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家猪基因组同质段分析及新基因预测

摘要第1-8页
ABSTRACT第8-14页
第一章 文献综述第14-25页
   ·家猪及其基因组测序第14-15页
   ·同质段第15-16页
     ·同质段及其发现第15-16页
     ·isochore 的生物学意义第16页
   ·不同的 ISOCHORE 结构模式第16-18页
     ·常规温血哺乳动物模式第16-17页
     ·鸟类模式第17-18页
     ·冷血脊椎动物模式第18页
     ·植物模式第18页
   ·同质段的研究方法第18-23页
     ·滑动窗口法(Window Method)第19页
     ·最小二乘优化法(Least-squares Optimal Segmentation)第19页
     ·隐马尔科夫模型法(Hidden Markov Model, HMM)第19-20页
     ·小波多尺度分析法(Wavelet Multiple Scale Analysis)第20页
     ·递归熵法(Recursive Entropy)第20页
     ·Z 曲线方法(Z Curve Method)第20-23页
       ·Z 曲线理论第21页
       ·累积 GC 轮廓图法第21-22页
       ·基于平方散度和 Z 曲线的分段方法第22-23页
   ·基因预测方法第23-24页
     ·基因预测软件的发展第23页
     ·常用基因预测方法第23-24页
       ·序列相似性搜索第23页
       ·从头预测法第23-24页
       ·其他方法第24页
   ·论文的目的及意义第24-25页
第二章 家猪基因组同质段分析第25-43页
   ·引言第25页
   ·材料与方法第25-28页
     ·材料第25-26页
       ·家猪基因组序列第25-26页
       ·人类基因组序列第26页
       ·家猪已知蛋白编码基因第26页
       ·重复序列数据库第26页
     ·方法第26-28页
       ·序列分段第26-27页
       ·LHGR 内 GC 含量均匀性度量第27页
       ·搜索 LHGR 所在窗口第27页
       ·基因密度第27页
       ·重复序列搜索及密度统计第27-28页
       ·CpG 岛预测及密度统计第28页
       ·图像生成第28页
   ·结果与讨论第28-42页
     ·结果第28-39页
       ·家猪基因组的累积 GC 轮廓图及 LHGR第28-33页
       ·LHGR 模式:相对数量第33页
       ·LHGR 模式:长度第33-34页
       ·LHGR 模式:GC 含量第34页
       ·家猪基因的组成分布第34-37页
       ·家猪 CpG 岛的组成分布第37-38页
       ·LHGR 中重复序列密度第38页
       ·家猪基因组中的 isochore第38-39页
     ·讨论第39-42页
       ·分段方法第39页
       ·家猪与人类的 LHGR 模式比较第39-40页
       ·家猪各染色体的 GC 同质性差异第40页
       ·家猪基因组成分布模式第40-41页
       ·家猪基因组中 LHGR 生物特性的应用第41页
       ·家猪基因组中的 isochore第41-42页
   ·小结第42-43页
第三章 家猪基因组新基因预测第43-53页
   ·引言第43页
   ·材料与方法第43-45页
     ·材料第43-44页
       ·基因组序列第43页
       ·EST 序列第43页
       ·基因序列第43页
       ·蛋白质序列第43-44页
     ·方法第44-45页
       ·基因的从头预测第44页
       ·序列相似性比较第44页
       ·EST 预处理第44-45页
       ·其他文件及序列处理第45页
       ·数据库系统安装及设置第45页
   ·结果第45-51页
       ·基因预测软件系统第45-49页
       ·a_abpredict_rename_extractpr.sh第45-48页
       ·b_format_blast_pridensift_extractncl.sh第48页
       ·c_cleanup_repeatmasker.sh第48页
       ·d_blat_filterPSL_sort_blat2hints.sh第48-49页
       ·e_locat_extractseq.sh第49页
     ·基于 Web 的生物信息平台第49-51页
       ·数据库结构第49-50页
       ·主要功能模块第50-51页
   ·讨论第51页
     ·基因预测部分第51页
     ·软件平台部分第51页
   ·小结第51-53页
第四章 结论第53-55页
参考文献第55-59页
附录第59-67页
致谢第67-68页
作者简介第68页

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