MATLAB 7.X生物信息工具箱的应用--系统发生分析(五)

MATLAB 7.X生物信息工具箱为广大用户提供了一个用于系统发生分析的综合环境,它能利用数据库资源,方便获取DNA/蛋白质序列数据,所有操作简单高效,结果可视化程度高。在工具箱提供的开放环境里,用户还可以根据自己的目标来设计和利用分析工具。本文介绍MATLAB7.X生物信息工具箱在构建系统发生树方面的应用,以人科线粒体基因序列作为分子标记构建一株人科系统发生树为例,说明在MATLAB环境下对系统发生树的分析和处理。     

MATLAB 7.X生物信息工具箱的应用——基因序列分析(一)

MATLAB 7.X生物信息工具箱为广大用户提供了一个用于基因组和蛋白质组分析的综合环境,它利用数据库资源,使科学研究事半功倍,在工具箱提供的开放环境里,用户甚至可以按照自己的目的来设计和利用分析工具.本文主要介绍了MATLAB7.X生物信息工具箱在基因序列分析中的应用,包括确定核苷酸组成,密码子组成,氨基酸转化和组成等,所有操作简便高效,结果可视化程度高.     

MATLAB 7.X生物信息工具箱的应用——基因芯片分析(三)

本文主要介绍生物信息工具箱在基因芯片图像和数据处理方面的应用,通过基因芯片数据的基因表达图谱研究基因表达水平,比较健康组织和病变组织的区别,并且观察药物应用所造成的变化.以健康小鼠和帕金森疾病小鼠脑基因的表达情况和差别的分析为例,介绍生物信息工具箱用于标准化处理基因芯片数据,分析和可视化基因表达谱方面的应用.     

MATLAB7．X生物信息工具箱的应用——基因序列分析（一）

MATLAB7．X生物信息工具箱为广大用户提供了一个用于基因组和蛋白质组分析的综合环境,它利用数据库资源,使科学研究事半功倍,在工具箱提供的开放环境里,用户甚至可以按照自己的目的来设计和利用分析工具。本文主要介绍了MATLAB7．X生物信息工具箱在基因序列分析中的应用,包括确定核苷酸组成,密码子组成,氨基酸转化和组成等,所有操作简便高效。结果可视化程度高。     

MATLAB7．X生物信息工具箱的应用-基因芯片分析（三）

本文主要介绍生物信息工具箱在基因芯片图像和数据处理方面的应用,通过基因芯片数据的基因表达图谱研究基因表达水平,比较健康组织和病变组织的区别,并且观察药物应用所造成的变化。以健康小鼠和帕金森疾病小鼠脑基因的表达情况和差别的分析为例,介绍生物信息工具箱用于标准化处理基因芯片数据,分析和可视化基因表达谱方面的应用。     

MATLAB 7.X生物信息工具箱的应用———聚类分析（七）*

本文主要介绍MATLAB生物信息工具箱的数据聚类分析功能,该功能主要用于基因芯片数据的分析。将要分析的数据先转化成XLS格式的文件,通过函数xlsread读入MATLAB Workspace,存储为两个变量。对缺失数据进行估算,从而减小结果误差。函数clustergram对数据分级聚类,并产生数据的热红外分布图和树状图。通过更改相关参数可以改变其颜色配置,距离算法,并可做双向聚类。     

MATLAB 7.X生物信息工具箱的应用——序列比对(二)

序列比对是基因序列分析中的一项重要工作.本文以人和鼠的基因为对象,介绍MATLAB 7.X生物信息工具箱中的序列比对方法,内容包括从数据库获取序列信息,查找序列的开放阅读框,将核苷酸序列转换为氨基酸序列,绘制比较两氨基酸序列的散点图,用Needleman-Wunsch算法和Smith-Waterman算法进行比对,以及计算两序列的同一性.     

MATLAB 7.X 生物信息工具箱的应用-- 专用分析工具（ 六）*

序列分析可以获取蕴藏在简单序列中的生物信息,是生物信息分析的基础。通过生物大分子序列差异分析构建的系统树则可为我们提供可视化的物种间的进化关系。MATLAB7.X生物信息工具箱包含了几个图形用户界面设计的专用分析工具,这些专用分析工具交互性好,易于使用。借助于这些分析工具,用户不仅可以对基因序列进行分析查看并能进行相对应的氨基酸序列分析,还可以方便快捷地构建系统发育树。即使用户不会编程也可以进行序列分析和系统发育分析的研究,大大地提高了分析的效率。本文详细介绍了序列分析工具Seqtool和系统发育分析工具Phytreetool在序列分析及系统发育树构建方面的应用,所有操作方便快捷,分析结果可视化程度高。     

四膜虫基因表达数据库: 四膜虫全基因组基因表达芯片和协同表达分析的数据资源

嗜热四膜虫是一种优良的真核模式生物, 对其功能基因组学的分析将为研究细胞和分子生物学的基础性重大问题提供新的机遇. 四膜虫基因表达数据库(TGED)是原生动物纤毛虫中第一个基因表达数据库, 整个数据库包括了四膜虫3个重要的生理和发育阶段20个时间点的全基因组基因表达数据, 提供了友好的网页界面(http://tged.ihb.ac.cn)供用户获取这些数据. 通过基因的标识号或描述信息, 用户可以获取基因表达谱信息和协同表达基因. 此外, TGED同时提供了制备四膜虫基因表达芯片的样品制备方法. 欢迎研究者上传和分享其所有的基因芯片数据, 以期为四膜虫或纤毛虫研究提供重要的功能基因组学资源.     

基于GIS的基因表达图谱模型的建立与应用

本文在合理假设的基础上,根据2010年全国研究生数学建模竞赛A题提供的数据及相关信息,在GIS的支持下构建了基因表达图谱模型(简称GEPM),并对其进行空间分析,从而达到对肿瘤识别信息基因提取的目的。结果表明,在参与分析的1 991个基因中,有7个基因可以作为肿瘤识别的信息基因;通过GIS技术构建GEPM对于肿瘤的识别与诊断是可行的。因此,通过本文的研究为基因的识别和研究提供了新的方法。     

ACADSB低表达指示肾透明细胞癌患者预后不良

[目的]探究短/支链酰基辅酶a脱氢酶(A CADSB对肾透明细胞癌(KIRC)患者的生存、临床特征、通路表达等方面的影响.[方法]从肿瘤基因组图谱(TCGA)下载KIRC的基因表达数据和相应的临床信息.采用Wilcox.test分析ACADSB在正常组织和肿瘤组织中的表达差异.采用Kaplan-Meier法进行生存分析...     

基于Petri网的基因调控网络建模与分析

如何有效描述与分析复杂的基因调控网络(GRN)是生物学家研究基因表达调控机制的关键步骤.现有大部分方法在建模过程中忽略了生物中广泛存在的协同作用,模型预测结果与实际生物行为之间存在误差.基于混合函数Petri网(HFPN)理论提出了一种对基因调控网络进行定量分析的新方法.首先简要介绍GRN与HFPN的基础理论,然后为HFPN引入两类新元素:逻辑库所与逻辑变迁,描述基因调控网络的逻辑规则以及转录因子间的协同作用,最后构建海胆endo16基因调控网络的Petri网模型,并预测模型在不同位点发生突变时的基因表达水平变化.分析结果与文献实验数据相一致,验证了方法的正确性.     

基因转录表达数据的生物信息挖掘研究

基因表达是生物体中最重要和最基础的生物学过程和分子活动,生物体正是通过调控不同基因表达而实现生长发育和抵御刺激等生命活动.转录组测序是目前在生物医学研究中应用最为广泛的高通量检测基因表达的技术,也促进了大量针对转录组数据的生物信息挖掘方法和工具的发展.本文就基因表达中的转录组数据分析和挖掘方法进行了综述,从已有大规模转...     

基因表达谱微阵列网络数据库在肿瘤研究中的应用

基因表达谱微阵列数据库是一类可提供存储、查询、下载分析的在线网络数据库,在肿瘤相关领域的研究中提供了大量的数据来源。由于微阵列分析对于无生物/医学信息学专业背景的研究人员仍然有较多困难,致使该数据库的使用尚未普及。本文从数据查询、下载分析和使用方法等方面对常用基因表达谱微阵列数据库进行概述,并对现阶段基因表达微阵列数据库的应用策略进行总结,旨在帮助该领域研究的初学工作者了解数据库的基本知识并推动其在科研工作中的应用。     

面向药物发现和精准医疗的基因表达谱分析

作为功能基因组学中重要的组成部分,基因表达谱在生物学、医学和药物研发等多个领域发挥着重要作用.特别是随着精准医疗概念的提出,整合多组学数据用于个性化医疗是未来的发展趋势.本文从基因表达谱的基本概念出发,重点介绍面向药物发现的基因表达谱分析方法,即基于关联图谱的方法、基于基因调控网络的方法和基于多组学数据整合的方法.系统整理了各种方法的研究进展,特别是在抗癌药物研发领域的最新进展,为利用基因表达谱数据进行药物研发提供方法借鉴.     

LINCS——面向转化医学的细胞反应大数据计划

正近十几年来,基因芯片、转录组测序、蛋白质组等技术的发展是极大地推动了生物医学研究的重要手段.通过基因和蛋白质表达谱分析可以发现疾病发生与发展的关键分子、辅助辨识诊断标志物和药物治疗靶标.然而,传统的组学分析主要关注显著差异表达基因,由于噪声的影响,差异表达分析往往带来较多的假阳性.近年来,基因表达谱关联图谱分析逐渐成为基因表达谱分析的另一重要途径.基因表达谱关联图     

固氮酶晶体学研究进展

生物大分子的功能取决于它的空间结构.X射线衍射分析是获得生物大分子结构信息的常用方法.本文对固氮酶晶体的生长及其X射线衍射分析的主要进展简要地进行了介绍和评论.最后展望了今后的发展及问题.     

Bt与EoNPV混用配比优劣性图谱分析

苏云金杆菌（Bt）和茶尺蠖核型多角体病毒（EoNPV）等,两类生物源杀虫剂常以复配混用方式应用.由于药效的迟缓,而明显表现出剂量-时间-致死作用复合特征.但目前尚缺乏与之相适应的混用配比优劣判别标准.受叶庆华等地学信息图谱分析和曹进等指纹图谱整体相似性分析理论和方法的启发,用室内人工饲养繁殖茶尺蠖2龄初—中期幼虫生物测定结果作为基础数据,分析研究了Bt与EoNPV混用的剂量-时间-致死作用复合特征,并进行了配比优劣性判别的尝试.首先将生物测定的有关结果输入SPSS统计分析软件包和Excel绘图软件,进行多因素方差分析,同时分别绘出不同药剂处理的,以剂量梯度为横轴,以累加死亡虫数为纵轴的不同观察时段害虫致死过程的曲线组图,简称时段药效信息图;再使用SPSS软件包进行单因素方差分析,提取出用于整体相似性比较的图谱单元Ⅰ和用于细节非相似性比较的图谱单元Ⅱ,且分别量化,由此得到相似值和非相似值,据此又分别算得相似系数和非相似系数;最后综合成一种混用配比优劣性总体判别指标,简称Q值.结果,Bt：EoNPV为9：1、7：3、4：1和2：3等4个混配处理的Q值依次为200、100、31.0和23.8,明显标示了其中“9：1”的Q值最大,被确认为最合理的混配处理.此结果与之前的研究相同.还对该图谱分析方法的可靠性以及应用的可行性等进行了讨论.     

基因表达系列分析技术的新进展

作为新近建立的研究基因表达的有效工具 ,基因表达系列分析 (SAGE)技术能同时对大量的转录物进行定性和定量分析。它不仅可以显示低丰度的转录物 ,提供基因组表达的完整信息 ,而且可以通过不同状态下基因表达图谱的比较 ,深入了解基因表达的时空性和有序性 ,从而寻找和发现新基因。本文介绍了SAGE的工作原理和方法 ,并着重对其最新的应用与研究进展进行了综述。     

天麻X射线衍射指纹图谱及数字化特征

本文研究了野生和人工栽培天麻和伪品羽裂蟹甲草的X射线衍射(XRD)指纹图谱及其数字化特征。利用Paeudo-Voigt函数模型进行全谱数字拟合分峰,对分峰后峰位和相对强度进行相似系数计算和分析。结果显示,XRD指纹图谱整体轮廓识别法能准确地鉴别真伪天麻;而经分峰处理后的数字特征信息可有效准确地鉴别野生和人工栽培天麻。相似系数计算结果表明不同样品存在着明显差异。数字分峰及图谱相似系数的原理和方法可应用于中药构效性研究和XRD指纹图谱数据库建立。