薛成海
- 作品数：3 被引量：21H指数：2
- 供职机构：中国科学院自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：生物学更多>>
- ortholog——概念、生物信息预测方法和数据库被引量：5
- 2004年
- orthologs指起源于不同物种的最近的共同祖先的一些基因。orthologous的基因,具有相近甚至相同的功能,由相似的途径调控,在不同的物种中扮演相似甚至相同的角色,因此在基因组序列的注释中,是最可靠的选择。orthologs的生物信息预测方法主要有两类:系统发生方法和序列比对方法。这两类方法都是基于序列的相似性,但又各有特点。系统发生方法通过重建系统发生树来预测orthologs,因此在概念上比较精确,但难于自动化,运算量也很大。序列比对方法在概念上比较粗糙,但简单实用,运算量相对较小,因此得到了较广泛的应用。
- 陈作舟朱晟薛成海陈良标
- 关键词：基因生物信息学ORTHOLOGS数据库物种
- GoPipe:批量序列的Gene Ontology注释和统计分析(英文)被引量：16
- 2005年
- 随着后基因组时代的到来,批量的测序,特别是EST的测序,逐渐成为普通实验室的日常工作. 这些新的序列往往需要进行批量的Gene Ontology (GO)的注释及随后的统计分析. 但是目前除了Goblet以外,并没有软件适合对未知序列进行批量的GO注释,而GoBlet因为具有上载量的限制,以及仅仅利用BLAST作为预测工具,所以仍有许多不足之处. 开发了一个软件包GoPipe,通过整合BLAST和InterProScan的结果来进行序列注释,并提供了进一步作统计比较的工具. 主程序接收任意个BLAST和InterProScan的结果文件,并依次进行文本分析、数据整合、去除冗余、统计分析和显示等工作. 还提供了统计的工具来比较不同输入对GO的分布来挖掘生物学意义. 另外,在交集工作模式下,程序取InterProScan和BLAST结果的交集,在测试数据集中,其精确度达到99.1%,这大大超过了InterProScan本身对GO预测的精确度,而敏感度只是稍微下降. 较高的精确度、较快的速度和较大的灵活性使它成为对未知序列进行批量Gene Ontology注释的理想的工具. 上述软件包可以在网站(http://gopipe.fishgenome.org/ ) 免费获得或者与作者联系获取.
- 陈作舟薛成海朱晟周丰丰XUEFENG BRUCE LING刘国平陈良标
- 关键词：功能基因组学ESTBLAST
- 非编码RNA的计算识别方法研究
- 有关非编码RNA的研究是功能基因组时代研究的重要前沿问题之一。本论文运用生物信息学方法，围绕着非编码RNA的计算识别与特征分析展开研究，主要包括三个方面的内容：针对microRNA(miRNA)的计算识别方法，非编码RN...
- 薛成海
- 关键词：非编码RNA数据库搜索生物信息学基因表达
