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生物信息學分析與實踐--MATLAB生物信息學工具箱應用

為了解決ka通路的問題，作者劉偉 這樣論述：

本書是生物信息學分析和研究的實踐指導，精選生物信息學分析中的重要案例，結合作者多年教學實踐，借助MATLAB生物信息學工具箱，進行序列數據分析、芯片數據分析、高通量測序和質譜數據分析等，包括常規的序列比對和統計分析，直接訪問網絡數據庫和本地數據庫，以及進行RNA結構預測和多種圖形的可視化等。本書從底層開始進行生物學數據常規分析，直觀地演示各種函數的使用方法和分析結果。劉偉，博士，國防科技大學講師，主要研究方向為生物網絡的構建與分析。擔任「生物信息學」和「生物信息概論」等多門課程的主講教師，發表教學論文6篇。主持國家自然科學基金項目1項，發表論文20余篇，出版教材3部，獲得國家發明專利7項。

第1章序列分析1.1計算和可視化序列統計特性1.1.1人類線粒體基因組1.1.2計算序列統計特性1.1.3考察開放閱讀框（ORF）1.1.4考察注釋特征1.1.5提取和分析ND2和COX1蛋白1.1.6計算人類線粒體基因組中所有基因的密碼子使用頻率1.2兩兩序列比對1.2.1序列比對介紹1.2.2查找序列信息1.2.3確定蛋白質編碼序列1.2.4比較氨基酸序列1.2.5序列比對結果分析1.3評估比對的統計學顯著性1.3.1從MATLAB空間中獲取NCBI數據1.3.2初步比對和全局比對1.3.3評估打分的顯著性1.3.4打分不具有統計學顯著性的例子1.3.5局部比對和隨機序列

1.4全基因組比對1.4.1提取基因組信息1.4.2基因比對1.4.3考察分數的含義1.4.4利用稀疏矩陣減少存儲量1.4.5查看同源基因1.5分析同義和非同義替換1.5.1介紹1.5.2提取HIV—1基因組的兩個序列信息1.5.3計算HIV—1基因的Ka／Ks比值1.5.4利用滑動窗口計算Ka／Ks比值1.5.5GAG、POL和ENV基因的滑動窗口分析1.5.6分析GP120的Ka／Ks比值和表位1.6追蹤禽流感病毒1.6.1禽流感病毒介紹1.6.2計算每個H5N1基因的Ka／Ks比值1.6.3針對HA蛋白質進行系統發育分析1.6.4利用多維變尺度可視化序列距離1.6.5在非洲和亞洲地圖上展

示H5N1病毒的地理區域1.6.6利用谷歌地圖觀察地理區域1.6.7在谷歌地圖中查看文件參考文獻第2章高通量測序2.1分析Illumina／Solexa下一代測序數據2.1.1簡介2.1.2讀取_sequence.txt（FASTQ）文件2.1.3考察序列讀數的長度分布2.1.4考察序列片段的鹼基組成2.1.5考察質量打分分布2.1.6在標准之間轉換質量打分2.1.7根據質量打分進行過濾和去除2.1.8統計讀數出現概況2.1.9識別人造的均聚物2.2識別RNA—seq數據中差異表達的基因2.2.1RNA—seq技術介紹2.2.2前列腺癌症數據集2.2.3為目標基因建立一個注釋對象2.2.4輸入

匹配的短讀數匹配數據2.2.5確定數字化基因表達2.2.6推斷RNA表達的差異信號2.2.7估計文庫規模因子2.2.8估計基因豐度2.2.9估計負二項式分布參數2.2.10經驗累計分布函數2.2.11測試差異表達2.3分析人類末端腸道微生物2.3.1人類末端腸道菌群簡介2.3.2成人遠端腸道微生物分類剖析2.3.3結合分類分布和基本分類2.3.4基於KEGG類進行功能對比分析2.3.5基於COG分類進行功能對比分析2.3.6基於功能表示集中微生物2.4分析馬尾藻樣本的宏基因組2.4.1簡介2.4.2讀取BLAST命中報告2.4.3過濾BLAST命中次數2.4.4內存匹配的分類學數據文件2.4.

5用分類學信息注釋BLAST報告2.4.6根據學名為BLAST命中分類2.4.7保存注釋的BLAST報告2.4.8確定BLAST命中次數的分類學分布2.4.9濾除孤立分配2.4.10繪制BLAST命中的分類學分布2.4.11將分析局限至每個查詢的最佳命中2.4.12分類節點信息的內存映射2.4.13根據更高的分類學目划分BLAST命中2.4.14以圖的形式表示分類學分布2.5研究基因組規模的DNA甲基化譜差異2.5.1簡介2.5.2數據集2.5.3為BAM格式文件創建MATLAB接口2.5.4關聯CpG島和DNA甲基化2.5.5序列數據的統計建模2.5.6識別顯著的甲基化區域2.5.7尋找具有

顯著甲基化啟動子區域的基因2.5.8尋找顯著甲基化的基因內部區域2.5.9甲基化模式的差異分析參考文獻第3章芯片數據分析3.1芯片數據可視化3.1.1考察微陣列數據3.1.2微陣列數據的空間圖3.1.3微陣列的統計參數3.1.4微陣列數據的散點圖3.2分析Affymetrix芯片數據3.2.1關於Affymetrix數據文件3.2.2顯示圖像文件3.2.3基因名稱和探針集ID3.3分析芯片數據並識別差異表達的基因3.3.1芯片數據集簡介3.3.2下載表達數據3.3.3過濾表達數據3.3.4識別差異的基因表達3.3.5采用基因本體注釋上調基因3.3.6尋找通路中的差異表達基因3.4通過分析Aff

ymetrixSNP芯片研究DNA副本數變化3.4.1簡介3.4.2數據集3.4.3獲取SNP芯片的探針水平數據3.4.4輸入和轉換數據集3.4.5探針強度標准化3.4.6探針水平的概要3.4.7獲取SNP探針信息3.4.8原始拷貝數估計3.4.9過濾和排序3.4.10PCR片段長度標准化3.4.11CN基因譜3.4.12SCLS樣本的8q擴增3.4.13CN獲得／缺失匯總圖3.5芯片數據的基因本體富集分析3.5.1簡介3.5.2基因本體功能舉例3.5.3通過聚類分析篩選一組感興趣的基因子集3.5.4獲取酵母基因組數據庫中的注釋基因3.5.5基因芯片中被注釋的基因數目3.5.6觀察GO注釋的出

現概率3.5.7最顯著條目的進一步分析參考文獻第4章質譜數據分析4.1原始質譜數據的預處理4.1.1下載數據4.1.2譜的重采樣4.1.3基線校正4.1.4譜排列4.1.5譜圖標准化4.1.6去除峰噪聲4.1.7采用波形降噪方法尋找峰值4.1.8分段：用層次聚類合並譜峰4.1.9動態規划分割4.2采用順序和並行計算實現譜的批量處理4.2.1簡介4.2.2設置數據倉庫4.2.3順序分批處理4.2.4基於多核計算機的並行批處理4.2.5基於分布計算的並行批處理4.2.6異步並行處理4.2.7后期處理4.3顯著性特征識別以及蛋白質譜分類4.3.1簡介4.3.2樣本可視化4.3.3關鍵特征排序4.3.

4基於線性判別分析的盲分類4.3.5利用PCA／LDA進行數據降維4.3.6特征選擇子集的隨機搜索4.3.7利用評估集來評估選擇特征的質量4.3.8可替換的統計學習方法4.4采用遺傳算法尋找質譜數據特征4.4.1簡介4.4.2導入本地質譜數據到MATLAB4.4.3建立遺傳算法的適應度函數4.4.4建立初始種群4.4.5設定遺傳算法選項4.4.6運行GA尋找20個具有可判別性的特征4.4.7顯示具有判別性的特征參考文獻第5章可視化工具5.1聚類結果可視化5.1.1數據導入5.1.2聚類5.1.3查看和更改聚類選項5.1.4數據集的行列聚類5.1.5對熱圖的操作5.1.6操作系統樹5.1.7改變

配色方案和顯示范圍5.1.85000個顯著基因的聚類5.2分子三維結構的可視化5.2.1泛素結構介紹5.2.2泛素分子顯示5.2.3對分子進行旋轉和放大5.2.4評估結構中的氨基酸電荷分布5.2.5研究結構的疏水性譜5.2.6測量原子距離5.2.7展示和標注泛素結構中的賴氨酸殘基5.2.8檢查泛素中的異肽鍵5.2.9泛素比對和SUMO序列5.2.10將泛素和SUMO的結構疊加5.3相互作用數據可視化5.3.1將進化樹表示為圖5.3.2改變BIOGRAGH對象的屬性5.3.3繪制自定義節點5.4圖論函數5.4.1從SimBiology模型創建一個圖5.4.2可視化圖5.4.3使用圖論函數5.4.

4尋找節點pA與pC之間的最短路徑5.4.5遍歷圖5.4.6尋找圖中的連通部分5.4.7模擬移除一個反應參考文獻第6章外部數據庫和程序調用6.1連接本地數據庫6.1.1檢查數據庫工具箱6.1.2為原始數據庫建立一個備份6.1.3為MATLAB配置數據庫6.1.4連接到數據庫6.1.5獲取數據庫信息6.1.6從GenBank收集序列數據並插入數據庫6.1.7核對導入數據的序列6.1.8更新數據庫中的數據6.1.9為數據庫添加比對信息6.1.10檢索比對6.1.11為數據增加BLAST報表信息6.1.12對序列進行BLAST搜索6.1.13使用可視化的查詢構建器將信息導入MATLAB6.2連接KE

GG的API網絡服務器6.2.1利用信息操作來展示通路數據庫中的統計參數6.2.2利用conv操作符實現KEGG標識符與外部標識符的相互轉換6.2.3提取KEGG分類學數據庫的物種列表6.2.4獲取KEGG通路數據庫中人類的通路列表6.2.5為通路染色6.2.6展示靜態圖6.3調用Bioperl函數6.3.1簡介6.3.2訪問序列信息6.3.3從MATLAB調用Perl程序6.3.4在Perl程序中調用MATLAB函數6.3.5生物信息學工具箱中的蛋白質分析工具參考文獻 生物信息學是指用信息技術來處理生物學數據的學科。多種類型、高通量的生物學數據，如DNA序列、RNA-se

q、基因芯片和質譜數據的積累，對生物信息學算法提出了越來越高的要求。生物信息學已經成為生物學研究不可或缺的一部分，不管是生物學的前期實驗設計、后續數據處理還是結果的分析解釋都需要借助於生物信息學方法。由於歷史的原因，針對不同的生物學數據分析需求，研究人員發展出了各種工具和方法。這些方法通常是基於不同的編程語言和平台開發的，難以對接和互相借鑒。

ka通路進入發燒排行的影片

A公司之生活用紙產品配銷CPFR應用

為了解決ka通路的問題，作者蔡忠偉 這樣論述：

A公司從事生活用紙的生產與銷售，有自己的產品品牌。A公司供應鏈中，下游的銷售通路包含大型連鎖賣場、經銷商、商用客戶、原紙客戶、和新興的電商通路；上游的供應商包含漿料、化學品、包材等原物料供應商。供應鏈有效益的合作，是A公司在市場生存的重要競爭力。在現行A公司供應鏈運作過程中，因為A公司與銷售通路的各自為政、市場需求資訊不共享，導致無法形成有共識與準確的銷售預測。根據銷售預測擬訂的生產計劃，也因此與市場需求脫節，導致成品呆滯或缺貨。另一方面，原物料的包材採購前置期較長，A公司會備較多的安全庫存，避免缺料。當成品銷售不佳，包材會跟著變成呆滯。A公司供應鏈間沒有建立好的合作關係，導致供應鏈運作效益

低落。在供應鏈管理中，協同規劃預測補貨(Collaborative Planning Forecasting and Replenishment, CPFR)是運行多年、並被市場驗證對零售業供應鏈有良好效益的管理模式。本研究採用CPFR的作業模式，對A公司現行供應鏈提出一個流程再造的方案，將A公司供應鏈上下游成員從現行各自為政的作業流程，透過流程再造，變成協同合作、資訊共享，共擔風險的作業流程。並利用資訊科技，設計CPFR平台，支援新供應鏈流程的再造與運作。期望在協同合作過程中，改善現行A公司供應鏈運作的問題，讓供應鏈成員間的資訊更流通、溝通更順暢、關係更緊密，提高供應鏈執行效益，形成共贏。

拋荒的故事第六輯：田庄運命紀事(2CD+ 1書)

為了解決ka通路的問題，作者陳明仁 這樣論述：

　　自在、自信又自尊的台語文學作家Asia Jilimpo陳明仁，用純粹台灣口語式的書面語文字，有計畫性地寫出他腦海中永世不會抹滅的歷史記憶。他用短篇連環圖畫式的故事形式，再現台灣舊時代農村社會的在地情景及人文情境，已經被遺忘的那些人(田庄囡仔、田庄兄哥、田庄姑娘、田庄阿伯、田庄查某、田庄底層邊緣畸零人……)，那些事(地方傳奇、地理風水、人際交往、人情世故、風俗習慣、傳統行業、戀夢、結婚、愛情……)，那些景物，那些思想、感情，那些傳統價值觀念，一幕幕、一幅幅，又活跳跳地重新浮顯，這些帶有文學趣味的書寫記錄，正是台灣50、60年代的原始面貌，也是台灣庄腳人生活圖像的縮影。 　　《拋荒

的故事》系列創作，重現了那個已經消失的年代、那個被改變了的社會文化價值觀，更重要的是，同時也保存了幾乎要消失的那個年代的母語。透過生動有趣的母語敘事模式，透過一篇又一篇曾經在台灣農村發生過的或悲或喜、或哀或樂、或酸甘或苦澀的故事，提供後世台灣人回味、懷想和省思的因子。 　　《拋荒的故事》這次以紙本與CD有聲書的方式出版，是要讓台灣人的文學能夠以立體、多元的形式傳播出來，聽者、讀者可以用任何你方便的方式來親近你的母語，親近台語文學。  

台灣酒品發展大陸市場策略探討-以台灣啤酒為例

為了解決ka通路的問題，作者劉珮瑄 這樣論述：

本研究主旨探討台灣酒品發展大陸市場策略-以台灣啤酒為例。其研究主要目的是探討台灣啤酒行銷中國市場之可行性為出發，進而探討中國啤酒市場酒類當中，將現有中國自有品牌及己進入各國啤酒品牌進一步分析，以當生態化過程的觀念、作法及行銷策略模式。再以文獻資料分析歸納整合出相關理論如下: 中國啤酒市場現有的本土品牌及外資啤酒企業，早己進入中國啤酒市場，大陸有很多本土啤酒品種，但因個人口味不同所以無法滿足大陸民眾的需求，以大陸居民消費及習性，而台灣啤酒是台灣唯一的啤酒品牌，所以在大陸民眾心中有嚐鮮的優勢。台啤公司若以台灣啤酒為低價策略、快速舖陳方式，而深入未端零售商店陳列金牌啤酒系列商品，以普

及化及方便性的供應台啤啤酒，讓大陸消費者購讓台啤商品普及化，使消費者易受品牌來源國、嘗鮮及其他誘發衝動性購買等因素進而消費。台啤進入大陸啤酒市場商機很龐大其商機對鄰近的台灣地區性及由台灣運輪時間性加上台灣與大陸民眾有同樣的宗教及相同的族性都比他各國來得優勢，目前大陸民眾因兩岸往來頻繁對台灣的文化及商及品牌都有很深的認同感尤其以在台喝過青啤及台灣啤酒普遍認為口感不輸青島及百威，所口味、口感及認同度都有亟大品牌認同度優勢。 台啤公司可仿海尼根的行銷策略以台灣長期耕耘成功的案例-其策略為促銷活動、贈品、販促物為主、銷貨折扣為輔、行銷資源分配先即飲後零售、兩通路分割經銷、即售。長期佔有率，先於短

期獲利率考量、通路商化、佈置與媒體廣告齊頭並進當地觀念、作法及行銷策略模式，是可行之發展方案。因海尼根在大陸的口味與台啤很相似且現台啤很大陸居民認同，以大陸啤酒市場消費據點大城市發展的商機是在即飲的夜店，第二商機則是在大陸政府積極開發十二五策略中的加強城鄉距離的中西部之農村啤酒市場。 最後，根據研究結論提出相關的研究建議以供其他研究單位參考。