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第1章 序列分析1

1.1计算和可视化序列统计特性1

1.1.1人类线粒体基因组1

1.1.2计算序列统计特性2

1.1.3考察开放阅读框（ORF）4

1.1.4考察注释特征6

1.1.5提取和分析ND2和COX1蛋白7

1.1.6计算人类线粒体基因组中所有基因的密码子使用频率10

1.2两两序列比对12

1.2.1序列比对介绍12

1.2.2查找序列信息12

1.2.3确定蛋白质编码序列15

1.2.4比较氨基酸序列15

1.2.5序列比对结果分析19

1.3评估比对的统计学显著性19

1.3.1从MATLAB空间中获取NCBI数据19

1.3.2初步比对和全局比对20

1.3.3评估打分的显著性22

1.3.4打分不具有统计学显著性的例子23

1.3.5局部比对和随机序列26

1.4全基因组比对28

1.4.1提取基因组信息28

1.4.2基因比对30

1.4.3考察分数的含义32

1.4.4利用稀疏矩阵减少存储量34

1.4.5查看同源基因37

1.5分析同义和非同义替换39

1.5.1介绍39

1.5.2提取HIV-1基因组的两个序列信息40

1.5.3计算HIV-1基因的Ka/Ks比值40

1.5.4利用滑动窗口计算Ka/Ks比值41

1.5.5 GAG、POL和ENV基因的滑动窗口分析42

1.5.6分析GP 120的Ka/Ks比值和表位44

1.6追踪禽流感病毒45

1.6.1禽流感病毒介绍46

1.6.2计算每个H5N1基因的Ka/Ks比值46

1.6.3针对HA蛋白质进行系统发育分析49

1.6.4利用多维变尺度可视化序列距离51

1.6.5在非洲和亚洲地图上展示H5N1病毒的地理区域53

1.6.6利用谷歌地图观察地理区域55

1.6.7在谷歌地图中查看文件56

参考文献57

第2章 高通量测序58

2.1分析Illumina/Solexa下一代测序数据58

2.1.1简介58

2.1.2读取_sequence.txt（FASTQ）文件58

2.1.3考察序列读数的长度分布59

2.1.4考察序列片段的碱基组成60

2.1.5考察质量打分分布61

2.1.6在标准之间转换质量打分62

2.1.7根据质量打分进行过滤和去除62

2.1.8统计读数出现概况63

2.1.9识别人造的均聚物64

2.2识别RNA-seq数据中差异表达的基因65

2.2.1 RNA-seq技术介绍65

2.2.2前列腺癌症数据集65

2.2.3为目标基因建立一个注释对象66

2.2.4输入匹配的短读数匹配数据66

2.2.5确定数字化基因表达68

2.2.6推断RNA表达的差异信号70

2.2.7估计文库规模因子71

2.2.8估计基因丰度72

2.2.9估计负二项式分布参数73

2.2.10经验累计分布函数74

2.2.11测试差异表达75

2.3分析人类末端肠道微生物78

2.3.1人类末端肠道菌群简介78

2.3.2成人远端肠道微生物分类剖析78

2.3.3结合分类分布和基本分类81

2.3.4基于KEGG类进行功能对比分析83

2.3.5基于COG分类进行功能对比分析85

2.3.6基于功能表示集中微生物89

2.4分析马尾藻样本的宏基因组89

2.4.1简介89

2.4.2读取BLAST命中报告90

2.4.3过滤BLAST命中次数90

2.4.4内存匹配的分类学数据文件91

2.4.5用分类学信息注释BLAST报告91

2.4.6根据学名为BLAST命中分类93

2.4.7保存注释的BLAST报告93

2.4.8确定BLAST命中次数的分类学分布94

2.4.9滤除孤立分配95

2.4.10绘制BLAST命中的分类学分布95

2.4.11将分析局限至每个查询的最佳命中96

2.4.12分类节点信息的内存映射96

2.4.13根据更高的分类学目划分BLAST命中97

2.4.14以图的形式表示分类学分布99

2.5研究基因组规模的DNA甲基化谱差异101

2.5.1简介101

2.5.2数据集101

2.5.3为BAM格式文件创建MATLAB接口102

2.5.4关联CpG岛和DNA甲基化104

2.5.5序列数据的统计建模106

2.5.6识别显著的甲基化区域109

2.5.7寻找具有显著甲基化启动子区域的基因110

2.5.8寻找显著甲基化的基因内部区域113

2.5.9甲基化模式的差异分析117

参考文献121

第3章 芯片数据分析122

3.1芯片数据可视化122

3.1.1考察微阵列数据122

3.1.2微阵列数据的空间图123

3.1.3微阵列的统计参数127

3.1.4微阵列数据的散点图129

3.2分析Affymetrix芯片数据135

3.2.1关于Affymetrix数据文件135

3.2.2显示图像文件137

3.2.3基因名称和探针集ID148

3.3分析芯片数据并识别差异表达的基因149

3.3.1芯片数据集简介149

3.3.2下载表达数据150

3.3.3过滤表达数据151

3.3.4识别差异的基因表达151

3.3.5采用基因本体注释上调基因156

3.3.6寻找通路中的差异表达基因159

3.4通过分析Affymetrix SNP芯片研究DNA副本数变化159

3.4.1简介160

3.4.2数据集160

3.4.3获取SNP芯片的探针水平数据161

3.4.4输入和转换数据集163

3.4.5探针强度标准化165

3.4.6探针水平的概要166

3.4.7获取SNP探针信息167

3.4.8原始拷贝数估计167

3.4.9过滤和排序168

3.4.10 PCR片段长度标准化169

3.4.11 CN基因谱171

3.4.12 SCLS样本的8q扩增172

3.4.13 CN获得/缺失汇总图174

3.5芯片数据的基因本体富集分析175

3.5.1简介175

3.5.2基因本体功能举例175

3.5.3通过聚类分析筛选一组感兴趣的基因子集178

3.5.4获取酵母基因组数据库中的注释基因180

3.5.5基因芯片中被注释的基因数目181

3.5.6观察GO注释的出现概率181

3.5.7最显著条目的进一步分析182

参考文献185

第4章 质谱数据分析186

4.1原始质谱数据的预处理186

4.1.1下载数据186

4.1.2谱的重采样187

4.1.3基线校正189

4.1.4谱排列189

4.1.5谱图标准化191

4.1.6去除峰噪声192

4.1.7采用波形降噪方法寻找峰值193

4.1.8分段：用层次聚类合并谱峰195

4.1.9动态规划分割196

4.2采用顺序和并行计算实现谱的批量处理197

4.2.1简介198

4.2.2设置数据仓库198

4.2.3顺序分批处理199

4.2.4基于多核计算机的并行批处理200

4.2.5基于分布计算的并行批处理200

4.2.6异步并行处理201

4.2.7后期处理202

4.3显著性特征识别以及蛋白质谱分类203

4.3.1简介203

4.3.2样本可视化204

4.3.3关键特征排序206

4.3.4基于线性判别分析的盲分类207

4.3.5利用PCA/LDA进行数据降维208

4.3.6特征选择子集的随机搜索209

4.3.7利用评估集来评估选择特征的质量209

4.3.8可替换的统计学习方法212

4.4采用遗传算法寻找质谱数据特征213

4.4.1简介213

4.4.2导入本地质谱数据到MATLAB213

4.4.3建立遗传算法的适应度函数214

4.4.4建立初始种群214

4.4.5设定遗传算法选项215

4.4.6运行GA寻找20个具有可判别性的特征216

4.4.7显示具有判别性的特征218

参考文献219

第5章 可视化工具220

5.1聚类结果可视化220

5.1.1数据导入220

5.1.2聚类221

5.1.3查看和更改聚类选项221

5.1.4数据集的行列聚类223

5.1.5对热图的操作225

5.1.6操作系统树226

5.1.7改变配色方案和显示范围228

5.1.8 5000个显著基因的聚类230

5.2分子三维结构的可视化232

5.2.1泛素结构介绍232

5.2.2泛素分子显示232

5.2.3对分子进行旋转和放大233

5.2.4评估结构中的氨基酸电荷分布234

5.2.5研究结构的疏水性谱235

5.2.6测量原子距离236

5.2.7展示和标注泛素结构中的赖氨酸残基237

5.2.8检查泛素中的异肽键238

5.2.9泛素比对和SUMO序列239

5.2.10将泛素和SUMO的结构叠加240

5.3相互作用数据可视化243

5.3.1将进化树表示为图243

5.3.2改变BIOGRAGH对象的属性248

5.3.3绘制自定义节点251

5.4图论函数253

5.4.1从SimBiology模型创建一个图254

5.4.2可视化图254

5.4.3使用图论函数256

5.4.4寻找节点pA与pC之间的最短路径257

5.4.5遍历图258

5.4.6寻找图中的连通部分259

5.4.7模拟移除一个反应260

参考文献263

第6章 外部数据库和程序调用264

6.1连接本地数据库264

6.1.1检查数据库工具箱264

6.1.2为原始数据库建立一个备份264

6.1.3为MATLAB配置数据库264

6.1.4连接到数据库265

6.1.5获取数据库信息265

6.1.6从GenBank收集序列数据并插入数据库265

6.1.7核对导入数据的序列266

6.1.8更新数据库中的数据267

6.1.9为数据库添加比对信息267

6.1.10检索比对267

6.1.11为数据增加BLAST报表信息268

6.1.12对序列进行BLAST搜索268

6.1.13使用可视化的查询构建器将信息导入MATLAB269

6.2连接KEGG的API网络服务器270

6.2.1利用信息操作来展示通路数据库中的统计参数270

6.2.2利用conv操作符实现KEGG标识符与外部标识符的相互转换271

6.2.3提取KEGG分类学数据库的物种列表271

6.2.4获取KEGG通路数据库中人类的通路列表272

6.2.5为通路染色278

6.2.6展示静态图279

6.3调用Bioperl函数279

6.3.1简介280

6.3.2访问序列信息280

6.3.3从MATLAB调用Perl程序281

6.3.4在Perl程序中调用MATLAB函数292

6.3.5生物信息学工具箱中的蛋白质分析工具294

参考文献295