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人类复杂疾病相关LncRNA识别的数学建模和方法

时间:2022-04-16 20:42来源:毕业论文
长链非编码RNA(LncRNAs)与很多人类复杂疾病都有着密切的关联。随着LncRNAs数量的不断增多以及计算工具的迅速发展,如何利用计算方法识别与人类复杂疾病相关的LncRNAs是当前生物信息学所

摘要: 越来越多的研究表明长链非编码RNA(LncRNAs)与很多人类复杂疾病都有着密切的关联。随着LncRNAs数量的不断增多以及计算工具的迅速发展,如何利用计算方法识别与人类复杂疾病相关的LncRNAs是当前生物信息学所面临的挑战性问题。本课题将以人类肝癌的LncRNAs表达数据为基础,针对人类复杂疾病相关LncRNAs识别的数学模型和方法等问题开展相关研究:(1)从公共数据库下载人类肝癌的LncRNAs表达数据,并对数据进行预处理;(2)利用干扰统计分析构建人类肝癌相关LncRNAs识别的数学模型和方法;(3)对可能与人类肝癌相关的LncRNAs进行筛选和识别;本课题的研究将为人类复杂疾病诊断、治疗和预防等过程中生物标志物的识别和药物的发现提供系统水平的理论依据。79922

毕业论文关键词: 计算生物学;长链非编码RNA (LncRNA);数学建模;计算方法 

Mathematical modeling and method of LncRNA recognition in human complex diseases

Abstract:More and more studies have shown that long non-coding RNA (LncRNAs) and many human complex diseases are closely related。 With the increasing number of LncRNAs and the rapid development of computational tools, the use of computational methods to identify LncRNAs associated with complex human diseases is a challenge to current bioinformatics。 In this study, we will study the LncRNAs expression data of human hepatocellular carcinoma  based on the data of LncRNAs in human hepatocellular carcinoma。 (1) Download the data of LncRNAs in human hepatocellular carcinoma from the public database。 (2) the use of interference statistical analysis of human liver cancer-related LncRNAs identification of mathematical models and methods; (3) may be associated with human liver cancer-related LncRNAs screening and identification; the subject of research for human complex disease diagnosis, treatment and Prevention and other processes in the identification of biomarkers and drug discovery to provide a theoretical basis for the system level。

Key Words: computational biology;long-noncoding RNA;mathematical modeling ;calculation method

目  录

1 绪论 1

1。1 计算生物学简介 1

1。2 长链非编码RNA与人类复杂疾病关联性简述 2

1。3 国内外研究现状和动态 3

1。4 本文的主要工作 5

2 人类肝癌细胞相关LncRNA识别的数学建模和方法 6

2。1 数据来源 6

2。2基于统计干扰分析方法建立数学模型 6

2。3实验过程 7

2。4结果讨论 10

3 总结与展望 14

致谢 15

参考文献 16

附录 19

1 绪论

1。1 计算生物学简介

人们都有这样一个传统的概念:生物学、数学、物理化学都认定为相互之间各自独立的学科,然而在20世纪后半叶开始,这些学科之间相互的渗透、产生了许多边缘性学科,各学科之间的分界也因此渐渐变得模糊起来,学科之间的相互交叉更有利于各学科的发展,就在这个时候数学与计算机科学逐渐的形成了现象建模,模式识别,特别是在分析人类基因组项目等这类拥有大量数据的研究中,数学与计算机科学成为必不可少的工具,到今天,生命科学领域中的每一项重要进展,几乎都离不开严密的数学方法和计算机的利用,数学对生命科学的渗透使生物系统的刻画越来越精细,生物系统的数学建模正在演变成生物实验中必不可少的组成部分[1]。论文网 人类复杂疾病相关LncRNA识别的数学建模和方法:http://www.youerw.com/shuxue/lunwen_92683.html

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