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生物信息云平台上的微生物群落拓扑分析NJ算法

时间:2017-12-03 20:39来源:毕业论文
采用生物信息学研究中非常实用的系统进化树理论,运用改进的 NJ 算法构建微生物进化模型,尽可能的降低了算法复杂度。并在云环境下, 运用图数据库中构建出微生物群落无根进化树
生物在自然界在无处不在。正因如此,随着基因序列分析技术的完善,通过对微生物进行基因测序,有助于人类分析复杂环境中的微生物群落的遗传进化关系,对整体群落进行系统了解,并用于迅速了解未知微生物与已有物种的进化遗传关系。本课题采用生物信息学研究中非常实用的系统进化树理论,运用改进的 NJ 算法构建微生物进化模型,尽可能的降低了算法复杂度。并在云环境下, 运用图数据库中构建出微生物群落无根进化树,更直观地观察和分析物种间进化特征,分析遗传距离,了解生物信息。16064
关键词 微生物 基因序列分析 进化树 Neighbor-joining算法 图数据库云环境
Title The topological analysis of microbial community in the
cloud platform of biological information
Abstract
There are ubiquitous Microorganisms in nature.The technology of microbial
gene sequence analysis has developed rapidly in recent years . It helps
us to analyze the phylogenetic relationships of microbial communities in
the complex environments,and it will give us a more Systematic
understanding of the overall community to learn about the genetic
relationship between unknown microbes and Existing species quickly. This
paper makes a fast algorithm which has been reduced the complexity as much
as possible to build the neighbor-joining phylogenetic tree model which
is very useful in the bioinformatic research,and shows the unrooted
phylogenetic tree of microbial communities with the help of a graph
database neo4j which help us to visually observe and analyze the evolution
of inter-species characteristics and genetic distance to understand the
biological information of them.
Keywords: microorganism analysis of microbial gene sequences
Neighbor-joining algorithm graph database cloud 源自六-维+论\文"网*加7位QQ3249.114 www.lwfree.cn
目 录
1 绪论1
1.1 课题研究背景1
1.2 研究意义...1
1.3 采用的关键技术.2
1.4 本文结构...2
2 相关技术的研究及发展现状3
2.1 微生物所在人体肠道细菌耐药基因研究.3
2.2 人类肠道微生物宏基因组拓扑变化对肥胖、肠炎(IBD)的影响....5
2.3 物种系统树的构建..6
2.4 大数据时代下的生物遗传研究..7
2.5 图数据库技术neo4j....8
3 构建微生物基因系统树的模型....11
3.1 系统流程图..12
3.2 遗传模型和序列距离.12
4 邻接算法及其优化的具体实现....15
4.1 邻接算法实现...15
4.2 快速邻接算法的基本思想及实现.17
5 采用 neo4j存储微生物系统树及算法优化测试.21
5.1 neo4j 云环境搭建.21
5.2 利用 neo4j存储系统树拓扑结构.24
5.3 使用 neo4j进行查询....26
5.4 算法优化前后运行时间的比较..27
6 结论与展望.29
6.1 结论....29
6.2 后续研究及应用展望.29
致谢....30
参考文献.31
1 绪论
1.1 课题研究背景
近年来分子生物学的研究发展迅猛,生物信息数据的规模也不断的增加,并且形
成了数量巨大的生物信息库。上世纪第二十年代中期以来,基因测序技术分析的不断
发展完善,物种逐渐发展到分子水平的进化,建立起了一套理论和方法依赖于核酸和
蛋白质序列信息[1]
。破解不同生物基因组 DNA 序列信息以及其中所蕴含的相关遗传
学背景已经成为生物学和医学研究的主要学科领域。将重要的人类病原菌、植物病原
菌和腐生菌等微生物进行基因组序列的测定以及相互遗传进化的关系的研究, 不仅可
以推动关于致病机制、微生物和宿主相互作用等的基础研究,而且能帮助生物研究者

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快速准确地筛选出耐药微生物群从而更好地寻找抗菌药物靶点, 另一方面它能够推动 生物信息云平台上的微生物群落拓扑分析NJ算法:http://www.lwfree.cn/shengwu/20171203/17250.html
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