| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 生物信息学简介 | 第11-14页 |
| 1.1.1 生物信息学概述 | 第11页 |
| 1.1.2 生物信息学发展 | 第11-12页 |
| 1.1.3 生物信息学研究现状 | 第12-13页 |
| 1.1.4 目前国内生物信息学的相关研究 | 第13-14页 |
| 1.2 使用的编程语言简介 | 第14-15页 |
| 1.2.1 Python语言 | 第14-15页 |
| 1.2.2 R语言 | 第15页 |
| 1.3 微卫星序列简介 | 第15-17页 |
| 1.3.1 微卫星序列的分类 | 第15-16页 |
| 1.3.2 微卫星序列起源与进化机制 | 第16页 |
| 1.3.3 微卫星序列的突变机制 | 第16-17页 |
| 1.3.4 微卫星的相关疾病及应用 | 第17页 |
| 1.4 埃博拉病毒简介 | 第17-19页 |
| 1.4.1 埃博拉病毒的分类 | 第17-18页 |
| 1.4.2 埃博拉病毒基因组结构 | 第18-19页 |
| 1.4.3 埃博拉病毒疫情与防控 | 第19页 |
| 1.5 本研究工作的内容和意义 | 第19-21页 |
| 第2章 埃博拉(Ebolavirus)基因组中微卫星分布分析 | 第21-36页 |
| 2.1 前言 | 第21页 |
| 2.2 材料与方法 | 第21-25页 |
| 2.2.1 数据集 | 第21-23页 |
| 2.2.2 微卫星的抽提 | 第23-24页 |
| 2.2.3 统计学分析 | 第24-25页 |
| 2.2.4 Python语言编程数据分析 | 第25页 |
| 2.3 结果与讨论 | 第25-35页 |
| 2.3.1 微卫星在埃博拉病毒中分布的总体概况 | 第25-26页 |
| 2.3.2 总基因组与微卫星中GC含量的比较分析 | 第26-27页 |
| 2.3.3 埃博拉病毒基因组中微卫星的相对丰度 | 第27-29页 |
| 2.3.4 埃博拉病毒基因组中微卫星的相对密度 | 第29-31页 |
| 2.3.5 不同基序类型的微卫星分布分析 | 第31-33页 |
| 2.3.6 不同基序类型微卫星迭代次数分析 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 埃博拉病毒基因组中微卫星的特征分布 | 第36-51页 |
| 3.1 前言 | 第36-37页 |
| 3.2 材料与方法 | 第37-41页 |
| 3.2.1 选材 | 第37-40页 |
| 3.2.2 微卫星的抽提与统计 | 第40页 |
| 3.2.3 微分法分析 | 第40页 |
| 3.2.4 微卫星分布可视化 | 第40-41页 |
| 3.3 结果与讨论 | 第41-50页 |
| 3.3.1 总微卫星区域特征分布和可视化 | 第41-43页 |
| 3.3.2 一型微卫星分布特征和可视化 | 第43-45页 |
| 3.3.3 二型微卫星分布特征和可视化 | 第45-46页 |
| 3.3.4 三型微卫星分布特征和可视化 | 第46-48页 |
| 3.3.5 四型微卫星分布特征和可视化 | 第48-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 附录一 攻读硕士期间发表的学术论文目录 | 第59-60页 |
| 附录二 程序：Python语言编程统计不同基序类型微卫星发生率 | 第60-64页 |
| 附录三 程序：Python语言编程统计微卫星基序迭代次数 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
