检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
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]电子科技大学自动化工程学院,成都611731 [2]四川省大数据与智慧信息系统协同创新中心,成都611731 [3]清华大学自动化系,北京100084
出 处:《中国科学:生命科学》2015年第5期450-459,共10页Scientia Sinica(Vitae)
基 金:国家自然科学基金(批准号:61105003);中央高校基础研究基金(批准号:A03007023801210)资助项目
摘 要:作为人类基因组最为典型的表观遗传现象,DNA甲基化在多种关键生理活动中扮演重要角色.系统分析基因组尺度的DNA甲基化概况意义重大.从Cp G岛等基本定义出发,阐述了高通量DNA甲基化的检测技术以及针对芯片技术与下一代测序技术的低水平数据处理方法;重点对比了基于机器学习理论对Cp G位点及Cp G岛甲基化水平的预测算法,以及所利用的特征对预测效果的影响与发展趋势;并对DNA差异甲基化在组织特异性、癌症等多种疾病中的计算分析进行了全面的综述.As the most common type of epigenomic modifications in human genome, DNA methyaltion plays crucial roles in many key biological activities. It is meaningful to investigate the DNA methylation landscape. In this review, some fundamental and controversial definitions are introduced in the first part, and the genome-wide detection and analysis methods are investigated, especially the array-based and sequence-based methods; the computational prediction models of methylation levels of Cp G sites and Cp G islands are highlighted in detail, and the vital influence of applied features for prediction performances is analyzed. Finally, the computational analyses of differential methylation in tissues and various diseases including cancer are discussed.
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