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生物信息学在肿瘤中的研究

1 生物信息学的肿瘤研究的绪论 1.1 生物信息学在肿瘤研究中的重要性 1.2 肿瘤生物学的基本概念和分类 2 基因组学与肿瘤 2.1 DNA序列变异分析 2.1.1 单核苷酸变异(SNV) 2.1.2 多核苷酸重复(CNV) 2.2 非编码RNA的生物信息学研究 2.2.1 microRNA的研究 2.2.2 lncRNA的研究 3 转录组学与肿瘤 3.1 mRNA表达谱分析 3.2 RNA-seq数据分析 4 蛋白质组学与肿瘤 4.1 蛋白质相互作用网络分析 4.2 蛋白质结构预测 5 代谢组学与肿瘤 5.1 代谢通路分析 5.2 代谢标记物识别 6 表观遗传学与肿瘤 6.1 DNA甲基化分析 6.2 基因组印记分析 7 计算机辅助药物设计 7.1 药物靶点预测 7.2 药效团模型建立 8 生物信息学工具与数据库 8.1 常用生物信息学软件介绍 8.2 常用生物信息学数据库介绍 9 实例解析 9.1 利用基因组数据预测肿瘤预后 9.2 利用转录组数据发现新的肿瘤标志物 10 总结与展望 10.1 生物信息学在肿瘤研究中的进展 10.2 生物信息学未来在肿瘤研究中的发展方向
首页 教程 生物信息学在肿瘤中的研究 单核苷酸变异(SNV)
单核苷酸变异(Single Nucleotide Variant,简称SNV)是指在基因组序列中,一个位置上的单一核苷酸发生改变。这种变化可能是转换(例如,C变为T),也可能是颠换(例如,C变为G)。SNV是基因突变的一种类型,它们可以发生在DNA的任何地方,包括编码蛋白质的基因区域和非编码区域。 SNVs可以分为几种不同类型,取决于它们对基因功能的影响。如果SNV发生在编码蛋白质的基因区域,并且导致了氨基酸序列的改变,那么它被称为错义突变。如果SNV没有改变氨基酸序列,那么它被称为同义突变。还有一种情况是,SNV可能导致蛋白质编码的提前终止,这被称为无义突变。 SNVs是人类遗传多样性的重要来源,也是许多疾病的发生原因。例如,一些遗传病就是由有害的SNVs引起的。此外,SNVs也被认为是癌症发生和发展的重要因素之一。通过研究SNVs,科学家们可以更好地理解疾病的发病机制,并开发出新的治疗方法。

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