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改进的RNA-Seq数据转录组表达分析研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
注释表第11-12页
缩略词第12-13页
第一章 绪论第13-18页
   ·生物信息学简介第13-14页
   ·转录组表达研究概述第14页
   ·RNA-Seq转录组表达研究第14-16页
   ·本文的研究内容第16页
   ·本文组织机构第16-18页
第二章 背景知识第18-32页
   ·转录组与转录组学第18-20页
     ·遗传信息流动过程第18-19页
     ·选择性剪接现象第19-20页
   ·测序技术简介第20-22页
     ·传统测序技术第20-21页
     ·第二代测序技术第21-22页
     ·第三代测序技术第22页
   ·RNA-Seq技术简介第22-27页
     ·RNA-Seq技术及实验流程第22-23页
     ·RNA-Seq读段的格式与存储第23-25页
     ·基因浏览器简介第25-27页
   ·统计学习和推理知识第27-31页
     ·最大似然估计第27页
     ·贝叶斯统计第27-29页
     ·狄利克雷分布第29页
     ·多项式分布第29-30页
     ·变分EM推理第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 利用RNA-Seq转录组表达研究第32-40页
   ·对RNA-Seq原始数据处理流程第32-33页
   ·读段比对到参考序列第33-34页
     ·序列匹配算法第33页
     ·常用比对软件介绍第33-34页
   ·课题研究难点与研究现状第34-36页
     ·研究意义第34页
     ·读段的多源映射第34-36页
     ·读段分布的不均匀性第36页
     ·其它因素第36页
   ·主流方法简介第36-39页
     ·Cufflinks方法第36-37页
     ·RSEM方法第37-38页
     ·MMSEQ方法第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第四章NLDMseq模型第40-51页
   ·NLDMseq模型思想第40-41页
   ·NLDMseq模型设计第41-45页
     ·NLDMseq产生式图第41-42页
     ·结合区外显子的构建第42-44页
     ·外显子读段数目归一化第44页
     ·未知转录本的引入第44-45页
   ·模型求解第45-47页
     ·变分EM算法求解NLDMseq第45-46页
     ·基因和异构体表达水平的计算第46-47页
   ·NLDMseq软件实现第47-49页
     ·NLDMse处理流程第47-48页
     ·软件预处理部分第48页
     ·模型优化部分第48-49页
   ·本章小结第49-51页
第五章 实验结果及分析第51-64页
   ·数据集介绍第51-54页
     ·MAQC数据集第51-52页
     ·SELC数据集第52页
     ·HBC数据集第52-53页
     ·模拟数据集第53-54页
   ·实验结果及讨论第54-61页
     ·外显子-异构体水平上的读段测序规律估计第54-55页
     ·基因水平上的验证结果及分析第55-57页
     ·异构体表达水平结果与分析第57-61页
     ·模拟数据的实验结果及分析第61页
   ·NLDMseq计算时间第61-63页
   ·本章小结第63-64页
第六章 差异基因检测第64-69页
   ·差异基因检测意义第64页
   ·差异基因检测方法简介第64-65页
   ·PPLR方法介绍第65-66页
   ·差异基因检测结果与分析第66-68页
   ·本章小结第68-69页
第七章 研究总结与展望第69-71页
   ·工作总结第69页
   ·研究展望第69-71页
参考文献第71-77页
致谢第77-79页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第79-80页
附录A MAQC数据集740个实验基因qRT-PCR结果第80-99页
附录B MAQC数据集279个显著差异和非显著差异基因第99-106页

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