第壹節分子生物學技術與基因和基因組
科學發展史簡介1
第二節基因芯片技術簡介3
壹、基因芯片的基本概念4
二、基因芯片技術的產生和發展4
三。基因芯片的應用領域6
第三節生物信息學和基因芯片數據
挖掘7
壹、生物信息學的興起7
二、基因芯片的數據挖掘8
參考文獻9
第二章微陣列基因芯片實驗技術11
第壹節基因芯片的價值和分類11
壹、基因芯片的價值11
二、基因芯片的分類12
第二節基底的制備15
壹、基底的類型和性質15
二、玻璃基板表面改性方法17
第三個節點樣探針18的制備
壹、cDNA探針19的制備
二、基因組DNA探針19
三。寡核苷酸探針19
四、獨特的PM？毫米探針設計20
第四節基因芯片采樣22
壹、芯片取樣儀器和取樣方法22
二。取樣的後處理27
三、基因芯片的質量標準28
第五節原位合成和納米結構基因芯片
準備工作28
1.原位合成法制作基因芯片28
2.納米結構基因芯片31的制備
第6節表達譜基因芯片的檢測方法34
I .樣品選擇、處理和RNA分離35
第二，mRNA樣品標記35
三。芯片雜交38
參考文獻39
第三章基本統計41
第壹節統計學的基本概念41
壹、人口和樣本41
二。數據的統計描述42
三。隨機變量、概率和分布43
四。統計數據45
第二節假設檢驗46
壹、假設檢驗的基本原理46
二、假設檢驗的步驟47
三。假設檢驗的基本方法47
第三節差異分析54
I .完全隨機設計數據的方差分析54
二、隨機區組設計資料的方差分析55
三、多個樣本之間的多重比較裝置57
第四節聚類分析和判別分析介紹57
壹、聚類分析57
二、判別分析59
參考61
第四章實驗設計62
第1節樣品匹配模式62
壹、基因芯片實驗的分類62
二。樣品匹配方案概述64
三。樣品匹配模式的選擇66
第二節樣本的重復和合並69
壹、實驗誤差的來源和重復樣本的使用69
二、重復樣本數的確定70
三。樣本合並70
第三節概述72
參考文獻72
第五章基因芯片圖像的采集和處理74
第壹節基因芯片圖像采集74
壹、激光* * *聚焦掃描儀74
第二，CCD掃描儀78
三。掃描儀的技術指標79
第二節基因芯片圖像處理81
壹.標識83
二。分段84
三。信息提取87
四。質量評估
第3節壹些芯片掃描儀和芯片圖像處理
軟件簡介88
壹、激光* * *聚焦掃描儀90
二、激光非* *聚焦掃描儀91
三、CCD基因芯片檢測儀92
參考文獻96
第六章數據預處理和規範化98
第壹節數據預處理98
壹、背景的校正98
二、微弱信號處理99
三。數據的對數變換101
四。重復數據的合並102
動詞 （verb的縮寫）缺失數據的處理103
第二節數據的規範化104
1.cDNA芯片數據的歸壹化105
2.Affymix芯片數據的歸壹化115
參考118
第七章差異表達基因分析120
第壹節差異表達基因的篩選120
壹、多重方法120
二、Z值法121
三、重復實驗的判別方法121
四。其他方法124
動詞 （verb的縮寫）匯總125
第二部分研究差異表達基因126的意義
壹.在基因組研究中的作用126
二、在藥物研究中的作用127
三。在基礎醫學研究中的作用129
參考131
第八章芯片數據可靠性分析133
第壹節數據評估133
壹、差異表達基因的可靠性133
二、芯片數據重復性評價139
第二節誤差源分析142
壹.生物差異的來源142
二、實驗系統誤差為144。
第三節基因芯片質量控制系統149
壹、直接取樣基因芯片的質量控制系統149
第二，Affymetrix的寡核苷酸芯片質量控制
系統及其產品質量評價151
第四節信號線性放大技術及其評價154
壹、信號線性放大技術154
二、信號放大法的可靠性評估154
參考161
第九章聚類分析和可視化162
第壹節相似性(或距離)的度量162
1.歐幾裏德距離162
二、馬哈拉諾比斯距離163
三、切比雪夫距離164
四。馬哈拉諾比斯距離164
五、閔可夫斯基距離164
不及物動詞平均點積164
七。向量之間的角度165
八、協方差165
九、皮爾遜相關距離165
x斯皮爾曼等級相關166
XI。相互信息166
十二，肯德爾？s陶167
第二節聚類算法167
壹.系統聚類168
二、分割聚類172
第三節2D聚類177
1.耦合二維聚類177
二、集群177
第4節主成分、奇異值分解和基因剪枝178
壹、主成分178
二、奇異值分解178
三。基因修剪179
參考179
第十章微陣列實驗中的分類方法181
第壹節概述182
1 .利用基因表達譜數據進行生物樣本
分類183
二、分類背景183
三。基因表達譜數據184
第二節不同分類方法概述184
壹、分類和統計決策理論184
二、Fisher線性判別分析186
三、線性判別分析和二次判別分析186
四、線性判別分析的擴展188
5.最近鄰分類器188
六、決策樹190
七、BP神經網絡分類194
八、支持向量機197
九、帕岑窗204
第三節分類中的壹般問題205
壹.特征選擇205
二。歸壹化和距離函數206
三。缺失值填充207
四。多分類問題208
第四節績效評估209
壹、偏差、方差和誤差率209
第二，重置估價為210。
三、多重交叉驗證法210
四。估計未系安全帶:210
第五節案例分析211
1.基因表達譜數據211
二、數據預處理212
三、支持向量機軟件應用213
參考216
第十壹章微陣列技術的標準化218
第1節MIAME規則218
壹、MIAME規則219的具體內容
二。MIAME表格221
三。MIAME的現在和未來222
第2節Affimetrix芯片系統和MIAME
第223條
首先，遵循MIAME規則224
二。Affimetrix實驗的MIAME表格225
3.Affimetrix的RNA提取和清洗，
標記和雜交規範225
參考227
第十二章基因芯片數據的基因註釋和分析
功能分析228
第壹節單個基因註釋228
壹、壹般性評論228
二。關於疾病的信息233
三。蛋白質家族234的信息
第二節轉錄因子調控分析235
壹. Transfac數據庫236
二、轉錄因子研究中的統計檢驗238
第三節基因本體數據庫中的基因
功能分類分析240
I .基因本體數據庫240
二、GO數據庫相關性分析工具241
第四節生物途徑和生物相互作用
分析243
壹、生物途徑中的基因分析244
二、生物網絡中的基因分析249
三、基因芯片數據由用戶定義。
基因組分析250
參考251
第十三章系統生物學和基因調控
網絡252
第壹節系統生物學導論252
第二節基因轉錄調控網絡的組成253
壹、基因轉錄過程簡介253
第二，研究轉錄因子及其調控基因的實驗
方法254
三。基因調控網絡和圖表254
第三部分用高斯圖模型推導基因調控。
網絡257
第四節基因芯片中的貝葉斯網絡模型
數據中的應用259
貝葉斯網絡簡介259
二、學習貝葉斯網絡261
第三，基因芯片數據中的貝葉斯網絡方法
方面262的應用
第5節從時間序列數據推斷基因調控。
網絡266
I .基因調控網絡模型的“事件模型”266
第二，關於基因調控網絡的“動力學”
概率模型”268
第6節通過基因幹擾推斷基因調控。
網絡270的反義工程方法
第七節結論271
參考文件272
第十四章基因芯片技術的應用-
從基因篩查到臨床診斷274
第壹節基因表達譜研究與臨床腫瘤學274
首先，確定腫瘤亞型275
第二，識別腫瘤的組織來源276
三。預後分析276
四。存在的問題
第二節微陣列芯片和遺傳多態性278
壹、單核苷酸多態性介紹278
二、基因多態性與疾病易感性279
三、基因多態性作為遺傳標記的應用279
四、基因多態性與個性化醫療280頁
動詞 （verb的縮寫）基因多態性與基因芯片檢測技術281
第三節微陣列和基因拷貝數變化282
壹. cDNA陣列CGH283
第二，基因組陣列CGH283
第四節微陣列與傳染病284
壹、微生物的鑒定和分類285
二、耐藥性研究286
三。致病機理研究287
第5節Micromatrix芯片的其他應用288
I .微陣列芯片和DNA甲基化分析288
二。轉錄因子結合位點的分布290
三。Outlook 291
參考文獻292
第十五章主要數據分析軟件介紹295
第壹節基因芯片技術中的分析軟件
狀態295
第2節主要圖像和數據處理軟件296
壹、基因芯片圖像分析軟件
GenePix Pro296
二、Affymetrix GCOS系統297
三、集群和樹形視圖程序298
第四，GeneSpring300
動詞 （verb的縮寫）SpotFire決策套件300
六、SAM和PAM302
七。r平臺和生物導體303
八、MATLAB生物信息學工具箱304
第三部分基因表達譜數據庫304
首先，NCBI？基因表達綜合
(地理)基因表達數據專用庫304
二、EBI ArrayExpress和SMD307
三。微陣列數據庫的建立和管理307
第四節基因註釋數據庫的訪問308
壹、斯坦福大學SMD/SOURCE309
二、UCSC基因組瀏覽器309
三、mySQL客戶310
參考311
第十六章展望312
第壹屆電影節後基因組研究的趨勢
生物312
壹、系統生物學的啟動312
二、系統生物學的發展趨勢313
第二節基因組的應用研究與發展
趨勢-基因組醫學314
第三節基因芯片技術在系統生物學和
基因組醫學現狀316
1.基因芯片與基礎研究中的數據挖掘
316的狀態
二、基因芯片技術在基因組醫學分子中的應用
診斷應用趨勢316
參考318