营养基因组学数据库及生物统计和复杂数据分析ppt
- 格式:ppt
- 大小:4.90 MB
- 文档页数:24
组学数据分析与生物统计学方法在基因组学、转录组学和蛋白质组学等生命科学领域,大量的数据被不断产生着。
这些数据的多样性和复杂性使得我们需要一些数据分析与处理的方法,来揭示其中包藏的信息。
因此,组学数据分析和生物统计学方法成为了现代生命科学研究中不可或缺的手段。
组学数据分析是一项复杂的工作,它包括数据预处理、数据探索、统计分析、基因注释和生物网络分析等多个步骤。
其中,数据预处理是非常关键的一步,因为对于没有被准确处理的数据进行下一步分析,会导致数据分析结果的不准确性。
需要注意的是,在处理不同类型的数据时,应该使用与其匹配的方法和工具。
在组学数据分析中,统计学是至关重要的。
统计学方法可以帮助我们从数据中提取信息、进行模式识别、建立模型以及做出推断。
统计学在基因组学和转录组学中的应用非常广泛。
例如,在基因表达数据分析过程中,我们通常使用“差异表达分析”技术来比较代表两个不同情况的 RNA 样品中的基因表达量。
差异表达分析可以通过 t 检验、方差分析、线性回归等方法进行。
此外,聚类分析、主成分分析和独立成分分析等技术也被广泛应用于组学数据分析中。
除了统计学方法外,生物网络分析也是组学数据分析中的重要组成部分。
生物网络是由蛋白质、代谢产物、基因等生物分子相互作用组成的复杂网络。
生物网络分析可以帮助我们理解蛋白质、代谢和基因等生物分子之间的相互作用,从而揭示出调节遗传信息表达的关键分子。
例如,在生物网络分析中,我们通常使用“基因共表达网络”技术来挖掘在特定生理条件下高度相关的基因群体。
这种方法可以帮助我们做出有关这些基因在特定生理条件下的重要功能和作用的预测。
生物统计学方法也被广泛应用于医学领域。
例如,在临床试验设计和数据分析中,生物统计学方法可以帮助我们评估新药物的有效性和安全性。
在临床试验的各个阶段,不同的统计学方法被用于确定样本量、随机化设计、生存分析和数据可视化等方面。
这些方法可以确保临床试验结果的可靠性,从而保障患者的利益和医疗保健的发展。
lecturenotes-营养基因组学数据库及生物统计和复杂数据Lecture Notes营养基因组学数据库及生物统计和复杂数据分析张咸宁(细胞生物学与医学遗传学系)2014/04一、营养基因组学数据库1(生物数据库(biobank)指生物样本(特别是DNA样本)的储存库。
2(对营养基因组学而言,营养基因组学数据库可合理地为每一位参与者收集和注释疾病和营养信息,为发现性生物库设计知情同意和程序,指导以遗传学为基础的生物库处理伦理道德规范、经费、知识产权分歧问题,以及挖掘医疗记录的复杂性,确保患者的信心,提供强大的样本处理与追踪及强有力的表型挖掘工具,分析基因型与表型间关系。
这对个性化医疗和个性化营养至关重要。
3(将某个个体的基因型与一系列临床及流行病学信息(包括饮食记录及营养相关内容)联系起来,能够为医疗的发现、预测和干预开辟新的道路。
4(典型生物数据库的特征:• 知情同意与血液样本来自单一点源,尽管知情同意可能是一个多步骤过程。
• 知情同意使电子病例自动化和持续开发成为可能,包括支付记录及实验室检查结果。
• 数据收集表格来源于样本采集现场,或通过与一部分受试者进一步的联系及辅助研究获得。
• 收集血液样本并提取基因组DNA,再进行存储。
• DNA样本将被用于产生遗传基因信息,这些信息将会以DNA序列、SNP标记、单体型形式出现,这些信息是生物信息库的组成部分。
• DNA提取过程的质量可被监控。
• 所有的样本处理,调研表格及知情同意表格均给予独立编号,受试者身份要予以保密,可追踪工作流程。
• 所有的试管,包括血液样本管、DNA提取过程所用管、DNA样本管、样本等分管、存储管都将被编码并进行位置跟踪以方便身份确认、审计跟踪及保证质量。
• 从医疗卫生附属机构电子病历中自动获取临床、饮食的及流行病学相关信息变动。
• 自报信息资料收集表格可能同时包含普及性及临床为基础的信息。
• 受试者的实验室数据的自动获取及整合。