【摘要】：差異性表達(dá)分析是轉(zhuǎn)錄組研究的核心目標(biāo)之一,對(duì)于揭示基因功能和調(diào)控規(guī)律具有重要意義。但該分析屬于多步迭代且耗時(shí)較長(zhǎng)的計(jì)算密集型過(guò)程,軟件之間具有復(fù)雜的數(shù)據(jù)依賴(lài)關(guān)系,輸入輸出格式不盡相同,傳統(tǒng)方式下軟件安裝與使用復(fù)雜、繁瑣的手動(dòng)操作、分析環(huán)境的不易遷移以及無(wú)法按需集成都是有待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題,文中首次將云開(kāi)源項(xiàng)目Docker容器技術(shù)應(yīng)用于生物信息領(lǐng)域,提出了一種高效自動(dòng)化的轉(zhuǎn)錄組差異性表達(dá)分析方法,最終形成了一種更為簡(jiǎn)單易用的框架與平臺(tái)。具體工作如下:(1)本文深入調(diào)研總結(jié)了國(guó)內(nèi)外轉(zhuǎn)錄組差異性表達(dá)分析自動(dòng)化研究現(xiàn)狀,提出將Docker容器技術(shù)應(yīng)用于轉(zhuǎn)錄組差異性表達(dá)分析領(lǐng)域的方法,將整合形成的最佳實(shí)踐流程各環(huán)節(jié)依賴(lài)組件在可移植的Docker容器中內(nèi)置與集成,內(nèi)部采用“多腳本聯(lián)動(dòng)”與Web服務(wù)相結(jié)合的方式進(jìn)行了轉(zhuǎn)錄組差異性表達(dá)分析高效自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)。(2)其次,本文以6節(jié)點(diǎn)的Kubernetes集群為實(shí)驗(yàn)環(huán)境,將上述方法與傳統(tǒng)人工方式進(jìn)行樣本分析測(cè)試,對(duì)準(zhǔn)確性以及處理效率等多方面進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)方式相比,該方法的分析時(shí)間縮短約69.3%,效率提升2倍左右,為研究人員提供了更高效的技術(shù)支持。(3)最后,本文基于上述方法形成了轉(zhuǎn)錄組差異性分析自動(dòng)化分析框架DEA-container框架,該框架提供了友好的用戶(hù)訪問(wèn)界面和自動(dòng)向用戶(hù)生成報(bào)告的功能,對(duì)外提供單一的數(shù)據(jù)輸入和輸出端點(diǎn),用戶(hù)僅需對(duì)分析序列進(jìn)行上傳與提交,無(wú)需其他任何操作。當(dāng)后端服務(wù)器處理分析完畢后,會(huì)將分析結(jié)果文件通過(guò)Web界面反饋至用戶(hù)的同時(shí)并提供用戶(hù)下載結(jié)果文件功能,進(jìn)而為生物學(xué)家進(jìn)一步的研究提供可靠性依據(jù)。
【圖文】：

轉(zhuǎn)錄組差異性表達(dá)分析處理流程

圖３邋Ｄｏｃｋｅｒ原理層次圖逡逑Ｆｉｇｕｒｅ邋３邋Ｔｈｅ邋Ｄｏｃｋｅｒ邋ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ邋ｈｉｅｒａｒｃｈｙ逡逑
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：Q811.4

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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本文編號(hào)：2696720