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半导体测序仪测序数据分析方法研究

摘要第6-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题研究的背景和意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-14页
    1.3 课题研究的内容与目标第14-15页
    1.4 本文的主要工作和章节安排第15-17页
第2章 半导体测序仪测序数据预处理第17-31页
    2.1 生成测序数据过程第17-22页
        2.1.1 半导体测序仪的介绍第17页
        2.1.2 测序流程第17-21页
        2.1.3 SFF文件信息第21-22页
    2.2 原始测序数据预处理第22-24页
        2.2.1 FASTQ文件信息第22-24页
        2.2.2 SFF文件转换为FASTQ文件第24页
    2.3 序列比对处理第24-27页
        2.3.1 人类参考基因组第24-25页
        2.3.2 人类参考基因组预处理第25-26页
        2.3.3 序列比对方法第26-27页
    2.4 基因组信息构建第27-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第3章 测序数据信息的提取与分析第31-45页
    3.1 实验数据出处及获取第31页
    3.2 测序数据信息提取第31-38页
        3.2.1 测序数据信息第31-32页
        3.2.2 匹配序列信息提取第32-34页
        3.2.3 测序仪中相关测序信息提取第34-35页
        3.2.4 构建快速查找SFF文件信息的方法第35-37页
        3.2.5 数据提取工具第37-38页
    3.3 影响测序数据电压信号的因素及其分组第38-41页
        3.3.1 内部影响因素第38页
        3.3.2 外部影响因素第38-39页
        3.3.3 多聚碱基电压信号的分组第39-41页
    3.4 多聚碱基电压信号分布第41-44页
        3.4.1 碱基类型不同的多聚碱基电压信号分布第41-42页
        3.4.2 长度不同的多聚碱基电压信号分布第42页
        3.4.3 反应位置不同的多聚碱基电压信号分布第42-43页
        3.4.4 前驱电压不同的多聚碱基电压信号分布第43-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第4章 构建预测多聚碱基长度的综合模型第45-57页
    4.1 基于朴素贝叶斯分类器的测序电压判别模型第45-52页
        4.1.1 朴素贝叶斯分类器第45-47页
        4.1.2 电压信号判别模型设计第47-49页
        4.1.3 具体识别步骤及结果第49-52页
    4.2 动态规划算法第52-54页
        4.2.1 全局比对第52-53页
        4.2.2 局部比对第53-54页
    4.3 综合模型构建第54-55页
    4.4 本章小结第55-57页
第5章 测序数据预测结果验证及矫正第57-66页
    5.1 实验数据第57-58页
    5.2 提取测序数据信息的分布第58-59页
    5.3 实验结果验证第59-64页
        5.3.1 确定综合模型的权值第59-61页
        5.3.2 综合模型预测结果第61-64页
    5.4 测序数据矫正第64-65页
    5.5 本章小结第65-66页
结论第66-67页
参考文献第67-72页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第72-73页
致谢第73页

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