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基于距离方法的病毒系统发育关系研究
作 者: 白巨敏
导 师: 周立前
学 校: 湘潭大学
专 业: 概率论与数理统计
关键词: 系统发育分析 距离度量 组分向量 完全基因组 细小病毒 dsDNA病毒
分类号: O211.6
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 13次
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内容摘要
随着人类基因组计划的完成,生物序列数据与日俱增,我们需要分析和处理海量的生物数据,从中提取对人类有价值的信息.这些工作成为生物信息学首要的研究内容.本文的工作主要是:通过对数关联距离和互信息距离来分析30种细小病毒和124种dsDNA病毒的系统发育关系.本文主要分四个部分组成.第一部分,主要介绍生物信息学的概念、生物信息学的研究对象和研究内容.同时介绍了生物信息学中常用的数学方法和模型以及病毒的相关基本知识.第二部分,我们基于统计和信息论两个方面,提出了两种距离(对数关联距离和互信息距离).另外,我们还简要地解释了这两种距离用于物种系统发育分析的原因.第三部分,利用提出的两种新距离分别处理和分析30种细小病毒和124种dsDNA病毒的完全基因组序列,分别构建它们的系统发育树.在30种细小病毒和124种dsDNA病毒的系统发育分析中,我们获得了与传统的系统发生树相一致的树,综合以前的分析和结果,我们在系统发育分析研究中提出的算法和模型是可靠的、稳定的.同时,从生物学的角度出发,讨论了系统发生树分类的情况.第四部分,是对整篇文章的总结,对所运用的理论和方法进行归纳.同时对需要进一步开展的工作,我们也做了简要的说明.
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-8 第一章 绪论 8-14 §1.1 研究背景 8-11 §1.1.1 生物信息学 8 §1.1.2 生物信息学研究的对象 8-10 §1.1.3 生物信息学中所用到的技术和方法 10-11 §1.2 关于本课题 11-14 §1.2.1 病毒 11 §1.2.2 病毒的结构 11-12 §1.2.3 病毒的分类 12-14 第二章 系统发育分析的距离方法 14-19 §2.1 组分向量 14-15 §2.2 距离方法 15-18 §2.2.1 对数关联距离 16 §2.2.2 互信息距离 16-18 §2.3 距离矩阵 18-19 第三章 病毒系统发育关系的研究 19-30 §3.1 细小病毒基因组的系统发育分析 20-26 §3.1.1 数据与方法 20-23 §3.1.2 结果与讨论 23-26 §3.2 dsDNA 病毒基因组的系统发育分析 26-29 §3.2.1 数据和方法 26 §3.2.2 结果与讨论 26-29 §3.3 本章小结 29-30 总结与展望 30-31 参考文献 31-33 致谢 33-34 附录 34
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中图分类: > 数理科学和化学 > 数学 > 概率论与数理统计 > 概率论(几率论、或然率论) > 随机过程
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