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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 DNA甲基化分析
DNA甲基化分析是一种研究DNA甲基化的技术,主要通过对基因组DNA中的CpG二核苷酸进行检测,以确定DNA甲基化的程度和位置。DNA甲基化是生物体内一种重要的表观遗传学调控机制,可以影响基因的表达和功能。 DNA甲基化分析主要包括全基因组甲基化测序、芯片分析、亚硫酸氢盐测序等方法。其中,全基因组甲基化测序是最全面的甲基化分析方法,可以对整个基因组的甲基化情况进行全面的检测;芯片分析则是通过设计特定的探针,对感兴趣的基因或区域进行甲基化检测;而亚硫酸氢盐测序则是一种高通量的甲基化检测方法,可以对大量的样本进行快速的甲基化分析。 在实际应用中,DNA甲基化分析被广泛用于肿瘤研究、发育生物学、农业科学等领域。例如,在肿瘤研究中,可以通过分析肿瘤细胞和正常细胞的DNA甲基化差异,来寻找肿瘤发生的分子机制和治疗靶点;在发育生物学中,可以通过分析胚胎发育过程中的DNA甲基化变化,来了解基因表达调控的动态过程;在农业科学中,可以通过分析作物的DNA甲基化情况,来改良作物的性状和提高产量。

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