流程39-41
• 3.4.2 相关基因的SNP的分析结果41-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第四章 Biokepler应用流程分析43-52
• 4.1 Kepler背景43-45
• 4.1.1 Kepler系统43-44
• 4.1.2 R语言与生物信息44-45
• 4.2 Kepler实验45-51
• 4.2.1 实验数据来源45-46
• 4.2.2 实验目的46
• 4.2.3 实验步骤方法46-50
• 4.2.4 流程图及结果分析50-51
• 4.3 本章小结51-52
• 第五章 结论与展望52-53
• 5.1 本文主要工作52
• 5.2 展望52-53
• 参考文献53-55
• 附录 155-57
• 附录 257-58
• 致谢58

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本文编号：543990