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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
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生物信息学数据库是存储和管理生物数据的重要工具,这些数据包括基因序列、蛋白质结构、基因表达谱、基因组变异等。以下是一些常用的生物信息学数据库: 1. NCBI(National Center for Biotechnology Information):由美国国立卫生研究院维护的一个综合性生物信息学数据库,其中包括GenBank(基因库)、PubMed(医学文献数据库)、Protein Database(蛋白质数据库)等多个子数据库。 2. Ensembl:一个提供自动注释的基因组信息的数据库,包括基因、转录本、蛋白质、调控区段等信息。 3. UCSC Genome Browser:加州大学圣克鲁兹分校开发的一个基因组浏览器,可以查看多种物种的基因组信息,包括基因位置、转录本、SNP等。 4. KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes):日本京都大学开发的一个数据库,主要提供基因组信息、生物通路、疾病信息等。 5. PDB(Protein Data Bank):一个存储蛋白质三维结构信息的数据库,对于研究蛋白质功能和设计药物非常重要。 6. UniProt:一个全面收集、整理和分类蛋白质序列和功能信息的数据库。 7. dbSNP:由NCBI维护的一个数据库,收录了各种生物体中的单核苷酸多态性(SNP)。 8. Gene Ontology:一个对基因功能进行分类和描述的标准系统,用于统一描述基因和基因产物的功能。 9. Reactome:一个详细描述细胞生物学过程及其分子基础的数据库。 以上只是众多生物信息学数据库中的一部分,根据研究需要,科研人员可能还需要使用其他的专门数据库。

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