导读:本文包含了基因数据分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:组学数据表达谱,下呼吸道,铜绿假单胞菌,exoS
基因数据分析论文文献综述
焦二莉,陈博[1]（2019）在《基于组学数据表达谱的下呼吸道铜绿假单胞菌毒力基因exoS和exoU的共表达网络分析》一文中研究指出目的以铜绿假单胞菌的基因芯片为研究样本,并对其进行组学数据层面的挖掘,旨在从分子生物学的层面阐明下呼吸道铜绿假单胞菌毒力基因exoS和exoU的共表达网络特征,并发现其关键的调控基因。方法于2016年3月至2018年5月采用定群抽样的方法选取内蒙古包钢医院呼吸内科接诊并在该院接受后续治疗的312例下呼吸道铜绿假单胞菌感染者为受试对象,生物标本为患者的肺泡灌洗液及痰液。使用寡聚核苷酸探针对铜绿假单胞菌的基因进行检测,对芯片数据进行预处理。选择头孢他啶、庆大霉素、哌拉西林、阿米卡星、环丙沙星、左旋氧氟沙星、多尼培南、替卡西林共8种呼吸内科针对革兰阴性菌常用的抗菌药物对生物标本进行耐药性测定,利用MCODE算法构建以exoS/exoU为核心的耐药基因共表达网络模型。结果耐药组exoS/exoU表达量均显着高于非耐药组,差异有统计学意义(P<0.05);耐药组肺泡灌洗液标本前5位差异表达基因差异表达量从高到低排序依次为RAC1、ITGB1、ITGB5、CRK及IGF1R。痰标本顺序为RAC1、CRK、IGF1R、ITGB1及ITGB5。肺泡灌洗液标本中仅RAC1与exoS、exoU表达呈正相关性(P<0.05);痰标本中RAC1、ITGB1、ITGB5、CRK及IGF1R与exoS、exoU表达呈正相关性(P<0.05)。共表达网络中纳入的基因包括exoS、exoU、RAC1、ITGB1、ITGB5、CRK、CAMK2D、RHOA、FLNA、IGF1R、TGFBR2、FOS。其中RAC1基因调控能力评分最高(72.00),调控基因数最多(6个);其后依次为ITGB1、ITGB5及CRK基因。结论痰标本出现exoS和exoU高表达提示铜绿假单胞菌有更高概率产生耐药性;RAC1、ITGB1、ITGB5及CRK基因可能是调控exoS和exoU表达的关键基因。(本文来源于《国际检验医学杂志》期刊2019年20期）
张峰[2]（2019）在《GWAS与化学物-基因交互数据集整合分析方法及其在常见精神疾病研究中的应用》一文中研究指出1目的:现代研究表明多数复杂疾病是环境和基因共同作用的结果。本项目研发了一种复杂疾病基因组数据和化学物-基因交互数据的整合分析方法,可以实现复杂疾病相关化学物的筛选。2方法:2.1数据来源化学物-基因交互作用数据来源于Comparative Toxicogenomics Database,涉及18354个基因和797种化学物。多动症(ADHD,19099个病例和34194个对照)、自闭症(ASD,7387个(本文来源于《2019全国呼吸毒理与卫生毒理学术研讨会论文集》期刊2019-10-25）
黄碧芬,郑建清[3]（2019）在《KLK-11基因表达状态与卵巢癌预后关系的大数据分析》一文中研究指出目的探讨卵巢癌组织人激肽释放酶11(KLK-11)基因表达变化与卵巢癌预后的关系。方法用Kaplan Meier plotter数据库分析卵巢癌组织和正常组织中KLK-11基因表达的差异,并分析不同KLK-11基因表达状态下卵巢癌的总生存差异,探讨KLK-11基因表达的预后价值。结果 Kaplan Meier plotter数据库包含了1 653个病例样本。数据分析结果显示正常卵巢组织中KLK-11基因低表达,卵巢癌组织中KLK-11基因高表达。根据预设的截断值,1 136例为高表达组,520例患者为低表达组。低表达组卵巢癌中位总生存时间为35.63个月,高表达组为48.55个月,差异有统计学意义,风险比HR=0.77,95%CI(0.67～0.89),P=0.00021。结论卵巢癌组织KLK-11基因高表达提示预后良好,总生存可获得改善。(本文来源于《临床医学》期刊2019年09期）
郁乐,张轶雯,辛文秀,潘宗富,钟里科[4]（2019）在《基于GEO芯片数据的肝癌特征基因生物信息学及预后关联性分析》一文中研究指出目的通过生物信息学方法利用GEO芯片数据分析肝癌组织中的特征基因及预后的相关性。方法在GEO数据库中获取肝癌芯片数据,并利用GEO2R工具分析肝癌组织与正常肝组织之间的差异表达基因;利用GO数据库和KEGG数据库对差异表达基因进行富集和功能注释;基于STRING数据库和Cytoscape软件构建蛋白质互相作用网络(protein-proteininteraction,PPI),分析其关键基因;用在线工具KaplanMeier-Plotter对这些关键基因进行生存分析;用The Human Protein Atlas数据库对这些关键基因在肝癌组织中的蛋白质表达进行免疫组化分析。结果共鉴定出338个差异表达基因,其中97个为上调基因,241个为下调基因。其中上调的差异表达基因显着富集在细胞核有丝分裂、细胞分裂、有丝分裂成对染色单体分离、成对染色单体凝聚等生物过程;下调的差异表达基因显着富集在环氧化酶P450途径、氧化还原过程、外源性药物分解代谢过程等生物过程。根据PPI网络,对关键模块的24个关键基因进行鉴定,发现这些关键基因的高表达与肝癌患者的生存率低有相关性,并截取关键差异表达基因免疫染色代表性图像。结论本研究发现的关键差异基因有助于更全面地了解肝癌发生的分子机制,可作为肝癌预后的生物标志物以及潜在的肝癌治疗分子靶点。(本文来源于《中国现代应用药学》期刊2019年17期）
杭婷,贾卫国,焦悦,许斐然[5]（2019）在《消费者对转基因食品认知的影响因素分析——基于江苏泰州数据》一文中研究指出构建消费者对转基因食品的认知框架,对泰州地区消费者进行问卷调查,采用相关分析和回归分析,分析影响消费者转基因食品认知的因素。结果表明:泰州地区消费者对转基因食品的知晓度较高,但认知水平不高;消费者对转基因食品价值的认知多维度;个体特征、产品知识等多样化变量因素影响消费者认知。据此,提出了满足消费者的知情权和选择权、保证转基因食品信息来源的科学性和准确性、加强监管,完善标识制度,提高安全评价技术水平等政策建议。(本文来源于《中国林业经济》期刊2019年05期）
朱晓芸,马如超,于红刚[6]（2019）在《基于数据挖掘分析INHBA基因在结肠腺癌中的表达及意义》一文中研究指出目的:通过数据库数据分析INHBA基因在结肠腺癌中的表达及意义。方法:通过Oncomine数据库分析INHBA基因在结肠腺癌中的差异性表达,基于GEPIA网站分析INHBA基因表达与结肠腺癌患者生存周期的关系,MethHC数据库分析INHBA基因甲基化水平,通过String数据库分析INHBA基因的蛋白相互作用及上下游调控关系。结果:结肠腺癌组织中INHBA的mRNA表达较正常对照组明显增高。Meta分析进一步证实INHBA基因的表达在结肠腺癌组织中明显增高。甲基化分析中发现INHBA启动子甲基化水平肿瘤组明显低于正常组。GEPIA分析发现高表达组患者生存周期明显短于低表达组。蛋白质网络分析发现,INHBA可能与ACVRL1、ACVR1C、ACVR1、ACVR1B、ACVR2A、ACVR2B、SMAD4、SMAD2、FSHB、FST等蛋白相互作用。结论:通过数据挖掘发现,INHBA在结肠腺癌组织中高表达,参与肿瘤的发生发展,可作为诊断和治疗的潜在靶点。(本文来源于《现代肿瘤医学》期刊2019年19期）
史东杰,胡金有,朱华,张欣,李荣妮[7]（2019）在《锦鲤基因组数据分析及体色相关基因的筛选》一文中研究指出为了获得红白锦鲤的基因组信息,筛选与其肤色相关的基因,采用Illumina高通量测序技术对红白锦鲤皮肤组织的基因组进行测序,获得127.23 Gb clean data,Q20碱基比例在95.59%及以上,Q30碱基比例在90.81%及以上,GC含量为37.32%～42.38%,测序错误率为0.07。与鲤鱼基因组序列进行比对的结果显示,比对效率为96.35%。研究共鉴定了1 048 576个SNPs(单核苷酸多态性),其中3.12百万～5.40百万个SNPs位于短reads比对不到的区域,其中变异位点位于外显子区域的有579 778个SNPs。SNP位点分布于锦鲤的50条染色体上,不包含scaffold(染色体骨架)。经ANNOVAR软件进行功能注释,纯合类型的SNPs数量是574 310个,杂合类型的SNPs数量是474 265个。SNPs位于基因间的数量最多,SNPs位于基因内的外显子区域的多态性最高。通过对8个重要候选基因注释的理解,发现微管蛋白LOC109046532、LOC109049213这2个基因与色素颗粒运输有关。其中基因LOC109046532含有突变,而另1个基因LOC109049213则不含有任何突变。8个候选基因都含有外显子SNP位点,但是没有发现终止密码子突变。(本文来源于《江苏农业科学》期刊2019年16期）
廖存,廖锡文,韦瑞丽,黄伟,龚艺贞[8]（2019）在《基于全基因组RNA测序数据和基因集富集分析方法对直肠癌发病机制的初步探讨》一文中研究指出目的采用癌症基因组图谱(TCGA)的直肠癌全基因组RNA测序数据和基因集富集分析方法 (GSEA),并通过比较直肠癌与癌旁正常组织的全基因组数据集,以初步探讨直肠癌相关发病机制。方法从TCGA门户网站下载直肠癌组织和癌旁正常组织的全基因组RNA测序数据集,以癌组织与癌旁正常组织作为表型分组依据,从GSEA网站的Molecular Signatures Database(MSigDB)中选取c2和c5作为对照基因集。结果共下载到167个直肠癌组织和10个癌旁正常组织的全基因组RNA测序数据集。在c2、c5富集分析结果中,在癌组织表型分组中分别获得170条、151条差异具有统计学意义的基因集,在癌旁正常组织表型中则分别获得341条、710条基因集。直肠癌发病机制可能与调控细胞周期、DNA修复、DNA复制等生物学过程和NF-κB等信号通路有关。结论直肠癌发病机制可能涉及细胞基本状态的调控。(本文来源于《结直肠肛门外科》期刊2019年04期）
李丹,余涛,曾智,吴杰,姚琰[9]（2019）在《基于数据挖掘分析PLOD2基因在肺腺癌中的表达及临床意义》一文中研究指出目的:阐明PLOD2基因在肺腺癌中的表达及临床意义。方法:检索Oncomine和TCGA等生物信息数据库中有关PLOD2的信息,对所获取的数据资料挖掘并进行2次分析,对PLOD2在肺腺癌中的作用进行荟萃分析。结果:Oncomine数据库中共收集了444项不同类型PLOD2的研究结果,关于在肿瘤与对照组织中PLOD2表达有统计学差异的结果有56项,其中PLOD2表达增高的有49项,表达降低的有7项。涉及到肺癌的研究共有9项。肺腺癌中高表达的数据集有8项、低表达的有0项。共有815例样本涉及PLOD2的mRNA在肺腺癌和正常组织中的表达。在数据库中综合比较8项研究成果,发现与对照组相比,PLOD2在肺腺癌中的表达高于正常组织(P<0.05)。另外,免疫组织化学显示PLOD2在肺腺癌组织中表达较强或中等,而在正常组织中表达较弱或呈阴性。不仅如此,通过挖掘TCGA数据库,发现高表达PLOD2的患者总体死亡率较高,低表达PLOD2的患者预后较好(P<0.05)。结论:通过深入挖掘公共数据库中肿瘤相关的基因信息,提示PLOD2的mRNA水平在肺腺癌组织中呈现高表达,并与肺腺癌预后相关,有望成为肺腺癌药物治疗的重要治疗靶点。(本文来源于《中国医院药学杂志》期刊2019年16期）
曲红艳,王化琨,周影,田甜,岳宇巍[10]（2019）在《基于稳定稀疏主成分的基因表达数据聚类分析方法》一文中研究指出通过对基因表达数据的聚类分析能够较快地发现肿瘤细胞,较为准确快速地诊断疾病。本文在稀疏主成分的基础上,研究了基于稳定稀疏主成分的基因表达数据聚类分析方法的问题。改进的方法主要应用于解决稀疏主成分的Lasso方法在高维度中缺乏变量选择的一致性。使用直接聚类、主成分聚类、稀疏主成分、稳定稀疏主成分四种聚类方法对2个基因表达数据进行K均值聚类和层次聚类,比较方法的准确率,验证了基于稳定稀疏主成分的基因表达数据的聚类分析方法的准确度更高。(本文来源于《黑龙江大学自然科学学报》期刊2019年04期）
基因数据分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
1目的:现代研究表明多数复杂疾病是环境和基因共同作用的结果。本项目研发了一种复杂疾病基因组数据和化学物-基因交互数据的整合分析方法,可以实现复杂疾病相关化学物的筛选。2方法:2.1数据来源化学物-基因交互作用数据来源于Comparative Toxicogenomics Database,涉及18354个基因和797种化学物。多动症(ADHD,19099个病例和34194个对照)、自闭症(ASD,7387个
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
基因数据分析论文参考文献
[1].焦二莉,陈博.基于组学数据表达谱的下呼吸道铜绿假单胞菌毒力基因exoS和exoU的共表达网络分析[J].国际检验医学杂志.2019
[2].张峰.GWAS与化学物-基因交互数据集整合分析方法及其在常见精神疾病研究中的应用[C].2019全国呼吸毒理与卫生毒理学术研讨会论文集.2019
[3].黄碧芬,郑建清.KLK-11基因表达状态与卵巢癌预后关系的大数据分析[J].临床医学.2019
[4].郁乐,张轶雯,辛文秀,潘宗富,钟里科.基于GEO芯片数据的肝癌特征基因生物信息学及预后关联性分析[J].中国现代应用药学.2019
[5].杭婷,贾卫国,焦悦,许斐然.消费者对转基因食品认知的影响因素分析——基于江苏泰州数据[J].中国林业经济.2019
[6].朱晓芸,马如超,于红刚.基于数据挖掘分析INHBA基因在结肠腺癌中的表达及意义[J].现代肿瘤医学.2019
[7].史东杰,胡金有,朱华,张欣,李荣妮.锦鲤基因组数据分析及体色相关基因的筛选[J].江苏农业科学.2019
[8].廖存,廖锡文,韦瑞丽,黄伟,龚艺贞.基于全基因组RNA测序数据和基因集富集分析方法对直肠癌发病机制的初步探讨[J].结直肠肛门外科.2019
[9].李丹,余涛,曾智,吴杰,姚琰.基于数据挖掘分析PLOD2基因在肺腺癌中的表达及临床意义[J].中国医院药学杂志.2019
[10].曲红艳,王化琨,周影,田甜,岳宇巍.基于稳定稀疏主成分的基因表达数据聚类分析方法[J].黑龙江大学自然科学学报.2019