水稻全基因多态数据库的建立及其辅助系统的设计

论文摘要

上个世纪90 年代,人类基因组计划（Human Genome Project,HGP）的实施标志着生物学的发展进入了基因组时代。而今生物信息技术的发展已在探索生命起源、生物进化,医学研究,农业研究方面取得了巨大的成就。水稻是世界上最重要的粮食作物,被国际上公认为研究禾本科和单子叶植物中的模式生物。水稻的DNA 多态性特征数据,可以为水稻基因定位和分子育种的工作提供基因序列依据.本文介绍了如何利用粳稻品种日本晴和籼稻品种93-11 的全基因组的文本序列,设计了对其进行文本数据挖掘的模式和系列程序,最终构建了一个水稻全基因组DNA 多态性数据库的方法, 并讨论了其实验验证上的意义。本文描述的对水稻DNA 多态性序列信息的数据获取的策略,可以成为其他生物物种多态性信息的分析提供了一个模式和参考。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 引言
• 1.1 论文背景
• 1.1.1 水稻基因工程的重要性和现状
• 1.1.2 DNA 多态性的介绍
• 1.1.3 水稻基因多态性数据库建立的必要性
• 1.2 本课题解决的问题
• 1.3 论文结构
• 第二章 生物信息理论概述
• 2.1 生物信息基本理论
• 2.1.1 生物信息学（Bioinformations）的概念
• 2.1.2 生物信息学的研究内容
• 2.1.3 生物信息学在国内外的发展状况
• 2.1.4 生物信息学在水稻研究中的应用
• 第三章 水稻全基因数据库的建立
• 3.1 水稻全基因DNA 多态性数据库的设计
• 3.1.1 数据库的设计说明
• 3.1.2 水稻全基因组序列分析辅助系统说明
• 3.2 水稻全基因组数据处理
• 3.2.1 水稻基因序列数据来源
• 3.2.2 BLASTN 的同源序列匹配检索
• 3.2.3 同源序列数据的整合
• 3.2.3 MUMmer3.0 的多态性数据分析
• 3.3 水稻DNA 多态性数据库的建立
• 3.3.1 Mumtransform 提取数据并构建数据库
• 3.3.2 Bacorder 对数据库的排序处理
• 3.3.3 FilterDataBase 对数据库数据的筛选
• 3.3.4 SharpHandle 生成“#”数据库
• 第四章 多态信息分析策略
• 4.1 多态信息的文本数据挖掘
• 4.1.1 文本数据挖掘的概念
• 4.1.2 文本数据挖掘生物学上的应用
• 4.2 Mumtransform 程序对多态信息提取分析的方法
• 4.2.1 BAC 数据和Contig 信息的获取方式
• 4.2.2 信息段标志递归分析
• 第五章 实验及其结果分析
• 5.1 生物实验方法
• 5.2 同源序列匹配和识别
• 5.3 DNA 多态性数据库的分析
• 5.4 DNA 多态性位点的实验验证
• 第六章 总结和展望
• 参考文献
• 读研期间发表的论文和参加的项目
• 发表的文章
• 参加的项目
• 致谢
• 论文独创性声明
• 论文使用授权声明