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相互作用组异构数据集成研究
中文名称: 相互作用组异构数据集成研究
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论文编号: 4140080收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: 无英文名称
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 生物医学工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 数据集成 异构数据库系统 相互作用组映射 数据仓库 中介
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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       论文发表:快速、低价、包过!发表论文就找论文天下

论文摘要: 后基因组(post-genome)生物医学的一个关键(略)细胞内的所有分子及其相互间的作用进行全面和系统地研究.理解细胞系统的一个关键步骤是对DNA、RNA、蛋白质和化学小分子等相关的物理相互作用网络进行映射,从而对特定的物种形成一个尽可能完整和准确的相互作用组网(略)ractome network).研究者们采用高通量技术的实验,基于计算的预测,以及文献挖掘等方法得到了大量的、有价值的相(略).同时,为了管理和利用这些数据,研究者们建立了许多相互作用组数据库.但是,现有的相互作用组数据(略)形成了所谓的“信息孤岛”,不能实现数据共享(data sharing)和更有效的利用.为了更好地管理和更有效地利用现有的相互作用组数据,需要将这些相互独立的数据库有机地集成在一起.这对于增加相(略)的整体知识水平,以及对该领域更深入、更全面的理解是十分重要的.数据集成(data integration)已经成为相互作用组研究的重要方向之一. 本研究建立了相互作用组数据仓库InteractomeDW.InteractomeDW包括相互作用组数据库集合,生物实体映射数据库,生物学本体和受控...
One of the key goals of postgenomic biomedical research is (omitted)tically study and confirm the interactions of all molecules within a living cell.(omitted) step towards understanding the cellular s(omitted)perties is mapping networks of DNA-, RNA-and protein-protein interactions, the'interactome network', of an (omitted)s completely and accurately as possible. Increasing interactome data are generated from experiments applying high-(omitted) technologies, computational prediction methods, and litera...
目录:
缩略语表第6-8页
摘要第8-11页
ABSTRACT第11-13页
第1章 前言第15-23页
  ·背景第15-17页
    ·相互作用组学的兴起和发展第15页
    ·相互作用组学与数据集成第15-16页
    ·生物医学数据异构性第16页
    ·生物医学数据集成面临的困难第16-17页
  ·研究现状第17-21页
    ·基于数据仓库的解决方案第17-19页
    ·基于中介的解决方案第19-21页
    ·小结第21页
  ·本研究的内容和意义第21页
  ·论文的组织结构第21-23页
第2章 相互作用组数据仓库InteractomeDW第23-35页
  ·引言第23页
  ·实验设备与数据第23-27页
    ·实验平台第23-24页
    ·数据源第24-27页
  ·方法第27-29页
    ·构建生物学本体和受控词表数据库集合第27页
    ·构建相互作用组数据库集合第27-28页
    ·构建生物实体映射数据库BEM第28-29页
    ·构建生物学注释数据库第29页
  ·结果第29-34页
    ·相互作用组数据库集合第29-31页
    ·生物实体映射数据库BEM第31-33页
    ·生物学本体和受控词表数据库集合第33-34页
    ·生物学注释数据库第34页
  ·讨论和结论第34-35页
第3章 相互作用组异构数据集成方法第35-42页
  ·引言第35-36页
    ·现有数据集成方法的适用性与局限性第35页
    ·本研究提出的异构数据集成方法第35-36页
  ·异构数据集成逻辑框架第36-39页
    ·异构数据集成系统的形式化描述第36页
    ·异构数据集成的逻辑框架第36-37页
    ·本研究采用的全局模式第37-38页
    ·本研究采用的异构数据集成逻辑框架第38-39页
  ·相互作用组异构数据集成方法第39-41页
  ·讨论和结论第41-42页
第4章 基于网络的相互作用组数据集成系统IMbase第42-67页
  ·引言第42-43页
    ·异构数据库系统第42页
    ·Web Service第42-43页
  ·实验平台第43-44页
    ·开发平台第43页
    ·部署平台第43-44页
  ·系统架构第44-50页
    ·客户端第46页
    ·展现层第46页
    ·服务层第46-48页
    ·数据访问层第48-49页
    ·数据层第49-50页
  ·结果第50-60页
    ·相互作用组数据集成服务第50-55页
    ·生物实体映射服务第55-58页
    ·Web Service第58-60页
  ·讨论第60-63页
  ·IMbase与其他相关数据集成系统的比较第63-65页
  ·IMbase的使用方式和系统要求第65-67页
第5章 IMbase系统在小鼠神经管缺陷研究中的应用第67-82页
  ·引言第67页
  ·数据来源第67页
  ·构建MouseNTDs数据库第67-69页
    ·数据来源第68页
    ·NTDs元数据第68页
    ·方法第68-69页
    ·结果和讨论第69页
  ·生成小鼠NTDs候选基因假说第69-82页
    ·原始基因芯片数据的筛选第70页
    ·构建差异表达基因相关的相互作用网络第70-74页
    ·差异表达基因相互作用数据的分析第74-79页
    ·小鼠NTDs候选基因假说第79-82页
第6章 总结与展望第82-84页
  ·总结第82-83页
  ·展望第83-84页
参考文献第84-93页
附录第93-153页
  附录1:IMbase数据集成配置文件第93-98页
    ·数据库配置文件第93页
    ·SQL映射文件第93-97页
    ·数据集成配置文件第97-98页
  附录2:小鼠神经管缺陷(NTDs)实验相关信息第98-103页
    ·MTX诱导出生缺陷动物模型的建立第98-100页
    ·基因表达谱芯片实验基本过程第100-103页
  附录3:小鼠神经管缺陷(NTDs)候选基因基本信息第103-117页
  附录4:测试Trp53相关的相互作用随机出现的概率第117-122页
  附录5:潜在NTDs候选基因的Gene Ontology注释信息第122-141页
  附录6:潜在NTDs候选基因相关的KEGG通路示意图第141-153页
综述:生物医学异构数据库集成的研究进展第153-170页
  参考文献第167-170页
致谢第170-171页
在读期间发表文章第171页
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