醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)案例與實(shí)踐

基礎(chǔ)篇
第1章 生物信息學(xué)緒論
1．1 生物信息學(xué)概述
1．2 醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)的主要研究?jī)?nèi)容
1．3 醫(yī)學(xué)生物信息學(xué)面臨的挑戰(zhàn)
第2章 生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)
2．1 生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介
2．2 基因數(shù)據(jù)庫(kù)
2．2．1 GenBank-NCBI核酸序列數(shù)據(jù)庫(kù)
2．2．2 DDBJ數(shù)據(jù)庫(kù)
2．2．3 EMBL數(shù)據(jù)庫(kù)
2．2．4 UniGene數(shù)據(jù)庫(kù)
2．3 蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)
2．3．1 SWISS-PROT蛋白質(zhì)序列分析數(shù)據(jù)庫(kù)
2．3．2 PDB蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)
2．3．3 SCOP數(shù)據(jù)庫(kù)
2．4 突變數(shù)據(jù)庫(kù)
2．5 UCSC基因組瀏覽數(shù)據(jù)庫(kù)
2．6 OMIM數(shù)據(jù)庫(kù)
2．7 集成數(shù)據(jù)庫(kù)
第3章 核酸同源性序列比對(duì)的策略和方法
3．1 數(shù)據(jù)庫(kù)中的相似性搜索
3．2 雙序列比對(duì)
3．3 BLAST搜索實(shí)例
3．3．1 BLAST簡(jiǎn)介
3．3．2 BLAST的操作步驟
3．4 分子進(jìn)化與系統(tǒng)發(fā)生樹(shù)
3．4．1 分子進(jìn)化
3．4．2 系統(tǒng)發(fā)生樹(shù)
3．5 下一代測(cè)序技術(shù)簡(jiǎn)介
第4章 人類(lèi)基因組變異數(shù)據(jù)庫(kù)及SNP關(guān)聯(lián)分析
4．1 SNP簡(jiǎn)介
4．2 dbSNP數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介
4．3 SNP關(guān)聯(lián)分析
4．3．1 SNP關(guān)聯(lián)分析介紹
4．3．2 plink軟件批量實(shí)現(xiàn)SNP關(guān)聯(lián)分析
4．4 基因與基因互作分析
4．4．1 Logistic回歸分析
4．4．2 多因子降維法
4．4．3 決策樹(shù)分析
4．4．4 PIA算法構(gòu)建SNP-SNP互作網(wǎng)絡(luò)
4．4．5 基因與環(huán)境互作分析
4．5 基于數(shù)量性狀的SNP互作分析
4．6 基于SNP的系統(tǒng)進(jìn)化樹(shù)分析
4．6．1 TNF-?-308G/A的系統(tǒng)進(jìn)化樹(shù)分析
4．6．2 EPHX His139/Arg的系統(tǒng)進(jìn)化樹(shù)分析
4．6．3 TNF-?-308G/A和EPHX His139/Arg聯(lián)合的系統(tǒng)進(jìn)化樹(shù)分析
4．7 GWAS數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)介及SNAP網(wǎng)絡(luò)工具
4．7．1 GWAS數(shù)據(jù)分析簡(jiǎn)介
4．7．2 SNAP網(wǎng)絡(luò)工具
4．8 SNP功能分析的生物信息學(xué)方法
4．8．1 SNP功能分析
4．8．2 SNP功能預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)——SIFT
4．8．3 SNP功能預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)——PolyPhen-2
第5章 基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析
5．1 cDNA芯片平臺(tái)與數(shù)據(jù)庫(kù)
5．1．1 cDNA芯片平臺(tái)介紹
5．1．2 基因芯片數(shù)據(jù)預(yù)處理
5．1．3 基因芯片數(shù)據(jù)處理與分析
5．2 RNA-seq測(cè)序技術(shù)及數(shù)據(jù)分析
5．2．1 RNA-seq測(cè)序技術(shù)
5．2．2 基于RNA-seq數(shù)據(jù)的差異表達(dá)基因分析
5．2．3 RNA-seq數(shù)據(jù)的外顯子水平差異分析
5．2．4 RNA-seq數(shù)據(jù)的可變剪切分析
第6章 基因功能與通路分析技術(shù)
6．1 基因功能富集分析
6．1．1 GO簡(jiǎn)介
6．1．2 富集分析
6．1．3 DAVID網(wǎng)絡(luò)工具介紹
6．2 通路數(shù)據(jù)庫(kù)介紹
6．2．1 KEGG數(shù)據(jù)庫(kù)
6．2．2 其他通路數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介
6．3 疾病風(fēng)險(xiǎn)通路篩選
6．4 INVEX軟件介紹
6．5 隨機(jī)森林-通路分析法挖掘特征基因
6．5．1 隨機(jī)森林-通路分析法介紹
6．5．2 案例分析
6．5．3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果
第7章 miRNA數(shù)據(jù)分析
7．1 miRNA簡(jiǎn)介
7．2 miRNA-靶基因靶向關(guān)系
7．3 miRNA數(shù)據(jù)資源
7．3．1 TarBase數(shù)據(jù)庫(kù)
7．3．2 miRBase數(shù)據(jù)庫(kù)
7．4 miRNA表達(dá)譜數(shù)據(jù)分析
7．5 結(jié)合SNP和miRNA表達(dá)譜探查疾病相關(guān)的miRNA
7．6 結(jié)合基因、疾病、通路和miRNA的ChemiRs網(wǎng)絡(luò)工具簡(jiǎn)介
7．6．1 按照miRNA名稱(chēng)進(jìn)行搜索
7．6．2 按照基因列表進(jìn)行搜索
第8章 DNA甲基化及表觀(guān)遺傳學(xué)數(shù)據(jù)分析
8．1 DNA甲基化相關(guān)知識(shí)介紹
8．1．1 CpG島預(yù)測(cè)算法
8．1．2 DNA甲基化檢測(cè)方法
8．2 DNA甲基化區(qū)域識(shí)別軟件——methyAnalysis軟件包應(yīng)用
8．3 腫瘤相關(guān)的DNA甲基化數(shù)據(jù)庫(kù)——MethHC網(wǎng)絡(luò)工具簡(jiǎn)介
8．3．1 瀏覽高（低）甲基化基因
8．3．2 腫瘤樣本的甲基化水平聚類(lèi)
8．3．3 基于基因搜索的DNA甲基化水平分析
8．4 DNA拷貝數(shù)變異分析
8．4．1 DNA拷貝數(shù)變異的概念
8．4．2 DNA拷貝數(shù)變異數(shù)據(jù)的分析軟件——Genovar
第9章 生物分子網(wǎng)絡(luò)
9．1 生物分子網(wǎng)絡(luò)介紹
9．1．1 基因轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)
9．1．2 蛋白質(zhì)互作數(shù)據(jù)
9．1．3 蛋白質(zhì)互作網(wǎng)絡(luò)——STRING數(shù)據(jù)庫(kù)介紹
9．2 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫再|(zhì)介紹
9．3 拓?fù)湫再|(zhì)分析軟件介紹——NEXCADE
9．4 Cytoscape作圖軟件介紹
9．5 BioNet軟件包介紹
第10章 藥物基因組學(xué)
10．1 藥物基因組學(xué)的概念
10．2 藥物靶向識(shí)別
10．3 藥物靶向交互的網(wǎng)絡(luò)資源
10．4 基于劑量-效應(yīng)關(guān)系的藥物結(jié)合作用識(shí)別
提高篇
第11章 生物信息學(xué)綜合數(shù)據(jù)分析案例
11．1 案例分析1：應(yīng)用miRNA-mRNA失調(diào)關(guān)系優(yōu)化乳腺癌亞型相關(guān)的miRNA
11．1．1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
11．1．2 數(shù)據(jù)整合分析方法
11．1．3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果
11．2 案例分析2：多組學(xué)數(shù)據(jù)整合的腫瘤相關(guān)性研究
11．2．1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
11．2．2 數(shù)據(jù)整合分析方法
11．2．3 數(shù)值實(shí)驗(yàn)結(jié)果
第12章 腫瘤亞型的系統(tǒng)化分析
12．1 數(shù)據(jù)類(lèi)型
12．2 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和描述性分析
12．3 結(jié)合miRNA和mRNA表達(dá)譜對(duì)腫瘤樣本進(jìn)行聚類(lèi)獲得腫瘤亞型
12．4 3種亞型的差異性檢驗(yàn)
12．5 特征基因選擇
12．6 整合生存數(shù)據(jù)分析
第13章 多組學(xué)數(shù)據(jù)的可視化
13．1 TCGA多組學(xué)數(shù)據(jù)的下載
13．2 多組學(xué)數(shù)據(jù)的可視化
參考文獻(xiàn)