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Bioinformatics and single nucleotide polymorphisms: In silico mapping of complex disease-related traits in mice.

机译:生物信息学和单核苷酸多态性:小鼠复杂疾病相关性状的计算机绘图。

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摘要

Experimental murine genetic models of complex human disease show great potential for understanding human disease pathogenesis. To reduce the time required for analysis of such models from many months down to milliseconds, a computational method for predicting chromosomal regions regulating phenotypic traits and a murine database of single nucleotide polymorphisms were developed. After entry of phenotypic information obtained from inbred mouse strains, the phenotypic and genotypic information is analyzed in silico to predict the chromosomal regions regulating the phenotypic trait. These computational predictions reproduce the results of genetic experiments utilizing intercross progeny which required months to years to perform in the laboratory.
机译:复杂人类疾病的实验鼠遗传模型显示出了解人类疾病发病机理的巨大潜力。为了将这种模型的分析所需的时间从几个月减少到毫秒,开发了一种预测调节表型特征的染色体区域的计算方法和一个单核苷酸多态性的小鼠数据库。输入从自交系小鼠品系获得的表型信息后,对计算机的表型和基因型信息进行分析,以预测调节表型性状的染色体区域。这些计算预测重现了利用杂交后代进行的遗传实验的结果,这种杂交需要在实验室中进行数月至数年的时间。

著录项

  • 作者

    Usuka, Jonathan Andrew.;

  • 作者单位

    Stanford University.;

  • 授予单位 Stanford University.;
  • 学科 Chemistry Pharmaceutical.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2004
  • 页码 111 p.
  • 总页数 111
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 药物化学;
  • 关键词

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