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生物測序數據分析（簡體書）
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目次
商品簡介
本書系統闡述了生物測序數據的分析方法， 主要內容包括基因與基因組的概念、測序相關的數據庫和數據格式、測序數據的常用平臺和原理、染色質免疫共沉澱測序數據分析、轉錄組測序數據分析、小RNA測序數據分析、單細胞測序數據分析和蛋白組學數據分析等各種生物測序數據分析方法。
目次
目 錄
第1章 基因與基因組1
1．1 基因簡述1
1．2 基因的基本概念3
1．3 DNA的結構特徵4
1．4 RNA的結構特徵5
1．5 蛋白質與DNA之間的相互作用6
1．6 蛋白質識別RNA的不同策略6
1．7 基因組結構、染色體、染色質和核小體7
1．7．1 真核細胞染色體DNA的結構7
1．7．2 核小體8
1．7．3 染色質的高級結構8
1．8 遺傳密碼8
1．9 原核細胞的基因調控9
1．10 真核細胞的基因調控11
1．11 RNA分子的調控作用14
參考資料14
第2章 生物信息常用數據庫16
2．1 GenBank數據庫簡介16
2．1．1 GenBank的數據來源16
2．1．2 GenBank的數據內容與類型16
2．1．3 GenBank的數據檢索26
2．2 UniProt數據庫簡介27
2．2．1 UniProt的數據來源28
2．2．2 UniProt的數據內容與類型28
2．3 Ensembl數據庫簡介30
2．3．1 Ensembl的數據特徵31
2．3．2 Ensembl的注釋31
2．3．3 Ensembl的注釋文件32
2．4 UCSC Genome Browser數據庫簡介32
參考資料33
第3章 高通量測序技術35
3．1 高通量測序技術中的常用術語35
3．2 高通量測序技術簡介35
3．2．1 第一代測序技術36
3．2．2 第二代測序技術36
3．2．3 第三代測序技術41
3．2．4 其他測序技術43
3．3 深度測序的應用43
3．4 深度測序數據處理面臨的挑戰44
參考資料45
第4章 深度測序的數據格式48
4．1 序列的相關格式48
4．1．1 FASTA格式48
4．1．2 FASTQ格式50
4．1．3 FASTQ質量值的計算方法50
4．1．4 fastqC程序51
4．2 序列比對的相關格式52
4．2．1 SAM格式53
4．2．2 BAM格式53
4．3 突變信息的相關格式54
4．4 序列注釋及可視化的相關格式55
4．4．1 BED格式55
4．4．2 GFF格式55
4．4．3 GTF格式55
4．5 Samtools簡介56
4．6 Bedtools簡介58
4．7 Vcftools簡介58
參考資料59
第5章 測序數據拼接算法61
5．1 測序數據的常用術語61
5．2 拼接的基本原理62
5．2．1 基於貪婪策略的拼接算法63
5．2．2 基於OLC策略的拼接算法66
5．2．3 基於de Bruijn圖策略的拼接算法68
5．3 基因組拼接面臨的挑戰70
5．4 基因組拼接軟件的選擇70
參考資料73
第6章 序列比對算法76
6．1 序列比對的常用術語76
6．2 比對算法簡介77
6．3 三種常用的比對軟件79
6．3．1 Bowtie2簡介79
6．3．2 BWA簡介80
6．3．3 SOAP2簡介80
6．4 多序列比對80
參考資料81
第7章 轉錄組測序(RNA-seq)數據分析83
7．1 RNA-seq簡介83
7．2 RNA-seq技術的主要應用領域84
7．3 RNA-seq技術的基本實驗流程86
7．4 RNA-seq技術中的測序手段87
7．4．1 短讀長cDNA測序88
7．4．2 長讀長cDNA測序89
7．4．3 直接RNA測序90
7．5 RNA-seq的數據處理與相關的軟件90
7．6 RNA-seq中的統計學問題94
參考資料95
第8章 染色質免疫共沉澱測序(ChIP-seq)數據分析98
8．1 ChIP-seq簡介98
8．2 ChIP-seq的基本實驗流程99
8．3 ChIP-seq的數據分析流程99
8．4 富集區域鑒定算法100
8．4．1 ChIP-seq的信號類型100
8．4．2 常見的富集區域鑒定流程101
8．5 用於富集區域鑒定的MACS2軟件101
8．6 ChIP-seq數據中的峰注釋102
8．7 比較兩組ChIP-seq的測序結果102
8．8 DNA功能域(motif)103
參考資料104
第9章 ATAC-seq數據分析105
9．1 ATAC-seq簡介105
9．2 ATAC-seq的數據處理106
參考資料107
第10章 microRNA-seq數據分析108
10．1 microRNA簡介108
10．2 microRNA-seq的數據處理109
10．3 microRNA的匹配原理110
10．4 microRNA的常用數據庫111
10．4．1 mirDIP數據庫111
10．4．2 miRBase數據庫111
10．4．3 TargetScan數據庫111
10．4．4 PITA數據庫112
10．4．5 starBase V2．0數據庫112
參考資料112
第11章 單細胞測序數據分析114
11．1 單細胞測序簡介114
11．2 單細胞測序的分類115
11．3 單細胞測序的技術實現116
11．4 單細胞測序數據分析的相關算法119
參考資料122
第12章 基因組關聯分析(GWAS)126
12．1 GWAS簡介126
12．2 GWAS的數據格式128
12．3 GWAS的研究對象及研究方法129
12．4 GWAS中的統計學問題129
參考資料130
第13章 常見生物測序數據的下游分析132
13．1 基因富集分析132
13．2 比較基因富集分析的方法132
13．2．1 過表達分析(ORA)132
13．2．2 功能集打分(FCS)133
13．2．3 通路拓撲結構(PT)133
13．2．4 網絡拓撲結構(NT)133
13．3 信號查看134
13．4 熱點圖134
參考資料134
第14章 Hi-C seq數據分析136
14．1 Hi-C seq簡介136
14．2 染色質構象捕獲(3C)技術及其衍生技術136
14．3 Hi-C seq數據分析的常用工具139
14．4 Hi-C seq數據的存儲139
14．4．1 Hi-C seq數據分析中的文件格式139
14．4．2 讀長配對數據的存儲140
14．4．3 互作矩陣的存儲140
14．5 Hi-C seq數據的特點141
14．6 Hi-C seq數據的分析方法141
參考資料143
第1章 基因與基因組1
1．1 基因簡述1
1．2 基因的基本概念3
1．3 DNA的結構特徵4
1．4 RNA的結構特徵5
1．5 蛋白質與DNA之間的相互作用6
1．6 蛋白質識別RNA的不同策略6
1．7 基因組結構、染色體、染色質和核小體7
1．7．1 真核細胞染色體DNA的結構7
1．7．2 核小體8
1．7．3 染色質的高級結構8
1．8 遺傳密碼8
1．9 原核細胞的基因調控9
1．10 真核細胞的基因調控11
1．11 RNA分子的調控作用14
參考資料14
第2章 生物信息常用數據庫16
2．1 GenBank數據庫簡介16
2．1．1 GenBank的數據來源16
2．1．2 GenBank的數據內容與類型16
2．1．3 GenBank的數據檢索26
2．2 UniProt數據庫簡介27
2．2．1 UniProt的數據來源28
2．2．2 UniProt的數據內容與類型28
2．3 Ensembl數據庫簡介30
2．3．1 Ensembl的數據特徵31
2．3．2 Ensembl的注釋31
2．3．3 Ensembl的注釋文件32
2．4 UCSC Genome Browser數據庫簡介32
參考資料33
第3章 高通量測序技術35
3．1 高通量測序技術中的常用術語35
3．2 高通量測序技術簡介35
3．2．1 第一代測序技術36
3．2．2 第二代測序技術36
3．2．3 第三代測序技術41
3．2．4 其他測序技術43
3．3 深度測序的應用43
3．4 深度測序數據處理面臨的挑戰44
參考資料45
第4章 深度測序的數據格式48
4．1 序列的相關格式48
4．1．1 FASTA格式48
4．1．2 FASTQ格式50
4．1．3 FASTQ質量值的計算方法50
4．1．4 fastqC程序51
4．2 序列比對的相關格式52
4．2．1 SAM格式53
4．2．2 BAM格式53
4．3 突變信息的相關格式54
4．4 序列注釋及可視化的相關格式55
4．4．1 BED格式55
4．4．2 GFF格式55
4．4．3 GTF格式55
4．5 Samtools簡介56
4．6 Bedtools簡介58
4．7 Vcftools簡介58
參考資料59
第5章 測序數據拼接算法61
5．1 測序數據的常用術語61
5．2 拼接的基本原理62
5．2．1 基於貪婪策略的拼接算法63
5．2．2 基於OLC策略的拼接算法66
5．2．3 基於de Bruijn圖策略的拼接算法68
5．3 基因組拼接面臨的挑戰70
5．4 基因組拼接軟件的選擇70
參考資料73
第6章 序列比對算法76
6．1 序列比對的常用術語76
6．2 比對算法簡介77
6．3 三種常用的比對軟件79
6．3．1 Bowtie2簡介79
6．3．2 BWA簡介80
6．3．3 SOAP2簡介80
6．4 多序列比對80
參考資料81
第7章 轉錄組測序(RNA-seq)數據分析83
7．1 RNA-seq簡介83
7．2 RNA-seq技術的主要應用領域84
7．3 RNA-seq技術的基本實驗流程86
7．4 RNA-seq技術中的測序手段87
7．4．1 短讀長cDNA測序88
7．4．2 長讀長cDNA測序89
7．4．3 直接RNA測序90
7．5 RNA-seq的數據處理與相關的軟件90
7．6 RNA-seq中的統計學問題94
參考資料95
第8章 染色質免疫共沉澱測序(ChIP-seq)數據分析98
8．1 ChIP-seq簡介98
8．2 ChIP-seq的基本實驗流程99
8．3 ChIP-seq的數據分析流程99
8．4 富集區域鑒定算法100
8．4．1 ChIP-seq的信號類型100
8．4．2 常見的富集區域鑒定流程101
8．5 用於富集區域鑒定的MACS2軟件101
8．6 ChIP-seq數據中的峰注釋102
8．7 比較兩組ChIP-seq的測序結果102
8．8 DNA功能域(motif)103
參考資料104
第9章 ATAC-seq數據分析105
9．1 ATAC-seq簡介105
9．2 ATAC-seq的數據處理106
參考資料107
第10章 microRNA-seq數據分析108
10．1 microRNA簡介108
10．2 microRNA-seq的數據處理109
10．3 microRNA的匹配原理110
10．4 microRNA的常用數據庫111
10．4．1 mirDIP數據庫111
10．4．2 miRBase數據庫111
10．4．3 TargetScan數據庫111
10．4．4 PITA數據庫112
10．4．5 starBase V2．0數據庫112
參考資料112
第11章 單細胞測序數據分析114
11．1 單細胞測序簡介114
11．2 單細胞測序的分類115
11．3 單細胞測序的技術實現116
11．4 單細胞測序數據分析的相關算法119
參考資料122
第12章 基因組關聯分析(GWAS)126
12．1 GWAS簡介126
12．2 GWAS的數據格式128
12．3 GWAS的研究對象及研究方法129
12．4 GWAS中的統計學問題129
參考資料130
第13章 常見生物測序數據的下游分析132
13．1 基因富集分析132
13．2 比較基因富集分析的方法132
13．2．1 過表達分析(ORA)132
13．2．2 功能集打分(FCS)133
13．2．3 通路拓撲結構(PT)133
13．2．4 網絡拓撲結構(NT)133
13．3 信號查看134
13．4 熱點圖134
參考資料134
第14章 Hi-C seq數據分析136
14．1 Hi-C seq簡介136
14．2 染色質構象捕獲(3C)技術及其衍生技術136
14．3 Hi-C seq數據分析的常用工具139
14．4 Hi-C seq數據的存儲139
14．4．1 Hi-C seq數據分析中的文件格式139
14．4．2 讀長配對數據的存儲140
14．4．3 互作矩陣的存儲140
14．5 Hi-C seq數據的特點141
14．6 Hi-C seq數據的分析方法141
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