导读:本文包含了生物信息平台论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:生物信息,高性能计算平台,建设,运行机制
生物信息平台论文文献综述
段荣静,刘金定[1]（2019）在《生物信息高性能计算平台的建设与实践——以南京农业大学为例》一文中研究指出高性能计算在生命科学研究中的需求日益增长,已成为高校生命科学科研创新的一个重要手段。在此背景下,南京农业大学在"双一流建设"经费支持下建设了生物信息高性能计算共享平台。本文介绍了生物信息高性能计算平台的建设情况,并对提升平台运行效率的相关实践进行了探讨。(本文来源于《高校实验室科学技术》期刊2019年03期）
费菲[2]（2019）在《大数据生物信息平台推进疾病诊治水平提升——访中国科学院心理研究所生物信息研究室主任、研究员王晶》一文中研究指出临床科研必须经历繁杂的过程,而大数据时代给研究者带来挑战的同时,也为临床科研创造了极好的条件和机遇。如何利用大数据让临床医生快速获得高质量的临床数据?怎样帮助医生进行数据分析,助力临床科研计划或项目?为回答这些问题,积极应对生物医学大数据研究的挑战,中国科学院心理研究所生物信息研究室主任、研究员王晶近年来以主要精力创新开展了生物医学大数据整合和数据挖掘研究。一方面为便于临床医生更好地分析和理解生物医学大数据,致力于开发生物信息学最新的应用工具和方法,(本文来源于《中国医药科学》期刊2019年18期）
马雨凡,蒲垠全,彭莉,汤小伟,唐川康[3]（2019）在《综合多平台生物信息学分析胰腺导管癌发病机制和预后相关的潜在中枢基因》一文中研究指出背景:胰腺导管癌(PDAC)是世界上最恶性的癌症之一,五年生存率很低。基因改变是PDAC分子发病机制的关键。因此,我们旨在研究PDAC的基因表达模块,揭示PDAC肿瘤发生的相关基因。方法:筛选收集来自基因表达公共数据集(GEO)的8个PDAC基因表达综合数据集(GSE15471、GSE16515、GSE41368、GSE62165、GSE62452、GSE71729、GSE71989、GSE91035)以及肿瘤基因组图谱(TCGA)的1个PDAC数据集,共452份PDAC样本和204份正常胰腺组织样本。利用生物信息学工具筛选差异表达基因(DEG),并对DEG进行功能注释、基因本体(GO)富集分析、京都基因与基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG)途径分析和蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析。建立并验证了Cox比例风险模型。结果:我们在PDAC组织和正常组织之间鉴定出136 DEGs (67个上调和69个下调基因)。细胞外基质(ECM)相关基因在GO分析中最为丰富。在KEGG通路分析中,胰腺分泌、PI3K-Akt信号通路、蛋白质消化吸收和ECM受体相互作用是最丰富的类别。在PPI网络分析中,筛选出10个最重要且具有高度连接性的基因(ALB、EGF、MMP9、EGFR、FN1、MMP1、SERPINE1、TIMP1、PLAU和PLAUR),作为可能与PDAC发病密切相关的中枢基因。此外,还构建了一个由五个基因(LAMC2、LAB3、SERPINB5、AREG和SFRP4)组成的可靠、准确的PDAC预后预测系统。结论:本研究揭示了PDAC进展中可能存在的中枢基因,对PDAC患者的个体化临床决策和分子靶向治疗具有一定的指导意义。(本文来源于《第叁十一届全国中西医结合消化系统疾病学术会议论文集》期刊2019-07-12）
徐勇,刘志明,刘欢[4]（2019）在《临床生物信息管理数字化平台的建设》一文中研究指出本文主要是对临床生物信息管理数字化平台建设的分析研究,结合某生物信息管理数字化平台建立实例,详细探究临床生物信息管理数字化平台的建设方法。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年13期）
段荣静,刘金定[5]（2019）在《生物信息高性能计算平台的建设与实践——以南京农业大学为例》一文中研究指出高性能计算在生命科学研究中的需求日益增长,已成为高校生命科学科研创新的一个重要手段。在此背景下,南京农业大学在"双一流建设"经费支持下建设了生物信息高性能计算共享平台。本文介绍了生物信息高性能计算平台的建设情况,并对提升平台运行效率的相关实践进行了探讨。(本文来源于《高校实验室科学技术》期刊2019年01期）
项海涛[6]（2018）在《基于新一代测序和质谱技术联合生物信息学的抗体发现平台研究》一文中研究指出治疗性抗体药物根据结构可分为单克隆抗体、抗体片段、抗体偶联物等,其中单克隆抗体药物占据了最大的市场份额,自从1986年首个抗体药物Orthoclone OKT3获批上市以来,美国食品药品监督管理局(FDA)已累计批准上市了超过70个抗体药物。虽然单克隆抗体药物自上市以来在临床及商业上取得了巨大的成功,但其研发过程仍然存在诸多挑战,就抗体药物前期研发工作而言,目前主流技术均基于实验手段,其核心是文库筛选,获得高特异性、高亲和力单克隆抗体。主流文库筛选有两大技术平台:噬菌体/酵母展示文库筛选和杂交瘤细胞筛选,但这些平台均存在周期长、成本高、实验过程复杂以及难以大规模生产等限制,面对这些挑战,相关科研和技术人员正在积极开发新的方法,寻找新的技术突破。随着技术的进步,测序成本越来越低,新一代测序(Next Generation Sequencing,NGS)技术得以在生物学和转化医学研究的许多领域被广泛应用。近年来,NGS应用的范围已经延伸到B/T细胞免疫组库测序领域,已经有报道尝试将免疫组库测序和蛋白质组学技术结合起来,应用于高亲和力抗体的筛选工作,但目前仍未见充分利用抗体(免疫)组库中的抗体丰度及丰度动态变化信息提高抗体筛选效率的报道。本研究基于对NGS技术和质谱分析技术的充分学习和研究,开发了一套完整的生物信息学分析平台,可以快速、高通量的筛选出具有高度抗原特异性和亲和力的抗体序列。本平台综合分析了多次免疫后抗体组库中抗体的丰度及其动态变化信息,对NGS数据进行质量评估和基本比对分析后,确定各免疫批次中抗体序列的结构信息,如框架区和互补决定区核酸和氨基酸序列信息,统计CDR3序列的丰度数据,以及同一CDR3序列在不同免疫批次中的丰度动态变化情况;并将NGS分析得到的抗体序列作为质谱数据分析的参考序列库,整合免疫后动物血清中抗体质谱数据的分析结果,确定被鉴定到的肽段序列信息以及对应的抗体蛋白序列,获得鉴定肽段在抗体蛋白序列中的位置以及覆盖度信息,进而筛选和分析能够指示抗体-抗原亲和力的各项特征指标,并通过这些指标进行序列评级以筛选最终的抗体。最后,我们从候选抗体中挑选了10条,进行合成和实验验证,结果显示5条为阳性抗体,抗体阳性率达到了50%。相比于传统的抗体药物前期研发平台,本研究中所开发的平台具有易于操作、更快速和更高效的特点,所有数据分析过程仅需一周的时间即可完成,加上前期动物免疫和后期实验验证的时间,整个过程仅需叁个月,而目前广泛使用的噬菌体展示平台需要半年左右的时间,因此,相对而言,本平台大大缩短了抗体开发周期,具有很强的市场应用价值。(本文来源于《华南理工大学》期刊2018-10-18）
刘艳,吕爱平,唐凯临,翁志萍[7]（2018）在《SPOC模式生物信息实验教学云平台设计与实践》一文中研究指出SPOC 教学模式,具有小众化、限制性等特点,结合传统教学模式可以提高教学效率。云平台是生物信息专业实践教学SPOC 教学模式发展的载体。借鉴SPOC 的教学模式,阐述了SPOC 模式实验教学云平台的设计架构,并以"生物信息学实验"课程为例,将线上学习和传统课堂教学进行有机的结合,其中线上学习主要是自学SPOC 教学资源、扩展知识等,传统课堂教学主要是学生的实验操作以及教师对学生疑难问题解答等,希望对实践教学有一定的参考价值。(本文来源于《实验室科学》期刊2018年01期）
赵友杰,曹涌,熊飞[8]（2018）在《基于林业大数据的生物信息云平台的构建研究》一文中研究指出针对林业生物信息学中的数据量大、存储成本高、分析及利用技术门槛高等问题,该文提出一种基于林业大数据的生物信息云平台的设计方案。该平台拟整合多个国际数据库中林业相关的基因组、转录组、表达和功能等常用数据,构建以林业为主的生物信息学大数据平台,为林业研究人员提供综合的生物信息数据服务(DaaS)。在该大数据基础上,构建以现有计算机服务器为基础的硬件服务平台(IaaS),以网络化linux操作系统为基础的虚拟分析平台(PaaS),以及以常用生物信息学分析软件为基础的个性化可定制软件服务平台(SaaS),最终为林业研究人员提供一站式的虚拟易用的生物信息学云服务。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2018年01期）
程亮[9]（2016）在《网络平台在生物信息教学中的探索》一文中研究指出在高校利用网络平台进行教学是一种新型的教学模式。学生利用网络平台就可以进行学习,增强了学生学习的灵活性。生物信息是一项涉及比较广的教学内容,整体教学适合于在网络平台进行。生物信息的课程体系在网络平台上对于学生复习、预习、查找资料等都很有帮助。计算机网络技术快速发展,高校网络平台开发逐步完善,为网络平台教学提供了基本保障。利用网络平台进行生物信息教学是教育发展的趋势。从多方面阐述了网络平台在生物信息教学中的应用,为研究网络平台在教学中应用的学者提供了理论参考。(本文来源于《黑龙江科技信息》期刊2016年22期）
黄艳[10]（2016）在《基于生物信息技术构建成脂分化分子调控网络数据查询和分析平台》一文中研究指出本文目的在于通过文本挖掘技术,构建成脂分化分子调控网络数据库,并搭建在线的数据查询和分析平台,促进成脂相关的关键基因和通路的发现。本文研究方法为以下叁步:其一,文献信息的采集与挖掘。以47个与成脂分化调控相关的关键基因与“adipo*differen*”作为检索条件,提交到PubMed;检索得到9908篇文章摘要被作为初始语料库用于进一步分析;运用文本挖掘的方法,通过Cytoscape数据分析平台构建初始的成脂分化调控因子互作调控网络;其二,人工筛选,注释和分析。专业人员根据文献摘要对特定基因,microRNAs和它们之间的关系进行检查和筛选;在成脂分化调控网络中进行标记;结合整个数据库平台的互作关系数量、表达记录数量和靶标预测数量,统计计算出每个节点的IF值,定量表示节点对成脂的重要性;通过PAZAR、TRRUST和miRGate收集了所有可能与成脂相关的转录因子和miR的预测靶标;其叁,信息的储存与可视化。基于Microsoft SQL Server关系型数据库平台开发ARN数据库;基于.NET和HTML5开发Web界面;通过D3(d3js.org)实现成脂调控网络的可视化;其四,基于用户的多种筛选和分析需求,设计专业分析工具。本研究构建了一个成脂分化分子调控网络数据库(URL:http://210.27.80.93/am/)。截止到2016年5月25日,共收集到与成脂相关的3054个节点,1807条互作关系,10675条表达记录,并通过miRGate、PAZAR和TRRUST等数据库确定了12696条可能存在的靶向调控关系;二是将节点和文献信息添加到成脂分化调控网络中,实现了复杂网络信息的可视化呈现。叁是基于数据库平台的所有数据,为用户提供了一个成脂分化分子调控的专业分析工具。ARN数据库的数据和文献信息整合自6个公共数据库,ARN平台是一个简单快捷的在线检索分析工具,通过为成脂分化领域的研究人员提供多样和专业的信息,促进关键基因和通路的发现。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2016-05-01）
生物信息平台论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
临床科研必须经历繁杂的过程,而大数据时代给研究者带来挑战的同时,也为临床科研创造了极好的条件和机遇。如何利用大数据让临床医生快速获得高质量的临床数据?怎样帮助医生进行数据分析,助力临床科研计划或项目?为回答这些问题,积极应对生物医学大数据研究的挑战,中国科学院心理研究所生物信息研究室主任、研究员王晶近年来以主要精力创新开展了生物医学大数据整合和数据挖掘研究。一方面为便于临床医生更好地分析和理解生物医学大数据,致力于开发生物信息学最新的应用工具和方法,
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
生物信息平台论文参考文献
[1].段荣静,刘金定.生物信息高性能计算平台的建设与实践——以南京农业大学为例[J].高校实验室科学技术.2019
[2].费菲.大数据生物信息平台推进疾病诊治水平提升——访中国科学院心理研究所生物信息研究室主任、研究员王晶[J].中国医药科学.2019
[3].马雨凡,蒲垠全,彭莉,汤小伟,唐川康.综合多平台生物信息学分析胰腺导管癌发病机制和预后相关的潜在中枢基因[C].第叁十一届全国中西医结合消化系统疾病学术会议论文集.2019
[4].徐勇,刘志明,刘欢.临床生物信息管理数字化平台的建设[J].电子技术与软件工程.2019
[5].段荣静,刘金定.生物信息高性能计算平台的建设与实践——以南京农业大学为例[J].高校实验室科学技术.2019
[6].项海涛.基于新一代测序和质谱技术联合生物信息学的抗体发现平台研究[D].华南理工大学.2018
[7].刘艳,吕爱平,唐凯临,翁志萍.SPOC模式生物信息实验教学云平台设计与实践[J].实验室科学.2018
[8].赵友杰,曹涌,熊飞.基于林业大数据的生物信息云平台的构建研究[J].电脑知识与技术.2018
[9].程亮.网络平台在生物信息教学中的探索[J].黑龙江科技信息.2016
[10].黄艳.基于生物信息技术构建成脂分化分子调控网络数据查询和分析平台[D].西北农林科技大学.2016