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基因组学和医学生物信息学(1)
基因是遗传信息的结构与功能单位.可指一段DNA分子,也可指一段RNA分子.基因组是指一个物种的全部遗传信息的总和,可指一套染色体,也可指其中全部核酸.基因组学是指从基因水平研究遗传的学科.人类基因组计划(HGP)的发展、完成,使基因组学成为一门高度综合的,跨学科的科学,同时也促进了生物信息学的出现和发展,所以初被称为基因组信息学.同样,HGP的迅速发展、取得巨大的成果,有赖于生物信息学和生物信息网新学科的发展.
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人工神经网络在基因组信息学中的应用
在信息处理技术的推动下,基因组学研究不断走向深入.伴随着由此带来的信息爆炸,以分析和挖掘基因组数据信息为基本内容的基因组信息学应运而生.随着基因组信息学的研究不断深入,相关计算机技术的发展将发挥日益重要的作用.人工神经网络作为一种并行的计算模型,在特征识别与分类的实现方面表现出优良的特性,非常适合于基因信息学的研究,并在实践中得到了广泛的应用.本文对人工神经网络在基因组信息学中的常用模型、运用实例及其发展前景进行综述.
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六种基因表达谱数据筛选差异表达基因方法的比较
目的 比较SAM方法、Bonferroni校正法、BH法等6种基因表达谱数据筛选差异表达基因的方法,探讨了各种方法的筛选效果.方法 采用6种待比较的方法处理不同样本量和方差条件下的模拟数据,比较筛选结果与模拟设定的差异,计算相应的考核指标,探讨6种方法筛选差异表达基因的效果.结果 Bonferroni校正法、Sidak校正法和Hochberg法可将FWER、FDR控制在很低的水平,但是筛选出的差异表达基因数比较少;成组t检验方法筛选的差异表达基因数多,但是不能有效地控制FWER、FDR水平,筛选出的差异表达基因假阳性数过多;相同样本量和方差条件下,SAM方法和BH法筛选差异表达基因数、假阳性数、FWER和FDR均相差不大,均筛选出较多的差异表达基因,且控制了多重检验错误率.结论 SAM方法适用于基因表达谱数据筛选差异表达基因的数据分析.
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"基因检测"离我们有多远?
基因是人类遗传信息的化学载体,决定我们与前辈的相似和不相似之处.在基因工作正常的时候,我们的身体能够发育正常,功能正常.如果一个基因不正常,甚至基因中一个非常小的片断不正常,可以引起发育异常、疾病,甚至死亡.近年来,一项新的技术--预测性基因检测技术已被科学家研制成功,利用基因检测技术可以在疾病发生前发现疾病发生的风险,提早预防.科学家们究竟通过怎样的手段来实现这种检测?检测对人体会不会带来伤害?这种技术需要多长时间能够在普通老百姓中得到普及?带着种种疑问,本刊记者采访了中国科学院基因组信息学中心医学博士甄二真教授.
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生物信息学在后基因组时代的发展与展望
介绍了基因组信息学的研究内容、应用状况及前景,并详细介绍了基因组信息学所应用的技术方法,后讨论了目前生物信息学发展所面临的主要困难,并对我国生物信息学发展予以展望。