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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 基因组印记分析
基因组印记分析是一种用于研究特定基因或基因组区域在个体发育过程中表达变化的技术。这种技术主要用于研究基因组中某些区域的甲基化状态,这些甲基化状态可以影响基因的表达。 一般来说,基因组印记分析包括以下几个步骤: 1. 样品准备:首先需要收集待检测的样品,这可能包括组织、细胞或血液等生物样本。 2. DNA提取:然后需要从样品中提取DNA。这通常通过化学方法或物理方法完成。 3. 甲基化特异性PCR(MSP):接下来,使用甲基化特异性PCR技术对提取的DNA进行扩增。这是一种可以识别甲基化和非甲基化DNA的方法。 4. 数据分析:最后,通过对扩增产物的电泳分离和检测,可以确定待测基因或基因组区域的甲基化状态。 基因组印记分析可以帮助我们了解基因表达的变化是如何影响个体发育和疾病发生的。例如,一些研究表明,基因组印记异常可能与某些遗传性疾病的发生有关。此外,基因组印记分析也可以用于癌症研究,因为许多癌症都与基因组印记异常有关。

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