基于Oncomine数据库分析ARID5B基因在卵巢癌中的表达意义及血根碱的干预研究

数据库安全策略

数据库系统的安全性很大程度上依赖于数据库管理系统。如果数据库管理系统安全机制非常强大，则数据库系统的安全性能就较好。目前市场上流行的是关系式数据库管理系统，其安全性功能很弱，这就导致数据库系统的安全性存在一定的威胁。因此，数据库管理员应从以下几个方面对数据库的安全进行考虑。一：用户角色的管理这是保护数据库系统安全的重要手段之一。它通过建立不同的用户组和用户口令验证，可以有效地防止非法的Oracle用户进入数据库系统，造成不必要的麻烦和损坏；另外在Oracle数据库中，可以通过授权来对Oracle用户的操作进行限制，即允许一些用户可以对Oracle服务器进行访问，也就是说对整个数据库具有读写的权利，而大多数用户只能在同组内进行读写或对整个数据库只具有读的权利。在此，特别强调对SYS和SYSTEM两个特殊账户的保密管理。为了保护ORACLE数据库服务器的安全，应保证$ORACLE_HOME/bin目录下的所有内容的所有权为Oracle用户所有。为了加强数据库在网络中的安全性，对于远程用户，应使用加密方式通过密码来访问数据库，加强网络上的DBA权限控制，如拒绝远程的DBA访问等。二：数据库的加密由于数据库系统在操作系统下都是以文件形式进行管理的，因此入侵者可以直接利用操作系统的漏洞窃取数据库文件，或者直接利用OS工具来非法伪造、篡改数据库文件内容。这种隐患一般数据库用户难以察觉，分析和堵塞这种漏洞被认为是B2级的安全技术措施。数据库管理系统分层次的安全加密方法主要用来解决这一问题，它可以保证当前面的层次已经被突破的情况下仍能保障数据库数据的安全，这就要求数据库管理系统必须有一套强有力的安全机制。解决这一问题的有效方法之一是数据库管理系统对数据库文件进行加密处理，使得即使数据不幸泄露或者丢失，也难以被人破译和阅读。我们可以考虑在三个不同层次实现对数据库数据的加密，这三个层次分别是OS层、DBMS内核层和DBMS外层。 ⑴在OS层加密。在OS层无法辨认数据库文件中的数据关系，从而无法产生合理的密钥，对密钥合理的管理和使用也很难。所以，对大型数据库来说，在OS层对数据库文件进行加密很难实现。 ⑵在DBMS内核层实现加密。这种加密是指数据在物理存取之前完成加/解密工作。这种加密方式的优点是加密功能强，并且加密功能几乎不会影响DBMS的功能，可以实现加密功能与数据库管理系统之间的无缝耦合。其缺点是加密运算在服务器端进行，加重了服务器的负载，而且DBMS和加密器之间的接口需要DBMS开发商的支持。 ⑶在DBMS外层实现加密。比较实际的做法是将数据库加密系统做成DBMS的一个外层工具，根据加密要求自动完成对数据库数据的加/解密处理。采用这种加密方式进行加密，加/解密运算可在客户端进行，它的优点是不会加重数据库服务器的负载并且可以实现网上

全基因组表达谱分析方法(DGE)

全基因组表达谱分析方法（DGE）----基于新一代测序技术的技术路线该方法首先从每个mRNA的3’端酶切得到一段21bp的TAG片段（特异性标记该基因）；然后通过高通量测序，得到大量的TAG序列，不同的TAG序列的数量就代表了相应基因的表达量；通过生物信息学分析得到TAG代表的基因、基因表达水平、以及样品间基因表达差异等信息。技术路线如下： 1、样品准备： a) 提供浓度≥300ng/ul、总量≥6ug、OD260/280为1.8~2.2的总RNA样品； 2、样品制备（见图1-1）： a) 类似SAGE技术，通过特异性酶切的方法从每个mRNA的3’末端得到一段21bp 的特异性片段，用来标记该基因，称为TAG； b) 在TAG片段两端连接上用于测序的接头引物； 3、上机测序： a) 通过高通量测序每个样品可以得到至少250万条TAG序列； 4、基本信息分析： a) 对原始数据进行基本处理，得到高质量的TAG序列； b) 通过统计每个TAG序列的数量，得到该TAG标记的基因的表达量； c) 对TAG进行注释，建立TAG和基因的对应关系； d) 基因在正义链和反义链上表达量间的关系； e) 其它统计分析； 5、高级信息分析： a) 基因在样品间差异表达分析； b) 库容量饱和度分析；

c) 其它分析；测序优势利用高通量测序进行表达谱研究的优势很明显，具体如下： 1．数字化信号：直接测定每个基因的特异性表达标签序列，通过计数表达标签序列的数目来确定该基因的表达量，大大提高了定量分析的准确度。整体表达差异分布符合正态分布，不会因为不同批次实验引起不必要的误差。 2．可重复性高：不同批次的表达谱度量准确，能够更准确的进行表达差异分析。 3．高灵敏度：对于表达差异不大的基因能够灵敏的检测其表达差异；能够检测出低丰度的表达基因。 4．全基因组分析，高性价比：由于该技术不用事先设计探针，而是直接测序的方式，因此无需了解物种基因信息，可以直接对任何物种进行包括未知基因在内的全基因组表达谱分析，因此性价比很高。 5．高通量测序：已有数据表明，当测序通量达到200万个表达标签时，即可得到样本中接近全部表达基因的表达量数据，而目前每个样本分析可以得到300 万~600万个表达标签。

基因表达谱测序

基因表达谱测序背景介绍基因表达谱分析利用HiSeq 2000高通量测序平台对mRNA进行测序，获得10M读长为49nt的原始reads，每一个reads可以对应到相应的转录本，从而研究基因的表达差异情况。与转录组测序相比，基因表达谱分析要求的读长更短，测序通量更小，仅可用于基因表达差异的研究。该方法具有定量准、可重复性高、检测阈值宽、成本低等特点，能很好的替代以往的数字化表达谱分析。技术路线

生物信息学分析送样要求样品要求 1. 所需Total RNA 的量均不少于 20μg/文库，Total RNA 可以保存在DEPC 处理过的水中、75%的乙醇、异丙醇中，具体以什么方式保存请注明。 2. 如提供实验材料为动物组织材料，样品质量需大于2g ； 3. 如提供实验材料为植物样品，样品质量需大于4g ； 4. 如提供实验材料为培养细胞，请提供1×107培养好的细胞； 5. 如提供实验材料为血液样品，请提供≥2ml 的样品。我们强烈建议在送样的同时客户做好备份，以备后续实验之用。样品纯度要求 1. OD 260/OD 280在1.8- 2.0之间，RNA 无降解、28S 和18S 核糖体RNA 条带非常亮且清晰（其

大小决定于用于抽提RNA的物种类型），28S的密度大约是18S的2倍；Agilent 2100检测仪分析RNA完整性数据RIN≥8。 2. 无蛋白质、基因组DNA污染，如有污染请去蛋白并进行DNase I处理。请提供至少一种样品的凝胶电泳或者Agilent 2100检测仪检测图片，并注明其浓度、体积、OD260/OD280、溶剂名称、制备时间、物种来源以及特别备注。最终以我方定量、质检为准。样品采集为了保证提取RNA的完整性，确保后续实验的顺利进行，请务必确保样品的新鲜，对于如何确保样品的新鲜针对不同的样品获取材料的方法如下： 1. 动物组织：从活体上迅速的取下组织（切成黄豆粒大小的块状），每切成一个黄豆粒大小的块状立即放入液氮中，重复上述操作，直至足够提取总RNA的量；准备一个50ml的离心管，做相应的标记（样品名称、编号、客户姓名、时间），最好既在管盖上做好标记，也在管壁上做好相应的标记，先放入液氮中预冷2-3min，拿出离心管（离心管的下部分还是保持在液氮中），打开离心管的盖子，将液氮中黄豆粒大小的块状收集进离心管中。 2. 植物组织：（1）如所采集的是果实、麦穗等体积偏大的样品，收集样品请参照1.动物组织取样方法；（2）如采集的是叶片等体积偏小的样品，请尽量采集嫩叶、幼芽等，每采集一片叶片立即放入液氮中，直至足够提取总RNA的量，后续操作请参照动物组织的采集。（3）如是植物的花，在采集花骨朵的时候请尽量不要采集到花萼、叶片等，每采集一个花骨朵请立即放入液氮中，直至足够提取总RNA的量；后续操作请参照动物组织的采集。3. 如提供实验材料为菌丝体，请取500μl的菌液于1.5ml离心管中，离心去上清，剩余菌丝体放入液氮或干冰中，请提供不少于5管的菌丝体。样品运输从液氮中取出准备好的样品，请立即放入干冰中，并用干冰掩埋好样品。请填写完整订单，放入自封袋中与样品一起邮寄。为防止RNA的降解，请确保干冰的量足够运送到目的地。我们强烈建议在寄送RNA样品时将RNA保存在75%的乙醇或异丙醇中。如是特殊样品，关于送样量和保存问题请与我们联系沟通，以便双方共同协商解决。提供结果根据客户需求，提供不同深度的信息分析结果。

第24章基因表达谱分析的生物信息学方法思考与练习参考答案

第24章基因表达谱分析的生物信息学方法思考与练习参考答案 1．据教材表24–3提供的数据信息可以构建一棵决策树，请利用最大信息增益方法写出如何选出根结点中用于分割的特征。教材表24-3 天气情况与是否去打球的关系数据集注：该信息表示根据天气情况决定是否出去打球，数据集共包含14个样本，两个类别信息（Yes 、No ），每个样本包含3 个特征信息（Outlook 、Temp 、Windy ）。解：计算用每一个特征进行分割时所获取的信息增益，取信息增益最大的那个特征作为分割特征，以Outlook 特征为例计算（参照练习图24-1）练习图24-1 同Outlook 特征进行分割所获得的信息增益 )14 9 log 149145 log 145()(220+-=S H

)5 2 log 5253 log 53()(2211+-=S H 0)4 4 log 44()(212=-=S H )52 log 5253 log 53()(2213+-=S H )(14 5 )(144)(145)(1312111S H S H S H S H ++= infor-gain （Outlook ）=)()(10S H S H - 同理，计算其他两个特征的信息增益，最后从三个值中选取最大的一个对应的特征作为根结点的分割特征。 2．请从https://www.360docs.net/doc/d816928434.html,/上下载一原始未经标准化的表达谱数据，并对该数据进行如下分析：（1）对数据进行标准化处理。（2）对数据进行分类分析。（3）分别对基因和样本进行聚类分析。（4）选择特征基因。（答案略）

SQL Server数据库的安全为题与安全策略

SQL Server数据库的安全为题与安全策略摘要：随着网络和SQL Server数据库应用的发展，SQL Server数据库安全性一直是微软公司致力改善和用户关心的问题。本文就SQL Server数据库的安全漏洞的分析，帮助数据库管理员对数据库进行有效的安全配置，探讨数据库安全管理策略。关键词：SQL；数据库；安全；策略 0.引言在各种数据库中，SQL Server是目前被广泛使用的网络关系型数据库，是设计中、小型数据库的首选的工具，虽然SQL Server版本不断更新，其安全性不断改进和完善，但随着网络和数据库使用的不断深入，SQL Server的安全性也是用户最关心的项目之一。 1.数据库的安全漏洞SQL Server数据库任一版本都不同程度地存在着安全漏洞，这些漏洞大部分是由不良设置或者实施造成。其中，最常见的几个与数据库相关的安全漏洞：不良的口令政策、SQL注入、交叉站点脚本、数据泄漏、不适当的错误处理等。数据库安全漏洞不光威胁数据库安全，也威胁到操作系统和其他可信任的系统。因此，对数据库的安全漏洞详细了解，有助于让用户能够采取相应的措施来修补数据库存在的安全隐患。对于用户而言，在数据库方面存在的最大问题是经常使用默认或者软弱的口令,来保护像数据库一样重要信息。其补救措施是强制执行强大的口令政策。也就是说，口令要定期变换，口令长度最少为10位数且包含字母和符号。采用这种政策，你将关闭攻击者通向你的数据的方便之门。SQL注入是依靠软弱的数据库实施，特别是在如何向数据库发送SQL请求方面的实施。如果这个数据库接受了用户提供的不干净的或者没有经过验证的数据产生的SQL请求，这就会为SQL注入攻击敞开大门。例如，通过修改从基于网络的格式受到的信息，攻击者能够提供恶意的SQL请求并且把指令直接发送到数据库。要防止这种类型的攻击，在让这些数据接近你的脚本、数据访问程序和SQL查询之前，保证所有用户提供的数据是合法的是非常重要的。验证和清洁从用户那里收到的数据的另一个理由是防止交叉站点脚本攻击。这种攻击能够用来攻破连接到一个Web服务器的数据库。黑客通过一个网络蠕虫把Java Script 等客户方面的脚本注入到一个网络应用程序的输出中。这些脚本用于收集cookie数据。这些数据经常被错误地用来存储用户账户登录信息等资料。一个经常被忽略的问题是什么时候建立一个数据库应用程序是泄漏数据。这是敏感的数据要发送的地方或者是非故意踢敏感数据的地方。这个错误将导致不能保证访问数据库备份磁带的安全和控制这种访问。通常，更敏感的数据产生于有关数据的合法查询的答案，就像从医疗处方判断疾病一样。常用的解决方案是监视查询方式以检测这种行动。与数据泄漏密切相关的是在数据库出现错误时不适当地处理这些错误，许多应用程序显示了详细的信息。这些错误信息能够泄漏有关数据库结构信息。SQL Server数据库的系统漏洞的产生的主要原因都是由于程序员不正确和不安全的编程引起的。加上程序员的水平及经验的参差不齐，这部分程序员在编写代码的时候，没有对用户输入数据的合法性进行判断，使应用程序存在安全隐患。在使用时，由于用户的不正确配置就有可能导致漏洞产生。认识和了解SQL Server数据库和系统安全漏洞，分析漏洞产生的原因，找出SQL Server数据库的漏洞，是为了增加数据库的安全，这是解决SQL Server 数据库安全的理论基础 2.数据库的安全设置在设计SQL Server数据库时，要考虑数据库的安全机制，安装时要注意整个系统的安全

收藏级资源肿瘤数据库汇总

收藏级资源|肿瘤数据库汇总现如今，随着人们生活方式和环境的改变，恶性肿瘤已经成为疾病死亡病因之一。肿瘤在全球呈现发病率增高，以及发病年龄年轻化的趋势。2019年，A Cancer Journal For Clinicians杂志发布了最新的数据。该报告估计，2019年美国将有1,762,450例新的癌症病例和606,888例与癌症相关的死亡。传统化疗是对抗癌症的常见方法，但它会攻击全身，造成不必要的副作用，如脱发，恶心和疲劳。靶向治疗选择性地杀死癌细胞而不影响健康组织。靶向药物开发将成为治疗癌症的重要手段。图1 肿瘤靶向治疗高通量检测技术迅速发展，使得与肿瘤相关的组学数据迅速积累。这些数据对于研究肿瘤的发生发展机制具有重要意义。对数据的挖掘能够确定许多与疾病有关的基因，为治疗和发病机制的研究提供新的思路。如何有效利用和存储这些信息就显得尤为重要。肿瘤的生物信息学数据库的建立提供了有效的解决方案，对肿瘤基础研究的发展、临床治疗水平的提高具有极大的推动作用。以下是一些肿瘤相关的数据库分类和大致的信息。

1. 综合性肿瘤数据库 2. 肿瘤基因组数据库 3. 肿瘤DNA甲基化数据库 4. 肿瘤转录组数据库 5. 肿瘤蛋白组数据库 6. 肿瘤相关基因的数据库 7. 肿瘤与药物数据库 1. 综合性肿瘤数据库综合肿瘤数据库汇总如表1所示。表1综合性肿瘤数据库

以下是对数据库的简要概述 1.1 canEvolve[1] canEvolve存储的信息包括：基因、microRNA (miRNA)和蛋白质表达谱、多种癌症类型的拷贝数变化(CNAs)以及蛋白质-蛋白质相互作用信息。 1.2 cBioPortal for Cancer Genomics (cBioPortal)[2] cBioPortal for Cancer Genomics是一个癌症基因组数据探索、可视化及分析平台，可用于多个癌症基因组学数据集的交互式探索。该数据库可提供CNA、基因突变信息。针对每个基因，它可给出多个信息，主要包括：基因的CAN信息、基因突变在样本中的分布、突变位点和频率、共表达基因以及生存曲线等。对于用户提供的基因列表，还可生成互作网络并提供已知的相互作用的药物。 cBioPortal在发现肿瘤相关突变、分析基因的生物学功能以及药物选择等方面的研究中具有重要推进作用。

基因表达谱芯片的数据分析

基因表达谱芯片的数据分析(2012-03-13 15:25:58)转载▼ 标签：杂谈分类：生物信息摘要基因芯片数据分析的目的就是从看似杂乱无序的数据中找出它固有的规律, 本文根据数据分析的目的, 从差异基因表达分析、聚类分析、判别分析以及其它分析等角度对芯片数据分析进行综述, 并对每一种方法的优缺点进行评述, 为正确选用基因芯片数据分析方法提供参考. 关键词: 基因芯片; 数据分析; 差异基因表达; 聚类分析; 判别分析吴斌, 沈自尹. 基因表达谱芯片的数据分析. 世界华人消化杂志2006;14(1):68-74 https://www.360docs.net/doc/d816928434.html,/1009-3079/14/68.asp 0 引言基因芯片数据分析就是对从基因芯片高密度杂交点阵图中提取的杂交点荧光强度信号进行的定量分析, 通过有效数据的筛选和相关基因表达谱的聚类, 最终整合杂交点的生物学信息, 发现基因的表达谱与功能可能存在的联系. 然而每次实验都产生海量数据, 如何解读芯片上成千上万个基因点的杂交信息, 将无机的信息数据与有机的生命活动联系起来, 阐释生命特征和规律以及基因的功能, 是生物信息学研究的重要课题[1]. 基因芯片的数据分析方法从机器学习的角度可分为监督分析和非监督分析, 假如分类还没有形成, 非监督分析和聚类方法是恰当的分析方法; 假如分类已经存在, 则监督分析和判别方法就比非监督分析和聚类方法更有效率。根据研究目的的不同[2,3], 我们对基因芯片数据分析方法分类如下: (1)差异基因表达分析: 基因芯片可用于监测基因在不同组织样品中的表达差异, 例如在正常细胞和肿瘤细胞中; (2)聚类分析: 分析基因或样本之间的相互关系, 使用的统计方法主要是聚类分析; (3)判别分析: 以某些在不同样品中表达差异显著的基因作为模版, 通过判别分析就可建立有效的疾病诊断方法. 1 差异基因表达分析(difference expression, DE) 对于使用参照实验设计进行的重复实验, 可以对2样本的基因表达数据进行差异基因表达分

基因组数据库

基因组数据库文章来源：北大生物信息中心基因组数据库是分子生物信息数据库的重要组成部分。基因组数据库内容丰富、名目繁多、格式不一，分布在世界各地的信息中心、测序中心、以及和医学、生物学、农业等有关的研究机构和大学。基因组数据库的主体是模式生物基因组数据库，其中最主要的是由世界各国的人类基因组研究中心、测序中心构建的各种人类基因组数据库。小鼠、河豚鱼、拟南芥、水稻、线虫、果蝇、酵母、大肠杆菌等各种模式生物基因组数据库或基因组信息资源都可以在网上找到。随着资源基因组计划的普遍实施，几十种动物、植物基因组数据库也纷纷上网，如英国Roslin研究所的ArkDB包括了猪、牛、绵羊、山羊、马等家畜以及鹿、狗、鸡等基因组数据库，美国、英国、日本等国的基因组中心的斑马鱼、罗非鱼(Tilapia)、青鳉鱼(Medaka)、鲑鱼(Salmon)等鱼类基因组数据库。英国谷物网络组织(CropNet)建有玉米、大麦、高粱、菜豆农作物以及苜蓿(Alfalfa)、牧草(Forage)、玫瑰等基因组数据库。除了模式生物基因组数据库外，基因组信息资源还包括染色体、基因突变、遗传疾病、分类学、比较基因组、基因调控和表达、放射杂交、基因图谱等各种数据库。下面介绍两个重要的基因组数据库。 GDB 由美国Johns Hopkins大学于1990年建立的GDB是重要的人类基因组数据库，现由加拿大儿童医院生物信息中心负责管理。GDB数据库用表格方式给出基因组结构数据，包括基因单位、PCR位点、细胞遗传标记、EST、叠连群(Contig)、重复片段等；并可显示基因组图谱，其中包括细胞遗传图、连锁图、放射杂交图、叠连群图、转录图等；并给出等位基因等基因多态性数据库。此外，GDB数据库还包括了与核酸序列数据库GenBank和EMBL、遗传疾病数据库OMIM、文献摘要数据库MedLine等其它网络信息资源的超文本链接。 GDB数据库是用大型商业软件Sybase数据库管理系统开发的，并用Java语言编写基因图谱显示程序，为用户提供了很好的界面，缺点是传输速度受到一定限制。GDB数据库是国际合作的成果，其宗旨是为从事基因组研究的生物学家和医护人员提供人类基因组信息资源。其数据来自于世界各国基因组研究的成果，经过注册的用户可以直接向GDB数据库中添加和编辑数据。

实验7-数据库安全性策略

实验7 数据库安全性策略一、实验目的 1.掌握使用SQL语句进行数据库完全备份的办法 2.掌握使用客户端程序进行完全备份的方法 3.掌握数据库用户账号的建立与删除方法 4.掌握数据库用户权限的授予方法二、实验准备 1.了解在MySQL Administrator中进行数据库备份操作的方法 2.了解数据库安全的重要性 3.了解数据库用户账号的建立于删除的方法 4.了解数据库用户权限的授予和回收方法三、实验内容及要求 1.用SQL语句进行数据库备份和恢复 1)备份YGGL数据库中的Employees表到D盘FILE文件夹下，并在执行完成后查看D盘FILE文件夹下是否有Employees.txt文件。 2)先删去Employees表中的几行数据，再使用SQL语句恢复Employees 表，执行完成后使用SELECT查看Employees表的变化。 2.使用客户端工具备份和恢复表 1)使用mysqldump备份数据库YGGL中的Salary表，并查看是否备份成功。 2)备份整个YGGL数据库，并查看是否备份成功。 3)先删除YGGL数据库中的Employees表，再使用mysql恢复数据库。 4)假设原来的Salary表内容已经备份成Salary.txt文件，如果Salary 表中的数据发生了变动，使用mysqlimport恢复表数据。 3.数据库用户 1)创建数据库用户user_1和user_2，密码都为1234（假设服务器名为 localhost）。 2)将用户user_2的名称修改为user_3。 3)将用户user_3的密码修改为123456。 4)删除用户user_3。 5)以user_1用户身份登陆MySQL。 6)刚刚创建的用户有什么样的权限。 7)创建一个用户，并以该用户的身份登录。 4.用户权限的授予与收回 1)授予用户user_1对YGGL数据库Emlpoees表的所有操作权限及查询操作权限。 2)授予用户user_1对Emlpoees表进行插入，修改，删除操作权限。 3)授予用户user_1对数据库YGGL的所有权限。 4)授予user_1在Salary表上的SELECT权限，并允许其将该权限授予其他用户。 5)回收user_1的Emlpoees表上的SELECT权限。 6)授予用户user_1所有的用户权限。 7)取消用户user_1所有的权限。

基因表达谱芯片数据分析及其Bioconductor实现

基因表达谱芯片数据分析及其Bioconductor实现 1.表达谱芯片及其应用表达谱DNA芯片（DNA microarrays for gene expression profiles）是指将大量DNA片段或寡核昔酸固定在玻璃、硅、塑料等硬质载体上制备成基因芯片，待测样品中的mRNA被提取后，通过逆转录获得cDNA,并在此过程中标记荧光，然后与包含上千个基因的DNA芯片进行杂交反应30min~20h后，将芯片上未发生结合反应的片段洗去，再对玻片进行激光共聚焦扫描，测定芯片上个点的荧光强度，从而推算出待测样品中各种基因的表达水平。用于硏究基因表达的芯片可以有两种：①cDNA芯片；② 寡核昔酸芯片。 cDNA芯片技术及载有较长片段的寡核昔酸芯片采用双色荧光系统：U前常用Cy3—dUTP （绿色）标记对照组mRNA, Cy5—dUTP （红色）标记样品组mRNAUl。用不同波长的荧光扫描芯片，将扫描所得每一点荧光信号值自动输入计?算机并进行信息处理，给出每个点在不同波长下的荧光强度值及其比值（ratio值），同时计算机还给出直观的显色图。在样品中呈高表达的基因其杂交点呈红色，相反，在对照组中高表达的基因其杂交点呈绿色，在两组中表达水平相当的显黄色，这些信号就代表了样品中基因的转录表达情况⑵。基因芯片因具有高效率，高通量、高精度以及能平行对照研究等特点，被迅速应用于动、植物和人类基因的研究领域，如病原微生物毒力相关基因的。基因表达谱可直接检测mRNA的种类及丰度，可以同时分析上万个基因的表达变化，来揭示基因之间表达变化的相互关系。表达谱芯片可用于研究：①同一个体在同一时间里，不同基因的表达差异。芯片上固定的已知序列的cDNA或寡聚核昔酸最多可以达到30 000多个序列，与人类全基因组基因数相当，所以基因芯片一次反应儿乎就能够分析整个人的基因⑶。②同一个体在不同时间里，相同基因的表达差异。 ③不同个体的相同基因表达上的差异。利用基因芯片可以分析多个样本，同时筛选不同样本（如肿瘤组织、癌前病变和正常组织）之间差异表达的基因，这样可以避免了芯片间的变异造成的误差⑷。张辛燕⑸ 等将512个人癌基因和抑癌基因的cDNA用点样仪点在特制玻片上制成表达谱芯片，对正常人卵巢组织及卵巢癌组织基因表达的差异性进行比较研究，结果发现在卵巢癌组织中下调的基因有23个，上调的基因有15个，初步筛选出了卵巢癌相关基因。Lowe⑹等利用胰腺癌、问充质细胞癌等组织的cDNA制备基因芯片，筛选到胰腺癌细胞中高表达的基因，为医疗诊断、病理研究及新药设计奠定基础。 2.表达谱芯片的数据处理技术

基因表达谱聚类

基因表达谱聚类分析 [ 文章来源：| 文章作者：| 发布时间：2006-12-21| 字体：[大中小] 学习过程可以采用从全局到局部的策略。采取这种策略时，学习初期可设定较大的交互作用半径R ，随着学习过程的不断推进，逐步减小R ，直至不考虑对邻近单元的影响。邻域的形状可以是正方形或者圆形。 KFM 的聚类结果与K 均值相似，它的优点是自动提取样本数据中的信息，同时也是一种全局的决策方法，能避免陷入局部最小，缺点在于必须实现人为设定类的数目与学习参数，而且学习时间较长。KFM 方法克服了K- 均值聚类的一些缺点：它应用类间的全局关系，能提供大数据集内相似性关系的综合看法，便于研究数据变量值的分布及发现类结构。而且，它具有更稳健更准确的特点，对噪声稳定，一般不依赖于数据分布的形状。 8.4.2.5 其它聚类方法聚类方法是数据挖掘中的基本方法，数据挖掘的方法很多，在基因表达谱的分析中，除了以上常用方法外，还有一些其它的方法。由于对聚类结果尚没有一种有效的方法进行评价，尤其是对聚类结果的进一步生物学知识发现尚没有新的分析思路和成功应用，因此，科学家们在不断地研究一些新方法。这些方法有不同的原理，能够提取不同数据特征，有可能对具体的数据得到更有意义的结果，发现更多的生物学知识。这里，简单介绍这些方法的原理，更详细的介绍请参看相关文献。 (1)模糊聚类分析方法:这是一种模拟人类的思维方法，通过隶属度函数来反映某一对象属于某一类的程度。基本思路是计算两两基因表达谱之间的相似性程度，构建模糊相似矩阵，利用模糊数学中的传递闭包计算方法得到模糊等价矩阵，选择不同的置信水平从模糊等价矩阵中构建动态聚类图。对于特定的置信水平，可以实现对基因表达谱的分类。该方法的优点是利用了模糊数学中的隶属度概念，能够更好的反映基因表达谱之间的相互关系，而且它是一种全局的优化方法，与向量的顺序无关。 (2)模糊C均值算法:该方法同样将模糊数学中的隶属度概念引入到常用的K 均值聚类方法中。对于K 均值算法，一个基因表达谱所属的类只有一个，因此，它与各类别的关系要么是 1 ，要么是0 ，即属于或不属于某一类。而对于模糊 C 均值法，一个基因表达谱是否属于某一类，是以隶属度来确定第i 个样本属于第j 类的可能性。最终的聚类结果取决于分析的目的，可以根据最大隶属度来确定基因表达谱的分类，即一个基因表达谱只属于一类；但往往是确定隶属度的阈值，只要大于该阈值，就可以将基因表达谱划分为该类，这样的划分结果是一个基因表达谱可以属于多个类，这也是可以被生物学家接受的。模糊 C 均值法与K 均值法的实现过程基本相同，所不同的是对于

基因表达分析

基因表达分析 1、EST（Expressed Sequence Tag）表达序列标签（EST）分析 1、EST基本介绍 1、定义： EST是从已建好的cDNA库中随机取出一个克隆，进行5’端或3’端进行一轮单向自动测序，获得短的cDNA部分序列，代表一个完整基因的一小部分，在数据库中其长度一般从20到7000bp不等，平均长度为400bp。 EST来源于一定环境下一个组织总mRNA所构建的cDNA文库，因此，EST也能说明该组织中各基因的表达水平。 2、技术路线：首先从样品组织中提取mRNA，在逆转录酶的作用下用oligo（dT）作为引物进行RT-PCR 合成cDNA，再选择合适的载体构建cDNA文库，对各菌株加以整理，将每一个菌株的插入片段根据载体多克隆位点设计引物进行两端一次性自动化测序，这就是EST序列的产生过程。

3、EST数据的优点和缺点：（1）相对于大规模基因组测序而言，EST测序更加快速和廉价。（2）EST数据单向测序，质量比较低，经常出现相位的偏差。（3）EST只是基因的一部分，而且序列里有载体序列。（4）EST数据具有冗余性。（5）EST数据具有组织和不同时期特异性。 4、EST数据的应用 EST作为表达基因所在区域的分子标签因编码DNA序列高度保守而具有自身的特殊性质，与来自非表达序列的标记（如AFLP、RAPD、SSR等）相比，更可能穿越家系与种的限制。因此，EST标记在亲缘关系较远的物种间比较基因组连锁图和比较质量性状信息是特别有用的。同样，对于一个DNA序列缺乏的目标物种，来源于其他物种的EST也能用于该物种有益基因的遗传作图，加速物种间相关信息的迅速转化。具体说，EST的作用表现在：

Oracle数据库安全策略与实现方法

数据库安全性问题一直是围绕着数据库管理员的恶梦，数据库数据的丢失以及数据库被非法用户的侵入使得数据库管理员身心疲惫不堪。随着计算机技术的飞速发展，数据库的应用十分广泛，深入到各个领域，但随之而来产生了数据的安全问题。各种应用系统的数据库中大量数据的安全问题、敏感数据的防窃取和防篡改问题，越来越引起人们的高度重视。数据库系统作为信息的聚集体，是计算机信息系统的核心部件，其安全性至关重要，关系到企业兴衰、国家安全。因此，如何有效地保证数据库系统的安全，实现数据的保密性、完整性和有效性，已经成为如今关注的一个话题。甲骨文董事长拉里·埃里森在Oracle OpenWorld大会上，谈到了一个观点——要保护数据库安全，关键在于加密。他还认为，我们不仅要为发往互联网的数据库中的数据加密，还要为从硬盘转移到后端系统的过程中的数据加密。他还建议企业禁止用户在没有进行加密的情况下实施数据备份。“因为如果没有加密的备份CD或者DVD光盘一旦丢失，你就会失去信息。” 数据库系统的安全性很大程度上依赖于数据库管理系统。如果数据库管理系统安全机制非常强大，则数据库系统的安全性能就较好。目前市场上流行的是关系式数据库管理系统，其安全性功能很弱，这就导致数据库系统的安全性存在一定的威胁。因此，数据库管理员应从以下几个方面对数据库的安全进行考虑。一：用户角色的管理这是保护数据库系统安全的重要手段之一。它通过建立不同的用户组和用户口令验证，可以有效地防止非法的Oracle用户进入数据库系统，造成不必要的麻烦和损坏；另外在Oracle数据库中，可以通过授权来对Oracle用户的操作进行限制，即允许一些用户可以对Oracle服务器进行访问，也就是说对整个数据库具有读写的权利，而大多数用户只能在同组内进行读写或对整个数据库只具有读的权利。在此，特别强调对SYS和SYSTEM两个特殊账户的保密管理。为了保护ORACLE数据库服务器的安全，应保证$ORACLE_HOME/bin目录下的所有内容的所有权为Oracle用户所有。为了加强数据库在网络中的安全性，对于远程用户，应使用加密方式通过密码来访问数据库，加强网络上的DBA权限控制，如拒绝远程的DBA 访问等。

表达谱

对于基因表达谱数据的分析是生物信息学的研究热点和难点。转化为数学问题，分析任务是从数据矩阵 M 中找出显著性结构，结构类型包括全局模型 (model) 和局部模式 (pattern) 。对基因表达谱数据的分析是数据挖掘问题，所采用的方法包括通过可视化进行探索性数据分析（ Exploratory Data Analysis ）、描述建模 (descriptive modeling) 、分类、聚类、回归和机器学习等。基因表达谱分析所采用的常用方法是聚类，其目的就是将基因分组。从数学的角度，聚类得到的基因分组，一般是组内各成员在数学特征上彼此相似，但与其它组中的成员不同。从生物学的角度，聚类分析方法所隐含的生物学意义或基本假设是，组内基因的表达谱相似，它们可能有相似的功能。然而，产物有相同功能的编码基因（例如对其它蛋白质有磷酸化作用），不一定共享相似的转录模式。相反，有不同功能的基因可能因为巧合或随机扰动而有相似的表达谱。尽管有许多意外的情况存在，大量功能相关的基因的确在相关的一组条件下有非常相似的表达谱，特别是被共同的转录因子共调控的基因，或者产物构成同一个蛋白复合体，或者参与相同的调控路径。因此，在具体的应用中，可以根据对相似表达谱的基因进行聚类，从而指派未知基因的功能。聚类分析是模式识别和数据挖掘中普遍使用的一种方法，是基于数据的知识发现的有效方法，特别适用于模式分类数不知道的情况。聚类分析是一种无监督学习方法，不需要任何先验领域知识，它根据数学特征提取分类标准，对数据进行分类，这种数学特征的例子有统计平均值、相关系数、协方差矩阵的本征值及本征向量等。聚类分析在基因表达数据分析中应用得很多，主要有层次聚类、 K 均值、自组织特征映射网络等。本节将介绍基因表达数据分析中常用的聚类方法及与此相关的内容。 8.4.1 相似性度量函数对基因表达谱进行聚类分析之前，必须首先确定反映不同基因表达谱相似程度的度量函数，根据该函数可以将相似程度高的基因分为一类。在实际计算中，还可以用距离代替相似的概念，相似性度量被转化为两个基因表达谱之间的距离。距离越小，表达模式越相近；反之，则表达模式差异大。常见的相似性度量有距离、点积、相关系数（ correlation coefficient ）、互信息（ mutual information ）等。假设两个基因表达谱分别为X = （x 1 ,x 2 ,…,x m ）和Y = （y 1 ,y 2 ,…, y m ） , 距离函数 d( X ，Y ) 必须满足如下条件： d( X ，Y ) ≧ 0 d( X ，Y ) = d( Y ，X ) d( X ，Y ) = 0 if X = Y

基因表达谱数据分析技术

第18卷第6期微阵列技术[1-3]的到来对生物学和医学来说是一场革命，通过它可以同时观测成千上万个基因的表达水平，从而能够在基因组水平上以系统的、全局的观念去研究生命现象及其本质。还可以根据基因在不同条件下表达的差异性来进行复杂疾病诊断、药物筛选、个性化治疗、基因功能发现、农作物优育和优选、环境检测和防治、食品卫生监督及司法鉴定等，因此对基因表达谱的研究具有重要的理论价值和应用意义。微阵列基因表达数据具有维数高、样本小、非线性的特点，这对一些传统的机器学习方法提出了新的挑战，对其数据的分析已成为生物信息学研究的焦点。 1基因表达数据采集基因表达数据采集可分为三个步骤：微阵列设计、图像分析和数据获取、过滤、标准化。基因芯片（gene chip ），简称为微阵列,就是指固着在载体上的高密度 DNA 微点阵，具体地说就是将靶基因或寡核苷酸片段有序地、高密度排列在玻璃、硅等载体上。mRNA （信使核糖核酸）的表达水平的获得是通过选取来自不同状态的样本（如正常组织与肿瘤组织、不同发育阶段组织，或用药之前与用药之后组织等，一种称为实验样本，另外一种称为参考样本），在逆转录过程中,实验样本和参考样本RNA （核糖核酸）分别用不同的红、绿荧光染料去标记，并将它们混合，与微阵列上的探针序列进行杂交，经适当的洗脱步骤与激光扫描仪对芯片进行扫描，获得对应于每种荧光的荧光强度图像，通过专用的图像分析软件，可获得微阵列上每个点的红、绿荧光强度（Cy5和Cy3），其比值（Cy5/Cy3）表示该基因在实验样本中的表达水平。在通常情况下，考虑Cy5和Cy3的数值时，还应考虑相应的背景数值，如果微阵列上某个基因的Cy5或Cy3数值比相应的背景数值低，则该基因的表达水平无法确定。为了方便数据处理，常孟令梅等：一种基于DCT 变换的图像认证算法文章编号：1005－1228（2010）06－0017－03 基因表达谱数据分析技术刘玲（江苏财经职业技术学院，江苏淮安 223001）摘要：人类基因组计划的研究已进入后基因组时代，后基因组时代研究的焦点已经从测序转向功能研究，主要采用无监督和有监督技术来分析基因表达谱和识别基因功能，通过基因转录调控网络分析细胞内基因之间的相互作用关系的整体表示，说明生命功能在基因表达层面的展现，对目前基因表达谱数据分析技术及它们的发展，进行了综述性的研究，分析了它们的优缺点,提出了解决问题的思路和方法，为基因表达谱的进一步研究提供了新的途径。关键词：基因表达谱；分类；无监督；有监督；基因调控网络中图分类号：Q81；TP181 文献标识码：A Gene Expression Data Analysis LIU Ling （Jiangsu Vocational College of Finance &Econimics ，huai ’an 223001,China ） Abstract ：As the work of sequencing the genome of the human has been fully finished,the post-genomic era has begun.Scientists are turning their focus toward identifying gene function from sequencing.Clustering technology,as one of the important tools of analyzing gene expression data and identifying gene function,has been used widely.Transcriptive regulatory networks are the global representation of multiple interactions between genes and their products ,which can help us understand the cell ’s function at the level of gene expression In this paper we discuss main clustering technology about gene expression data at present,analyze their advantages and disadvantages ,present the methods to solve the problems and given approaches to study gene expression data. Key words:gene expression profile ； classification ；gene regulatory network Vol．18No．6Dec 2010 第18卷第6期2010年12月电脑与信息技术Computer and Information Technology 收稿日期： 2010-06-09项目资助：江苏省淮安市科技发展计划项目(HAG08015）作者简介：刘玲（1964-），山东胶州人，副教授，硕士，主要研究方向:生物信息。

基因表达谱公共数据库

基因表达谱公共数据库(2010-04-17 11:17:21)转载▼ 标签：教育分类：系统生物学 gene expression profiles: NCBI: GEO EBI ArrayExpress和SMD 功能基因组相关信息分析功能基因组学是后基因组研究的核心内容，它强调发展和应用整体的（基因组水平或系统水平）实验方法分析基因组序列信息阐明基因功能，特点是采用高通量的实验方法结合的大规模数据统计计算方法进行研究，基本策略是从研究单一基因或蛋白上升到从系统角度一次研究所有基因或蛋白。随着功能基因组实验研究的深入，大量的数据不断涌现，生物信息学将在功能基因组学研究中的扮演关键角色。 7.1 大规模基因表达谱分析随着人类基因组测序逐渐接近完成，科学家发现即使获得了完整基因图谱，对了解生命活动还有很大距离。我们从基因图谱不知道基因表达的产物是否出现与何时出现；基因表达产物的浓度是多少；是否存在翻译后的修饰过程，若存在是如何修饰的，等一系列问题。这些问题的实质是不了解按照特定的时间、空间进行的基因表达谱。获得基因表达的信息是比DNA 序列测定艰巨得多的任务，因为基因表达是依赖于许多因素的动态过程。国际上在核酸和蛋白质两个层次上发展了分析基因表达谱的新技术，即核酸层次上的cDNA 芯片（cDNA微阵列）技术和蛋白质层次上的二维凝胶电泳和测序质谱技术，即蛋白质组(proteome)技术。DNA芯片技术能够在基因组水平分析基因表达，检测许多基因的转录水平。对大规模基因表达谱的分析存在新的方法学问题，它们从数学角度看不是简单的NP问题、动力系统问题或不确定性问题，而是基因表达网络，因此需要发展新的方法和工具。同时，在芯片等的设计上，也需要从理论到软件的支持下面主要围绕cDNA芯片相关的数据管理和分析问题进行讨论。 1．实验室信息管理系统 cDNA芯片实验的目的是要在一次实验中同时得到成千上万个基因的表达行为，这样的实验需要有管理实验前后大量数据的能力。设计构建检测基因表达的微阵列需要获得生物体基因的所有序列、注释和克隆。在杂交反应和扫描后，收集到的数据必须以某种方式保存，以便很容易进行图象处理和统计及生物学分析。因此需要建立与大规模高通量实验方法相匹配的实验材料和信息管理系统。该系统除用来定位和跟踪材料来源（例如，克隆，微阵列，探针）外，还必须管理实验前后大量的数据。此外，还包括实验室设备软件系统，如斯坦福大学Brown实验室免费的控制自制机器点样设备软件（https://www.360docs.net/doc/d816928434.html,/pbrown）芯片图象处理已有各种软件工具，基本的功能是将不同信号强度点的图像转换为每个点的强度数值。这方面没有一致的方法，许多研究小组仍在开发这类软件。图象分析软件的质量对精确解释玻片和膜上的信号非常关键。NHGRI的Yidong Chen开发了一种复杂的图象分析程序，deArray,可免费获取。美国国立卫生研究院人类基因组研究所（NHGRI）开发的免费的cDNA芯片数据管理分析系统ArrayDB，涉及微阵列的设计、实验室信息管理、实验结果的处理和解释。下面加以简单介绍。 ArrayDB ArrayDB是用来储存、查询和分析cDNA芯片实验信息的实验室管理系统。ArrayDB整合了cDNA芯片实验中的多个方面，包括数据管理、用户介面、机器自动点样、扫描和图象处理。