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1.
目的:利用生物信息学方法,将高通量基因表达数据与单核酸多肽(SNP)基因型数据进行整合分析,研究并注释前列腺癌风险基因。方法:本文基于EST、SAGE、基因芯片三类功能基因组数据整合的方法研究前列腺癌风险基因。首先,通过三类数据寻找前列腺癌中异常表达和差异表达基因。利用全基因组关联分析得到前列腺癌相关基因的SNPs。定位所得到的前例腺癌差异表达基因与SNPs到染色体,获取与SNPs在同一区段的差异表达基因,并通过各种数据库注释所得基因。结果:通过数据整合分析,最终得到前列腺癌风险基因84个,其中20多个基因已被证实与前列腺癌极其相关。结论:整合前列腺癌高通量表达数据与SNP基因型数据,能够快速有效的获得前列腺癌显著相关基因。此方法可以推广于其它癌症的研究。  相似文献   
2.
R语言是一种用来进行数据探索、统计分析、作图的计算机语言。与现有的计算机语言相比,它在计算和数据处理上具有强大的优势。同时,R语言应用简单、操作便捷,极大程度上降低了非计算机专业人员对于计算机语言掌握的难度。随着新一代测序技术和计算机技术的进步,生物信息学产生了大量新技术,新方法,为识别人类复杂疾病的治病靶点,阐明复杂疾病的发病机制,开发新的治疗药物成为可能。本文通过具体的案例分析阐明R语言在生物信息中的重要应用,为生物信息专业的研究者和师生提供有益的借鉴。  相似文献   
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