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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]华中科技大学生命科学与技术学院生物信息与生物成像湖北省重点实验室,湖北武汉430074
出 处:《计算机仿真》2007年第4期297-300,共4页Computer Simulation
基 金:国家自然科学基金资助项目(90203011);湖北省自然科学基金资助项目(2002AC014)
摘 要:在后基因组时代,单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphism,SNP)数据的快速积累使得用计算方法对编码区和非编码区SNP进行功能分析成为可能;但是目前各种SNP功能预测方法的预测精度均不能令人满意。针对这一问题,文章根据SNP的分类,分别对错义SNP、同义SNP和非编码区SNP功能分析的生物信息学方法进行了总结。其中重点介绍了基于序列特征和基于结构特征的有害错义SNP预测方法。还介绍了互联网上提供SNP资源和功能注释工具。分析表明,各种SNP功能分析方法还有很大的改进余地。In the post - genomic area, the fast accumulation of SNP data available in the public domain in recent years enabled the in silico functional analysis of the SNPs which are located both in coding and non - coding regions. However, the accuracy of current SNP functional prediction tools is still not satisfactory. According to the types of SNPs, a broad review of Bioinformatics methods available is presented to understand the functional effects of genetic variants on the gene products. Special attention has been drawn on the deleterious non- synonymous SNPs prediction based on sequence features and structure features. Also, public SNP resources and SNP functional annotation tools are summarized. The analysis demonstrates that there are a lot of unsolved problems and innovations in this field.
关 键 词:单核苷酸多态性 功能预测 生物信息学方法 资源工具和功能注释
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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