臺灣博碩士論文加值系統

隨著人類基因組計畫之進展及阿拉伯芥與水稻等其他物種的解序完成，基因體研究正式邁入後基因體時代。後基因體時代所欲探索之奧秘，不僅僅是基因序列的註解，更重要的是探知基因的功能，進而解開生命之謎。後基因體時代所釋放出之大量基因資訊，如何應用電腦資訊科技來代替傳統之人工資料分析與處理，如資料之儲存、分析、檢索及管理，為一重要的開發工作。
生物資訊學即是利用後基因體時代所釋放出之序列資訊，以電腦科技進行整合之學問，對於生物基因體之研究將有相當大之助益，因此生物資訊學已成為生命科學研究上不可或缺的工具。現今網路提供許多關於基因序列分析、預測及功能性註解等工具，但大多過於分散，無法成為一整合平台來滿足生物實驗室中大量的原始資料(raw data)之分析處理，如何開發一套具有效率之序列分析處理系統，來分析處理生物實驗室中大量的原始資料是本研究之目的。
本研究以Linux fedora core 3為作業系統，利用Perl程式設計語言製作大量定序後原始資料之預處理程式，再透過Perl所製作的程式串連序列比對分析及親緣分析之工具軟體WU-BLAST2.0、Multiple Sequence alignment (T-COFFEE)及PHYLIP，設計成一高效率之分析處理系統，具有刪除vector序列、BLAST、Multiple sequence alignment及親緣樹繪製等功能，能直接擷取原始DNA定序資料，進行運算及推測基因之功能。

After the completion of human genome project, Arabidopsis , rice and other species, genome researchers are shifting their research attentions from structural genomics to functional genomics. In the post-genomic era, how to use computer prediction of gene functions is one of the most important tasks.
Bioinformatics is to utilize the released sequences information, it is combination of computer science and biotechnology. There will be great benefitting in the research to the genome. So bioinformatics will become an important tool in the genome research. Now, in the network provide a lot of such tools as the analysis, predicting and functional annotation. But mostly too scattered. It is unable to become and combine the platform, the ones that to satisfy a large amount of raw data in the biology laboratory analysis. It analyses the process system how to develop a set of sequences with efficiency for the biology laboratory.
In this thesis, use Linux fedora core 3, perl, WU-BLAST2.0, T-COFFEE and PHYLIP design into a high-efficiency analysis process system. It can automatically process the raw data of wet lab of raw data.

目錄
中文摘要 ⅴ
英文摘要 ⅶ
壹、前言 1
貳、前人研究 3
一、基因組學 3
二、構造基因體學 4
三、運算基因體學 7
（一） 生物資料庫 7
（二）生物資訊工具 9
四、功能性基因體學 13
（一）轉殖方法 15
（二）誘變育種 16
（三）基因表現核酸陣列分析法 16
參、材料與方法 19
肆、結果 30
一、SA0006及SA0420基因庫之序列加工處理 30
二、目標序列之篩選及序列功能預測的資料呈現 31
三、目標序列的多重序列比對 33
伍、討論 34
一、序列的加工處理 34
二、序列比對分析 35
三、目標序列篩選 36
四、資料的呈現 36
陸、參考文獻 38














圖表目錄
圖3.1 系統流程圖 42
圖3.2 序列加工處理流程 43
圖3.3 目標序列篩選之BLAST分析流程圖 44
圖4.1 序列加工處理前 45
圖4.2. 序列加工處理程式 46
圖4.3.加工處理後之序列 49
圖4.4.加工處理後之系統序列 49
圖4.5. 目標序列之篩選程式 50
圖4.6. SA0006目標序列整理後之結果 53
圖4.7. SA0420目標序列整理後之結果 54

表4-1. SA0006 cDNA基因庫序列加工後之情形 55
表4-2. SA0420 cDNA基因庫序列加工後之情形 55
表4-3. SA0006 cDNA基因庫中與跳躍子相關的序列 56
表4-4 SA0420 cDNA基因庫中與跳躍子相關的序列 57
表5-1.系統分析方式的比較 58


附錄目錄
附錄A – SA0006 cDNA基因庫跳躍子序列多重序列比對及親緣樹
59
附錄B – SA0420 cDNA基因庫跳躍子序列多重序列比對及親緣樹
64

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