营养基因组学数据库及生物统计和复杂数据分析ppt
基因组学PPT课件

人类基因组计划的背景-----基因组计划最早始于美国
初衷1945年原子弹事件
1984年12月犹他大学魏特受美国能源部的委托,美国能源部
的广岛之争:突变率调查
资助召开的环境诱变物和致癌物的防护的会议上,
讨论DNA重组技术的发展及测定人类整个基因组
1985年6月,美国加州的会议上, DNA序列的意义,第一次提出测定人体基因和全部DNA序列,
1990年10月1日正式启动实施
目标:完成对人的基因组的30亿个核苷酸对的 全部序列测定工作,阐明人体中全部基因的位置、 功能、结构、表达调控方、德、日、中六国科学家的共同努力下, 2000年6月26日, 国际人类基因组计划与塞莱拉公司联合发布“人类基因组工作草图”。 2001年2月12日 两大科研小组联合发布人类基因组图谱及“基本信息”。宣告人类基因组计划基本完成。10
人类基因组计划是与曼哈顿原子计划、阿波罗登月计划一样伟大宏伟。
人类基因组计划的研究内容
美国的人类基因组计划总体规划是: 拟在15年内至少投入30亿美元,进行对人类全基因组的
分析。 1993年作了修订,其主要内容包括: 人类基因组的基因图构建与序列分析; 人类基因的鉴定; 基因组研究技术的建立; 人类基因组研究的模式生物; 信息系统的建立。 人类基因组研究的社会、法律与伦理问题, 交叉学科的技术训练, 技术的转让, 研究计划的外延等共9方面的内容。
美国能源部正式提出了展开人类
并检测所有的突变,计算真实的突变率。
基因组测序工作,形成了能源部 的“人类基因组计划”初步草案。
1986年6月,新墨西哥州冷泉港吉尔伯特及伯格主持的讨论会上, 进行了可行性讨论。美能源部宣布实施草案。意裔美肿瘤分子生
1987年,美国国家医学研究 院和能源部联合提出了这一 宏伟计划,即HGP),先期
高等生物统计学课件

生物统计学提供了丰富的数据分析方法,如方差分析、回归分析、 相关性分析等,帮助科研人员从海量数据中提取有效信息。
结果解释
生物统计学通过对实验结果的统计推断和假设检验,为科研结论的可 靠性和准确性提供有力支持。
02 试验设计与数据分析基础
试验设计原则及方法
01
02
03
04
随机化原则
确保试验对象随机分配到不同 处理组,以减少系统误差。
定义所有可能结果的集合,以及特定结果的子集。
概率的定义与性质
阐述概率的量化表示及其基本性质,如非负性、 规范性和可加性。
3
条件概率与独立性
探讨事件之间的关联程度,以及独立性的判断标 准。
随机变量及其分布
随机变量的概念与分类
01
介绍离散型随机变量和连续型随机变量的定义及区别。
常见的概率分布
02
列举并解释二项分布、泊松分布、正态分布等常见分布的特点
数据分析方法
代谢组学数据分析方法包括代谢物鉴定、代谢轮廓分析、代谢通路分析和代谢物与表型关联分析等。 这些方法可以帮助我们了解在不同生理或病理条件下生物体内代谢途径的变化,从而揭示代谢物在生 命活动中的重要作用。
09 高等生物统计学前沿问题 探讨
高维数据降维处理技术
主成分分析(PCA)
将高维数据投影到低维空间,保留主要特征,实现数据降维。
聚类分析
基于机器学习算法对生物数据进行聚类,发 现数据中的潜在结构和模式。
生存分析
利用机器学习算法研究生物的生存时间和影 响因素,评估生物的健康状况和寿命。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
研究网络的度分布、聚类系数、路径长度等拓扑性质。
基因组信息分析PPT课件
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碱基G、C相对于A、T的丰度很早就被看作是区分细菌基因组的特征之一 .不同的原核生物中,GC含量(GC content)从25﹪到75﹪,变化非常大。 大部分细菌是通过从其它生物体大规模获得基因(长度为几万甚至几十万个核苷酸)而进化的(水平转移).简而言之,许多细菌基因组表现为具有不同GC含量的区域的组合物,这些区域反映了细菌的进化历史。
G
0.1751306272192
T
0.3248693727808
酵母基因组核苷酸出现频率
在统计过程中,如果同时计算DNA的正反两条链,则根据碱基配对原则,A和T、C和G的出现频率相同。如果仅统计一条链,则虽然A和T、C和G的出现频率不同,但是非常接近。
核苷酸
频率
A
0.344
C
0.155
G
等值区
定义:具有一致碱基组成的长区域 特征 :等值区基因组序列的长度超过1,000,000对碱基虽然不同的等值区其GC含量差别显著,但同一等值区的GC含量始终相对均衡 人类基因组大约可以划分为五个不同类型的等值区:a) L1和L2,平均GC含量分别为39﹪和42﹪(欠GC)) b) H1、H2和H3,GC含量平均值分别为46﹪、49﹪和54﹪ (丰GC)
科学家对这本天书了解最多的部分就是遗传密码 或者说掌握了DNA对蛋白质编码的规律 关于密码子(1)密码子的使用是非随机的 如果密码子的第一、第二位碱基是A、U, 那么第三位将尽可能使用G、C;反之亦然。 如果三位都用G、C,则配对容易,分解难; 三位都用A、U,则相反。 一般地说,高表达的基因,要求翻译速度快, 要求密码子和反密码子配对快、分手也快。
基因结构复杂
基因转录调控方式复杂
真核基因的表达涉及多种RNA聚合酶。与原核生物只使用一种由多个蛋白聚合而成的RNA聚合酶不同,真核生物至少使用由8到12个蛋白组成的三种不同类型的RNA聚合酶。RNA 聚合酶I和III负责转录生成RNA分子,这些分子本身执行重要的功能,在所有的真核细胞中需要始终保持相当恒定的水平。RNA聚合酶II专门负责转录编码蛋白质的基因。 RNA聚合酶II识别的启动子序列的多样性反映了区别基因的复杂程度,即在特定类型的细胞中和在特定的时间,区别哪些基因该表达而哪些基因不该表达。
基因组学生物信息学方法PPT课件

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在线生物信息学资源简介
常用生物信息学数据库
核酸一级数据库:
GenBank、EMBL、 DDBJ、NDB 核苷酸二级数据库:
• 在线免疫遗传学数据库IMGT • 基因调控转录因子数据库TransFac • 真核生物启动子数据库EPD • 单核苷酸多态性数据库dbSNP
ORF Finder at NCBI.
DNA sequence translation into protein tool at ExPaSy (Switzerland).
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问答环节
Q|A 您的问题是? ——善于提问,勤于思考 58
结束语
感谢参与本课程,也感激大家对我们工作的支持与积极 的参与。课程后会发放课程满意度评估表,如果对我们
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蛋白质数据库
蛋白质功能位点数据库Prosite 蛋白质序列指纹图谱数据库Prints 蛋白质序列模块数据库Blocks 蛋白质序列家族数据库Pfam 免疫球蛋白数据库DIP 酶类数据库ENZYME 多肽酶类数据库MEROPS 蛋白质结构分类数据库SCOP 蛋白质分类数据库CATH 蛋白质直系同源簇数据库COGs
➢ 以基因组DNA序列信息分析作为源头,找到基因组序列中 代表蛋白质和RNA基因的编码区;
➢ 阐明基因组中大量存在的非编码区的信息实质,破译隐藏 在DNA序列中的遗传语言规律。
➢ 在此基础上,归纳、整理与基因组遗传信息释放及其调控 相关的转录谱和蛋白质谱的数据,从而认识代谢、发育、 分化、进化的规律。
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键入 blastall –i test.seq –d EST.seq –p blastn –e 1e-10 –o test.out
《生物统计学》课件
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生物统计学方法
生物样本收集和处理
讨论如何收集、处理生物样本, 并保证数据的准确性。
数据可视化和描述统 计
介绍如何使用图表和统计指标 对数据进行可视化和描述。
假设检验和推断统计
学习如何对数据进行假设检验 和推断统计,以得出科学结论。
物统计学在研究中的应用
流行病学研究
了解生物统计学在流行病学 研究中的重要作用,如疾病 传播和危险因素分析。
总结与展望
1 对生物统计学的重要性
总结本次演示文稿,强调生物统计学在科学研究中的重要性和作用。
临床试验设计与分析
探讨生物统计学在临床试验 设计和结果分析中的应用, 以支持医学决策。
基因组学研究
探索生物统计学如何帮助基 因组学研究,如基因表达分 析和关联性研究。
生物统计学软件和工具
常用的生物统计学软件
介绍流行的生物统计学软件,如SPSS和R语言,并 展示其功能。
网络资源和数据库
推荐一些常用的在线资源和数据库,供学习和研究 使用。
《生物统计学》PPT课件
欢迎大家来到本次《生物统计学》PPT课件!将带你深入了解生物统计学的概 念和应用领域,以及在研究中扮演的重要角色。
引言
1 目的和背景
介绍本次演示文稿的目的以及其背景。
生物统计学简介
1 定义
探讨生物统计学的定义和其在科学研究中的重要性。
2 应用领域
介绍生物统计学在医学、环境科学和生物研究等领域的广泛应用。
基因组学数据分析 ppt课件

➢ 两个常用参数 -e expectation,期待值,默认值为10.0,可采用科学计数法来表示,如2e-5; -m alignment view options:比对显示选项,其具体的说明可以用以下的比对实例
Nucleotide
Nucleotide 比较核酸序列和核酸序
列数据库,经过两次动
态转换为六个读码框的 结果
基因组学数据分析
转译搜索序列与数据 库序列
以Blastx为例:
目标序列为ATG AGT ACC GCT AAA TTA GTT AAA TCA AAA GCG ACC AAT CTG CTT TAT ACC CGC
• 格式化数据库db“formatdb -i db -p T”
基因组学数据分析
实习一
基因组数据注释和功能分析
陈辰
浙江加州国际纳米技术研究院(ZCNI)
基因组学数据分析
实习一 实习二 实习三 实习四 实习五 实习六
课程内容
基因组数据注释和功能分析 核苷酸序列分析 芯片的基本数据处理和分析 蛋白质结构与功能分析 蛋白质组学数据分析 系统生物学软件实习
基因组学
系
说明
例:blastall -p blastx -d db -i in -o out -e 2e-5 -m 9 (表格显示比对结果)
采用blastx程序,将in中的序列到数据库bd中进行比对, 结果以表格形式输入到基o因ut组文学件数据分析
组学数据分析与生物统计学方法

组学数据分析与生物统计学方法在基因组学、转录组学和蛋白质组学等生命科学领域,大量的数据被不断产生着。
这些数据的多样性和复杂性使得我们需要一些数据分析与处理的方法,来揭示其中包藏的信息。
因此,组学数据分析和生物统计学方法成为了现代生命科学研究中不可或缺的手段。
组学数据分析是一项复杂的工作,它包括数据预处理、数据探索、统计分析、基因注释和生物网络分析等多个步骤。
其中,数据预处理是非常关键的一步,因为对于没有被准确处理的数据进行下一步分析,会导致数据分析结果的不准确性。
需要注意的是,在处理不同类型的数据时,应该使用与其匹配的方法和工具。
在组学数据分析中,统计学是至关重要的。
统计学方法可以帮助我们从数据中提取信息、进行模式识别、建立模型以及做出推断。
统计学在基因组学和转录组学中的应用非常广泛。
例如,在基因表达数据分析过程中,我们通常使用“差异表达分析”技术来比较代表两个不同情况的 RNA 样品中的基因表达量。
差异表达分析可以通过 t 检验、方差分析、线性回归等方法进行。
此外,聚类分析、主成分分析和独立成分分析等技术也被广泛应用于组学数据分析中。
除了统计学方法外,生物网络分析也是组学数据分析中的重要组成部分。
生物网络是由蛋白质、代谢产物、基因等生物分子相互作用组成的复杂网络。
生物网络分析可以帮助我们理解蛋白质、代谢和基因等生物分子之间的相互作用,从而揭示出调节遗传信息表达的关键分子。
例如,在生物网络分析中,我们通常使用“基因共表达网络”技术来挖掘在特定生理条件下高度相关的基因群体。
这种方法可以帮助我们做出有关这些基因在特定生理条件下的重要功能和作用的预测。
生物统计学方法也被广泛应用于医学领域。
例如,在临床试验设计和数据分析中,生物统计学方法可以帮助我们评估新药物的有效性和安全性。
在临床试验的各个阶段,不同的统计学方法被用于确定样本量、随机化设计、生存分析和数据可视化等方面。
这些方法可以确保临床试验结果的可靠性,从而保障患者的利益和医疗保健的发展。
《绪论生物统计》课件

撰写规范、清晰、准确的实验报告,包括数据收集和分析过程、 结果解释和结论等部分。
结果讨论
对实验结果进行讨论和反思,提出可能的改进和完善措施。
06
案例分析
案例一:遗传学研究中的统计分析
总结词
遗传学研究中的统计分析主要涉及基因定位、遗传疾病关联分析等方面。
详细描述
在遗传学研究中,统计分析是关键步骤之一,主要用于基因定位、遗传疾病关 联分析等方面。通过统计分析,可以确定基因与疾病之间的关联程度,为疾病 预防和治疗提供科学依据。
数据探索
可视化展示
描述性统计还可以用于数据的可视化 展示,如直方图、箱线图、散点图等 ,这些可视化方式可以帮助人们更好 地理解和分析数据。
通过描述性统计可以初步探索数据的 分布04
推论性统计
推论性统计的基本概念
推论性统计
基于样本数据推断总体特性的统 计方法。
05
实验设计与数据分析
实验设计的基本原则
随机性原则
确保实验组和对照组的 随机分配,减少系统误
差。
对照原则
设置对照组以消除非实 验因素对实验结果的影
响。
重复原则
保证实验结果的稳定性 和可靠性,提高实验精
度。
均衡原则
确保实验组和对照组在 所有重要方面保持均衡 ,使得实验结果具有可
比性。
实验数据的收集与分析
生物统计的应用领域
01
02
03
04
遗传学研究
通过生物统计方法分析遗传数 据,揭示基因型与表型之间的
关系。
流行病学调查
运用生物统计方法研究疾病在 人群中的分布、传播和影响因
素。
生物多样性研究
通过统计分析物种分布、数量 和生态学特征,评估生物多样
生物信息学第六章基因组学ppt课件
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整理课件
6
6.1 原核基因组
原核生物对刺激的响应能力对于生存至关重要。对原核 生物而言,对刺激的响应总是涉及到基因表达水平的变 化。
原核生物基因组的许多信息仅仅是为了维持细胞的基本 功能。例如:
(1)复制DNA(至少需要32种基因) (2)产生新蛋白质(需要100-150个基因) (3)获得、储存能量(至少需要30个基因)
?如果rna聚合酶在新的rna上刚合成完一串尿嘧啶u后就暂停工作则rna尿嘧啶u和dna模板腺嘌呤a之间的弱碱基配对就会使两个多聚核苷酸分离从而有效地终止转录?rna聚合酶正常的进程一般允许它翻译dna模板上的一系列腺嘌呤a但是当与合成过程中rna二级结构引起的暂停偶联在一起时尿嘧啶u腺嘌呤a碱基配对的不稳定性就能非常准确而有效的终止转录过程
整理课件
7
• 我们需要区分出哪些基因表达而哪些基因不表达;
• 需要识别转录为RNA的DNA区域的起始和终止部位; • 需要区分RNA中被核糖体翻译成蛋白质的区域的起始和终止 部位;
操纵子
整理课件
8
操纵子
许多基因的蛋白质产物需要与其他基因的蛋白质产物结合 在一起才能发挥作用。原核生物中普遍存在一个现象,即 多个功能相关的基因表达实际上共享一个启动子,这些功 能相关的基因排列成的结构称为操纵子。
◦ 这个结构的稳定性与重复序列的 长度以及GC数目直接相关。
就固有终止子而言,每个反 向重复序列的典型长度为720个核苷酸,并且富含GC。
整理课件
21
6.2.4 终止序列
实验已经证明:在RNA分子转录过程中形成的发夹结构 会导致RNA聚合酶暂停工作,平均时间为1min左右。而 RNA聚合酶组装100个核苷酸仅需约1s左右的时间,因此, 这个暂停对于RNA聚合酶来说终止作用非常明显。
lecturenotes-营养基因组学数据库及生物统计和复杂数据

lecturenotes-营养基因组学数据库及生物统计和复杂数据Lecture Notes营养基因组学数据库及生物统计和复杂数据分析张咸宁(细胞生物学与医学遗传学系)2014/04一、营养基因组学数据库1(生物数据库(biobank)指生物样本(特别是DNA样本)的储存库。
2(对营养基因组学而言,营养基因组学数据库可合理地为每一位参与者收集和注释疾病和营养信息,为发现性生物库设计知情同意和程序,指导以遗传学为基础的生物库处理伦理道德规范、经费、知识产权分歧问题,以及挖掘医疗记录的复杂性,确保患者的信心,提供强大的样本处理与追踪及强有力的表型挖掘工具,分析基因型与表型间关系。
这对个性化医疗和个性化营养至关重要。
3(将某个个体的基因型与一系列临床及流行病学信息(包括饮食记录及营养相关内容)联系起来,能够为医疗的发现、预测和干预开辟新的道路。
4(典型生物数据库的特征:• 知情同意与血液样本来自单一点源,尽管知情同意可能是一个多步骤过程。
• 知情同意使电子病例自动化和持续开发成为可能,包括支付记录及实验室检查结果。
• 数据收集表格来源于样本采集现场,或通过与一部分受试者进一步的联系及辅助研究获得。
• 收集血液样本并提取基因组DNA,再进行存储。
• DNA样本将被用于产生遗传基因信息,这些信息将会以DNA序列、SNP标记、单体型形式出现,这些信息是生物信息库的组成部分。
• DNA提取过程的质量可被监控。
• 所有的样本处理,调研表格及知情同意表格均给予独立编号,受试者身份要予以保密,可追踪工作流程。
• 所有的试管,包括血液样本管、DNA提取过程所用管、DNA样本管、样本等分管、存储管都将被编码并进行位置跟踪以方便身份确认、审计跟踪及保证质量。
• 从医疗卫生附属机构电子病历中自动获取临床、饮食的及流行病学相关信息变动。
• 自报信息资料收集表格可能同时包含普及性及临床为基础的信息。
• 受试者的实验室数据的自动获取及整合。
基因基因组及基因组学ppt课件

遗传图与物理图的整合
有些标记既是遗传标记,又是物理标 记,如RFLP标记、SSR标记和某些基 因序列
借助这些标记可以将遗传图和物理图 整合起来
43
序列图谱(分子水平的物理图谱)
以某一染色体上所含的全部碱基顺序绘制的图 谱。
既包括可转录序列,也包括非转录序列,是转 录序列、调节序列和功能未知序列的总和。
优点:不受环境影响 缺点:数量少、费力、费时、对生物体的生
长发育不利
19
生化标记
又称蛋白质标记 就是利用蛋白质的多态性作为遗传标记。
如同工酶 优点:数量较多,受环境影响小 缺点:受发育时间的影响、有组织特异性、
只反映基因编码区的信息
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DNA分子标记
简称分子标记,以DNA序列的多态性作为遗 传标记 随着分子生物学的发展,相继建立 了RFLP、TRS、SNP等多种分子遗传标记检 测技术,开创了遗传标记研究的新阶段。 优点:
用于确定各遗传标记间的物理距离有两种物理图谱:
(1)以已定位的DNA序列标记位点(STS)为位标,以DNA实际长 度为图谱距离的基因组图谱。
(2)由YAC和/或细菌人工染色体(BAC)连续克隆重叠群组成的 物理图谱。
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物理作图的方法
1、限制酶作图 2、依靠克隆的基因组作图 3、荧光原位杂交 4、序列标签位点作图
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形态标记
形态性状:株高、颜色、白化症等 又称表型标记 控制性状的其实是基因,所以形态标记实
质上就是基因标记。
数量少 很多突变是致死的 受环境、生育期等因素的影响
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伯乐相马
按图索骥
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细胞学标记
明确显示遗传多态性的染色体结构特征和数 量特征: 染色体的核型 染色体的带型 染色体的结构变异 染色体的数目变异
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美国西北大学基因库工程(NU基因)
❖ 一个以人群为基础的大型DNA库。
❖ 生物库的设计以及相关的信息与NIH的目标—— 将人类基因组序列转化成临床相关疾病信息, 造福人类健康——一致。
❖ NU基因将DNA样本集中收集和存储系统与广泛 式知情同意相结合,使其通过电子病例的周期 性数据更新对受试者的健康状况进行校正。目 的是提供不同种族或民族不同疾病状况的人群 样本及相关医学信息,以利于建立特定基因变 体与疾病和治疗结果的相关性。相关数据可包 括饮食和营养变量。
❖ 对重新确认的信息进行关联性研究与分析。
典型生物库的特征
❖ 依据临床、流行病以及遗传信息选择样本及注释。 保留样本注释,如有证据表明某些样本不具备或 可能不具备某种条件,这些样本可用作对照。这 种样本和注释的选择,其本质是对缺失临床数据 的可能性估计。即如果一个特定病例仅有几项临 床数据,很难排除该病例未患有某种疾病。相反, 倘若支付或电子病历资料显示该个体已接受过初 步治疗,且这些资料是若干年前记录的,则缺少 诊断资料,表明该对象未患病。
genome transcriptome
genomics
proteome
proteomics
metabolome
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
metabolomics
physiome
physiomics
系统生物学(systems biology)
❖ A field that identifies and analyzes gene and protein networks to gain an understanding of intracellular regulation of metabolism, intra- and intercellular communication, and complex interactions within, between, and among cells.
典型生物库的特征
❖ DNA样本将被用于产生遗传基因信息,这些信息 将会以DNA序列、SNP标记、单体型形式出现, 这些信息是生物信息库的组成部分。
❖ DNA提取过程的质量可被监控。
❖ 所有的样本处理,调研表格及知情同意表格均给 予独立编号,受试者身份要予以保密,可追踪工 作流程。
❖ 所有的试管,包括血液样本管、DNA提取过程所 用管、DNA样本管、样本等分管、存储管都将被 编码并进行位置跟踪以方便身份确认、审计跟踪 及保证质量。
❖ 用疾病本体论注释疾病表现型,并进行相关 证据的追踪、审核。
营养基因组学中的 生物统计和复杂数据分析
张咸宁
zhangxianning@ Tel:13105819271; 88208367 Office: A705, Research Building
2014/04
The ‘-omics’ vocabulary
❖ 系统生物学是所有“组学”科学的超级数据 集。
营养基因组学数据集
❖ 营养基因组学的长远目标是开发出一个高度 相互衔接的数据库构成的网络模型。
❖ 一个特定的样本可能会带有其他来自辅助或后续 研究的相关信息,这些信息根源都将进行追踪和 审核。
典型生物库的特征
❖ 根据装载条形码或ID号,重新准确确认DNA 样品与存储至生物库的基因型信息的一一对 应。为了重新确立对应性,甚至对在生物库 内的基因分型或测序同从工作流水线和审核 处而来的样本作相同处理。
生物数据库(Biobank)
❖ 合理地为每一个参与者收集和注释疾病和 营养信息,为发现性生物库设计知情同意 和程序,指导以遗传学为基础的生物库处 理伦理道德规范、经费、知识产权分歧问 题,以及挖掘医疗记录的复杂性,确保患 者的信心,提供强大的样本处理与追踪及 强有力的表型挖掘工具,分析基因型与表 型间关系……
典型生物库的特征
❖ 从医疗卫生附属机构电子病历中自动获取临 床、饮食的及流行病学相关信息变动。
❖ 自报信息资料收集表格可能同时包含普及性 及临床为基础的信息。
❖ 受试者的实验室数据的自动获取及整合。
❖ 所有的数据获取将会历经清理和重新确认过 程。确认过程排除了健康隐私信息,但将临 床、账单、饮食和流行病数据与DNA样本相 结合关联。这些信息将被保留,但已移除健 康隐私信息。
caBIG(cancer Biomedical Informatics Grid)
❖ 建立一系列以互用为目的的推荐规范或标准, 为肿瘤研究团队提供基础科学和临床转化研 究的国家信息交换平台。
个体化医疗(personalized medicine)
❖ 将某个个体的基因型与一系列临床及流行 病学信息(包括饮食记录及营养相关内容) 联系起来,能够为医疗的发现、预测和干 预开辟新的道路。
典型生物库的特征
❖ 知情同意与血液样本来自单一点源,尽 管知情同意可能是一个多步骤过程。
❖ 知情同意使电子病例自动化和持续开发 成为可能,包括支付记录及实验室检查 结果。
❖ 数据收集表格来源于样本采集现场,或 通过与一部分受试者进一步的联系及辅 助研究获得。
❖ 收集血液样本并提取基因组DNA,再进 行存储。
Required Reading
1.祁鸣,朱心强译:营养基因组学:发现通 往个性化营养的途径 第十六、十七章,杭 州:浙江大学出版社,2011年。
2.Kaput J, et al. Consensus statement understanding health and malnutrition through a systems approach: the ENOUGH program for early life. Genes Nutr. 2014; 9(1):378.
❖ 审查系统中任何数据的获取。
❖ 系统中任何数据的获取都需安全认证。
❖ 获取系统中任何数据都需经过注册,获取某 一特定数据资料需该个体通过适当的身份认 证。
典型生物库的特征
❖ 系统中的变量都有详细的元数据;这些变量 可能来源于公共数据元件、系统限定的标准 词汇(如NCI公司词汇系统、NCI caDSR、 ICD-10、SNOMED、HL7)和其他信息或 数据交换格式。