基因测序论文（核心期刊范文8篇）之第七篇
摘要：当前社会是一个信息数据时代, 大数据处理以迅速性、准确性、真实性的特点在许多领域得以应用, 在基因测序与重组领域中大数据处理更发挥出其特有的优势, 将复杂的基因工程产业化, 使其产生庞大的经济效益, 本文以经济类动物为例, 论证大数据处理如何在基因测序、重组中的应用, 将基因科学转化为经济效益。
关键词：大数据处理,基因测序,基因重组,经济效益
现代社会处于信息快速流通、整合、及管理的进程中, 信息逐步的数据化、精细化是其发展的必然趋势, 在这样的时代背景下, “大数据”应运而生, 大数据处理是将海量的数据信息进行收集、整合、计算、分析的过程, 它将计算机数据分析与现有的物质数据结合起来, 实现了互联网与物联网的完美融合。
1大数据处理概述
随着网络与信息的发展, 对于世界的认识由宏观到微观, 研究的重点也由自然转化为社会信息, 因此许多数据也逐渐产生, 从而形成了“大数据”, 这些数据已经不是传统意义上的“数字”, 大数据是动态的, 结合各种信息不断地发展, 并在此基础上进行创造性的发展。
大数据处理在现代社会中最常用的一种方式是云计算, 云计算是利用网络进行的一种可收缩的计算模型。云计算呈现出超大规模、成本低、虚拟化、通用性、高可靠性、高可伸缩性等的特点。云计算的载体可以分为3种软件、平台、基础设施。因此其服务类型也可以相应的分为三类, 软件服务云计算、平台服务云计算、基础设施服务云计算。
2大数据处理特有的优点
全面提升数据处理效率。大数据处理将零散的数据整合起来, 从全局入手, 提高了数据处理的效率, 并且这种效率的提升是跨越式的, 以几何技术的速度增长, 大大提升了效率, 节约了时间, 并且解放出大量的人力, 有助于行业产业化。
了解事物发展客观规律。人们的认识是有限的, 所做的决定常常被困于特定的时间与空间之内, 大数据处理通过整合全面的、时间跨度长的信息, 可以分析出最佳的问题解决策略。
创造经济价值。大数据应用于各个行业中都可以创造巨大的商业价值, 通过建立数据库, 整合行业所需信息, 进行分析与数字性的转化, 建立起模型, 当数据信息发生变化时, 只需通过模型进行相应的变化即可。
3基因测序与基因重组
随着生物技术的进步, 人们对于基因的认识也越来越充分, 并在认识的基础长对基因有了更进一步的探索与改造。
基因是有遗传作用的DNA片段, 基因在根本上决定了生物体的基本性状与生命信息, 生命体的发展中不可避免的具有许多缺陷, 现代科学家已经认识到, 对基因进行测序与重组可以发现生命体的遗传缺陷并对其进行改造。
基因测序是对基因进行重组的先决条件。基因测序通过分析测定基因的全部序列, 来预测分析生命体的性状表现, 可能发生疾病的概率等, 以精确地, 根本性的手段解决生命体面临的诸多疾病威胁。
1953年, 沃森和克里克发现了DNA双螺旋结构, 之后遗传中DNA的半保留复制也被进一步的发现, 之后“中心法则”的发现与遗传密码子的破译成功的为基因重组的发现与发展提供了基础。DNA的重组技术在理论上可以在体外对DNA分子进行重新组合, 之后将重组分子诱导人受体细胞, 使其在细胞中进行繁殖, 从而得到重组后DNA分子的大量复制, 表达出相关的基因产物。DNA重组的意义重大, 解决了自古以来生物钟属间不可跨越的障碍, 缩短了漫长的进化时间, 能够定向进行基因改造, 获取优良性状。
4大数据处理在基因工程中的应用
生物体的基因中隐藏着生物体遗传的秘密, 对生物体的形状表现具有决定性的作用, 但是基因数据库庞大而复杂, 并且随着生物科技的发展, 基因数据库的规模仍在不断地扩大, 在诸多基因信息中筛选出对人类有用的基因序列是一项复杂的工程, 另外对筛选出的基因进行多种信息的表达与控制也需要对诸多的基因信息进行分析, 面对海量的基因库数据, 为更有效、更准确的进行分析需要应用大数据处理。
大数据处理可以将同一种属的千万个生物体的生理数据整合提炼, 利用计算机技术及统计学原理, 将生物体的性状表现以图谱的展现出来, 进而结合数据进行基因的测序与重组的基础分析。另外, 大数据不仅包含基因信息, 与形状表现有关的生活环境、生活方式、饮食卫生等非基因信息也包含在大数据处理之中。
基因测序的经过了几代的发展, 借助大数据处理的帮助也逐渐趋向成熟。
基因重组。基因重组是有性生殖过程中, 通过结合不同性状的基因产生新的生物体基因的过程。目前, 对生物体进行基因重组的最快速、便捷的方式即育种。当前, 育种已经发展至第五代, 其中, 第一代, 自发选种, 其主要表现在人类生活的初期;第二代为杂交育种、诱变育种, 通过将两个或多个产品的优良基因结合起来, 或是利用物理、化学因素诱导基因发生突变, 第三代是分子标记辅助育种, 其通过选定目的基因, 改变目的性状, 不产生额外的影响, 直接。迅速;第四代, 基因组辅助育种;第五代, 设计育种, 通过预先设定表现性状, 通过基因测序来选定基因, 改造成想要使其表现的性状。因基因的改造需要对基因库的全部信息进行分析, 因此需要利用大数据的计算方式来进行处理。
以经济型动物为例, 如狐狸、貂等, 其皮毛具有十分重要的商业价值, 经济价值高的皮毛要求皮毛顺滑, 毛色美观、顺滑, 因此, 通过对其基因库的数据分析, 选择决定毛发的基因, 其中, 客户对于毛色的需求较为分散, 各种天然颜色的毛发都有其市场, 因此对于狐狸、貂等动物的繁殖和育种可以朝向增加天然色彩方向发展。
动物皮毛的毛色表现受到了遗传物质、环境、以及二者相互作用产生的影响, 其体内的黑色素决定了毛色的变化, 黑色素在体内含量以及分布情况的不同会使毛色产生不同的变化, 黑色素分为两种, 真黑色素与褐黑色素, 真黑色素表现性状为棕褐色或者黑色, 褐黑色素表现性状为黄色或者红棕色。黑色素的形成如下所示:
酪氨酸→多巴→多巴醌→多巴素→5, 6-二羟基吲哚羧酸→5, 6-二羟基吲哚→5, 6吲哚醌
通过对基因的测序分析, 科学家们发现哺乳动物毛色与150多个基因有关, 经过数据处理分析, 发现毛色与Agouti基因最为密切相关。Agouti基因作用于Agouti信号蛋白, 使其通过拮抗黑素细胞刺激素α对黑素皮质手提进行刺激, 从而控制真黑色素生物的合成, 从而直接影响动物的毛发颜色。狐狸较为常见的毛色白色、红色、褐色等都与Agouti基因的表达与黑色素的分布密切相关。
以狐狸为例, 通过对不同毛色的狐狸进行繁殖培育, 对不同毛色的狐狸之间进行基因重组, 在其后代的毛发颜色中选择理想的毛色进行进一步的培育。最终使得毛色达到理想要求。
另外, 在经济型动物养殖过程中, 动物的疾病情况也是影响其经济价值的重要因素, 在养殖过程中, 一旦出现某种疾病, 其后果往往是蔓延式的, 会影响整个养殖场中的动物, 因此, 对于动物的疾病预防也是必要的。可以对利用大数据处理对养殖动物的基因库进行针对性的分析, 可以提前了解动物面临着什么疾病威胁, 进而做好预防。确保经济效益不会因突发疾病而受损。
通过将基因库与大数据处理技术结合起来, 使基因库能随着数据的变更而进行的实时的更新, 另外还可以在海量基因库中提取有效的信息, 这些信息具有针对性, 帮助人们随时投入使用。大数据处理对于基因芯片的建立也具有很好的参考性。总之, 大数据处理将基因、分子、性状表现、生物体种群结合起来, 帮助人们从系统的生物学对生物体进行更加详尽的了解与探索, 帮助我们破解生物体的奥秘。
结语
基因组的数据复杂多样, 并且随着生物技术的发展, 生物体性状的复杂性更加凸显出来, 数据库也在相应的不断的完善与发展, 大数据处理在基因中的成功应用, 为基因信息数据的采集与分析提供了新的思考方式与计算模型, 可以帮助分析基因信息, 并且与基因测序、重组等结合起来, 以直观的方式体现出基因所携带的遗传信息的表现, 并且根据人类的需求对某些物种的基因改造, 从而保障利益的最大化, 创造巨大的商业价值, 并且能保障市场的需求并带来巨大的市场效益。
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