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基于高通量测序数据的遗传调控元件识别及算法研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第13-32页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第13-14页
    1.2 研究现状第14-29页
        1.2.1 新一代测序技术第15-20页
        1.2.2 新一代 RNA 测序数据的处理与分析第20-23页
        1.2.3 基因转录调控机制的研究第23-26页
        1.2.4 非编码 RNA 的转录调控研究第26-27页
        1.2.5 最大似然估计第27-29页
    1.3 本文的主要研究内容第29-32页
第2章 等位特异表达基因识别第32-55页
    2.1 引言第32-33页
    2.2 高通量 RNA 测序数据处理及标准化第33-34页
    2.3 识别等位特异表达基因的最大似然算法第34-48页
        2.3.1 基因组 DNA 和 RNA 数据的等位表达分布第34-38页
        2.3.2 识别等位特异表达的最大似然统计模型第38-41页
        2.3.3 最大似然模型的参数估计第41-42页
        2.3.4 最大似然模型的假阳性控制第42-44页
        2.3.5 模拟数据的评估第44-48页
    2.4 最大似然模型在群体数据中的应用第48-51页
    2.5 等位特异表达基因解析第51-53页
    2.6 本章小结第53-55页
第3章 双向启动子的转录调控位点挖掘第55-65页
    3.1 引言第55-56页
    3.2 数据的获取第56-57页
    3.3 双向基因对的鉴定及表达相关性第57-59页
    3.4 双向基因对遗传调控位点的挖掘第59-62页
    3.5 双向基因对的转录调控模式第62-64页
    3.6 本章小结第64-65页
第4章 基于 RNA 测序数据挖掘非编码 RNA 的遗传调控位点第65-77页
    4.1 引言第65-66页
    4.2 RNA-SEQ 数据量化PRI-MIRNA的表达第66-67页
    4.3 PRI-MIRNA 的基因组分布第67-69页
    4.4 挖掘PRI-MIRNA的遗传调控位点第69-73页
    4.5 PRI-MIRNA 及其宿主基因的调控机制第73-76页
    4.6 本章小结第76-77页
第5章 SNP-DNA 甲基化的协同调控机制第77-101页
    5.1 引言第77-78页
    5.2 数据的获取及处理第78-79页
    5.3 数量性状位点的挖掘第79-81页
    5.4 SNP-DNA 甲基化调控模型第81-91页
        5.4.1 SNP-DNA 甲基化调控模式的构建第81-84页
        5.4.2 调控模型最大似然函数的构建第84-86页
        5.4.3 模型稳健性评估第86-88页
        5.4.4 群体数据中预测基因调控模式第88-91页
    5.5 功能富集分析第91-95页
    5.6 印记基因的 SNP-DNA 甲基化协同调控机制第95-99页
    5.7 本章小结第99-101页
结论第101-103页
参考文献第103-115页
附录 A 个体内和群体内均显示等位特异表达的基因第115-118页
附录 B PRI-MIRNAS 的基因组定位第118-123页
附录 C PRI-MIRNAS 相关的全部顺式调控位点第123-126页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第126-129页
致谢第129-130页
个人简历第130页

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