| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 缩略词表 | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 图目录 | 第12-13页 |
| 表目录 | 第13-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-26页 |
| 1.1 全转录组测序 | 第14-16页 |
| 1.1.1 测序技术的发展 | 第14-15页 |
| 1.1.2 RNA-Seq测序技术的应用 | 第15-16页 |
| 1.2 RNA-Seq数据分析软件 | 第16-19页 |
| 1.2.1 RNA-Seq数据质量控制软件 | 第16-17页 |
| 1.2.2 RNA-Seq数据的定位拼接软件 | 第17-18页 |
| 1.2.2.1 软件Bowtie | 第17-18页 |
| 1.2.2.2 软件Tophat | 第18页 |
| 1.2.3 RNA-Seq数据的组装软件 | 第18-19页 |
| 1.3 基因预测 | 第19-22页 |
| 1.3.1 基因测序技术 | 第20-21页 |
| 1.3.1.1 ab initio预测方法 | 第20-21页 |
| 1.3.1.2 依赖于外源性数据的预测方法 | 第21页 |
| 1.3.2 基因预测与遗传育种 | 第21-22页 |
| 1.4 长非编码RNA | 第22-25页 |
| 1.4.1 长非编码RNA的定义和分类 | 第22-24页 |
| 1.4.1.1 长非编码RNA的定义 | 第22-23页 |
| 1.4.1.2 长非编码RNA的分类 | 第23-24页 |
| 1.4.1.3 长非编码RNA的功能 | 第24页 |
| 1.4.2 长非编码RNA的鉴定方法 | 第24-25页 |
| 1.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第2章 RNA-Seq数据的整理和质控 | 第26-31页 |
| 2.1 RNA-Seq数据来源与选择 | 第26页 |
| 2.2 测序数据质量的控制 | 第26-28页 |
| 2.2.1 应用FASTX-Toolkit控制玉米RNA-Seq数据质量 | 第27页 |
| 2.2.2 应用Trim Galore!控制大鼠RNA-Seq数据质量 | 第27-28页 |
| 2.3 测序数据的拼接 | 第28-29页 |
| 2.3.1 Tophat拼接片段 | 第28页 |
| 2.3.2 Cufflinks软件包组装转录子 | 第28-29页 |
| 2.4 讨论 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于RNA-Seq的基因预测分析 | 第31-44页 |
| 3.1 分析方法 | 第31-35页 |
| 3.1.1 预测蛋白质编码基因 | 第31-32页 |
| 3.1.2 筛选蛋白质编码基因 | 第32-33页 |
| 3.1.3 新预测出的蛋白质编码基因与参考基因组比较 | 第33-34页 |
| 3.1.4 评估转录子异构体中插入或缺失的外显子 | 第34-35页 |
| 3.2 玉米基因预测分析 | 第35页 |
| 3.3 大鼠基因预测分析 | 第35-41页 |
| 3.3.1 RNA-Seq数据的序列深度 | 第35-36页 |
| 3.3.2 RNA-Seq数据与大鼠基因组的新注释 | 第36-37页 |
| 3.3.3 提高蛋白质编码基因的预测效率 | 第37-38页 |
| 3.3.4 定义新基因和新异构体 | 第38-41页 |
| 3.4 讨论 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于RNA-Seq的长非编码RNA的鉴定分析 | 第44-56页 |
| 4.1 鉴定方法 | 第44-47页 |
| 4.1.1 运用Cufflinks组装转录子及筛选出长的转录子 | 第44-45页 |
| 4.1.2 结合PhyloCSF和Blastx筛选非编码RNA | 第45-46页 |
| 4.1.2.1 PhyloCSF的应用 | 第46页 |
| 4.1.2.2 Blastx的应用 | 第46页 |
| 4.1.3 反义与正义长非编码RNA的鉴定 | 第46-47页 |
| 4.1.4 RNA-Seq数据支持的长非编码RNA | 第47页 |
| 4.2 结果分析 | 第47-51页 |
| 4.2.1 长非编码RNA的基本特征分类统计 | 第47-48页 |
| 4.2.2 长非编码RNA的组织差异表达 | 第48-50页 |
| 4.2.3 长非编码RNA的PhyloCSF值 | 第50-51页 |
| 4.2.4 长非编码RNA的结构特点 | 第51页 |
| 4.3 讨论 | 第51-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 RNA-Seq数据分析的展望 | 第56-60页 |
| 5.1 基因预测分析方法 | 第56-58页 |
| 5.1.1 整合更多外源信息 | 第56-57页 |
| 5.1.2 依赖更多近缘物种信息 | 第57页 |
| 5.1.3 增加目标物种样本数量 | 第57页 |
| 5.1.4 选择相同遗传背景材料 | 第57-58页 |
| 5.2 长非编码RNA鉴定方法 | 第58-59页 |
| 5.2.1 结合ChlP技术研究lncRNA功能 | 第58页 |
| 5.2.2 提高鉴别mRNA的能力 | 第58-59页 |
| 5.2.3 加强低表达量lncRNA的甄别能力 | 第59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 作者简历 | 第65页 |
