位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
SNP功能分析的生物信息学方法及其资源
  • ISSN号:1006-9348
  • 期刊名称:《计算机仿真》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[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
  • 相关基金: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)
中文摘要:

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。

英文摘要:

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.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机仿真》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科技科工集团公司
  • 主办单位:中国航天科工集团公司第十七研究所
  • 主编:吴连伟
  • 地址:北京市海淀区阜成路14号
  • 邮编:100048
  • 邮箱:jsjfz@compusimu;kwcoltd@public.bta.net.cn
  • 电话:010-59475138
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-9348
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3724/TP
  • 邮发代号:82-773
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:38378