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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 多核苷酸重复(CNV)
多核苷酸重复(Copy Number Variation,CNV)是指在基因组中某一特定区域的DNA序列拷贝数发生改变的现象。这种变异可能涉及到几千甚至几百万个碱基对,比单核苷酸多态性(SNP)等其他类型的遗传变异要大得多。 CNV可以分为三种类型:缺失、重复和倒位。缺失是指某一区域的DNA序列被删除;重复是指某一区域的DNA序列被复制并插入到原位置或其它位置;倒位是指某一区域的DNA序列被反转180度后重新插入到原位置。 CNV是人类基因组中常见的遗传变异形式之一,每个人类基因组中都包含数千个CNV。这些变异可以在基因组中的任何位置出现,包括编码基因、非编码基因和基因间区。 CNV与许多疾病的发生有关,包括神经退行性疾病、心血管疾病、癌症、免疫系统疾病和精神疾病等。例如,脆性X染色体综合症就是由于FMR1基因上CGG三核苷酸重复次数过多导致的。 因此,研究CNV对于理解基因功能、疾病的发生机制以及药物的开发等方面具有重要的意义。

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