全基因组关联分析(Genome-wide association study;GWAS)是应用基因组中
数以百万计的单核苷酸多态性(single nucleotide ploymorphism ，SNP)为分子
遗传标记，进行全基因组水平上的对照分析或相关性分析，通过比较发现影响复杂性状的基因变异的一种新策略。
随着基因组学研究以及基因芯片技术的发展，人们已通过GWAS方法发现并鉴定了大量与复杂性状相关联的遗传变异。近年来，这种方法在农业动物重要经济性状主效基因的筛查和鉴定中得到了应用。
全基因组关联方法首先在人类医学领域的研究中得到了极大的重视和应用，尤其是其在复杂疾病研究领域中的应用，使许多重要的复杂疾病的研究取得了突破性进展，因而，全基因组关联分析研究方法的设计原理得到重视。
人类的疾病分为单基因疾病和复杂性疾病。单基因疾病是指由于单个基因的突变导致的疾病，通过家系连锁分析的定位克隆方法，人们已发现了囊性纤维化、亨廷顿病等大量单基因疾病的致病基因，这些单基因的突变改变了相应的编码蛋白氨基酸序列或者产量，从而产生了符合孟德尔遗传方式的疾病表型。复杂性疾病是指由于遗传和环境因素的共同作用引起的疾病。目前已经鉴定出的与人类复杂性疾病相关联的SNP位点有439 个。全基因组关联分析技术的重大革新及其应用，极大地推动了基因组医学的发展。(2005年, Science 杂志首次报道了年龄相关性视网膜黄斑变性GWAS结果,在医学界和遗传学界引起了极大的轰动, 此后一系列GWAS陆续展开。2006 年, 波士顿大学医学院联合哈佛大学等多个研究机构报道了基于佛明翰心脏研究样本关于肥胖的GWAS结果(Herbert 等. 2006);2007 年, Saxena 等多个研究组联合报道了与2 型糖尿病( T2D ) 关联的多个位点, Samani 等则发表了冠心病GWAS结果( Samani 等. 2007); 2008 年, Barrett 等通过GWAS发现了30 个与克罗恩病( Crohns ' disrease) 相关的易感位点; 2009 年, W e is s 等通过GWAS发现了与具有高度遗传性的神经发育疾病——自闭症关联的染色体区域。我国学者则通过对12 000 多名汉族系统性红斑狼疮患者以及健康对照者的GWAS发现了5 个红斑狼疮易感基因, 并确定了4 个新的易感位点( Han 等. 2009) 。截至2009 年10 月, 已经陆续报道了关于人类身高、体重、
血压等主要性状, 以及视网膜黄斑、乳腺癌、前列腺癌、白血病、冠心病、肥胖症、糖尿病、精神分
裂症、风湿性关节炎等几十种威胁人类健康的常见疾病的GWAS结果, 累计发表了近万篇
论文, 确定了一系列疾病发病的致病基因、相关基因、易感区域和SNP变异。) 标记基因的选择：
1)Hap Map是展示人类常见遗传变异的一个图谱, 第1 阶段完成后提供了
4 个人类种族[ Yoruban ,Northern and Western European , and Asian
( Chinese and Japanese) ] 共269 个个体基因组, 超过100 万个SNP( 约1
SNP / 3kb ) 及连锁不平衡区域( linkage disequilibrium, LD ) 关
系的图谱。第二阶段增加了其它的人类种族数据。基于Hap Map可以选
择500 000 到1 000 000 个覆盖全基因组的SNP。
2)基因组拷贝数变异( copy number variations ,CNV ) 是20 世纪80
年代发现的在人类基因组中存在的多种类型的染色体数目和结构变异。是指与参
考序列相比,基因组中? 1 kb 的DNA 片段插入、缺失和/ 或扩增,及其互相组
合衍生的复杂染色体结构变异。与SNP相似,部分CNV 在不同人群中以不同频
率分离并具有显著性差异, 并可能影响基因表达和表型改变, 因此CNV也是一
种引起疾病或增加复杂疾病发病风险的重要遗传变异。
GWAS采用的研究方式与传统的候选基因病例—对照(case-control) 关联分析一致, 即如果人群基因组中一些SNP与某种疾病相关联, 理论上这些疾病相关SNP 等位基因频率在某种疾病患者中应高于未患病对照人群。
动物重要经济性状即复杂性状GWAS分析方法的原理是，借助于SNP分子遗传标记，进行总体关联分析，在全基因组范围内选择遗传变异进行基因分型，比较异常和对照组之间每个遗传变异及其频率的差异，统计分析每个变异与目标性状之间的关联性大小，选出最相关的遗传变异进行验证，并根据验证结果最终确认其与目标性状之间的相关性。
GWAS的具体研究方法与传统的候选基因法相类似：
1)单阶段方法，即选择足够多的样本，一次性地在所有研究对象中对目标SNP进行基因分型，然后分析每个SNP与目标性状的关联，统计分析关联强度和OR值(计算出的OR值等于1时，则该因素的疾病发生不起任何作用；大于1时，该因素为危险因素；小于1 时，该因素为保护因素。)。
2)目前GWAS研究主要采用两阶段方法/ 多阶段方法。第一阶段用覆盖全基因组范围的SNP进行对照分析，统计分析后筛选出较少数量的阳性SNP进行。可以以个体为单位，也可以采用DNAp ooling 的方法(后者可大大降低及基因分型的成本和工作量)。。但是DNA pooling 的基因分型结果与对所有个体进行基因分型的结果仍有一定差异, DNA pooling 估计的等位基因频率标准差在1 % ~ 4% 的范围, 因而若单独以DNApooling 来估计等位基因频率, 那么这种误差对全基因组的病例—对照研究的检验效能( power of test) 有重要影响。
第二阶段或随后的多阶段中采用更大样本的对照样本群进行基因分型，然后结合两阶段或多阶段的结果进行分析。这种设计需要保证第一阶段筛选与目标性状相关SNP的
敏感性和特异性，尽量减少分析的假阳性或假阴性，并在第二阶段应用大量样本群进行基因分型验证。
结果的统计和分析：
1)在GWAS用于病例- 对照研究设计时，比较病例和对照组中每个SNP等位基
因频率差别多采用4 格表的卡方检验( chi-square test ) , 并计算
OR及其95%的可信区间( confidence interval , CI) , 归因分数
( attributable fraction , AF) 和归因危险度( attributable risk ,
AR) ; 同时需对如年龄、性别等主要混杂因素采用Logistic 回归分析, 以基因型
和混杂因素作为自变量, 研究对象患病状态为因变量进行分析。
2)GWAS用于研究随机人群的SNP与某一数量性状关联时( 如身高、体重、血压
等) , 主要应用单因素方差分析( one-way ANOVA) 比较SNP 位点3 种基因型
与所研究的数量性状水平的关系, 需要调整混杂因素时则采用协方差分析
( analysis o f covariance) 或线性回归
引起结果误差的主要原因有人群分层和多重假设检验调整。无论是GWAS两阶段/ 多阶段设计, 还是采用Bonferroni 校正等遗传统计方法, 都难以解决人群分层及多重比较导致的假阳性或假阴性问题。GWAS不能仅凭P 值判断某个SNP 是否与疾病真正关联, 多种族、多群体、大样本的重复验证研究(replication) 才是提高检验效能、确保发现真正疾病关联SNP的关键。
【例】全基因组关联分析在乳腺癌易感位点筛选的应用
2007 年6 月，乳腺癌关联协作组( Breast Cancer Association Consortium ，BCAC) 首先报告了乳腺癌GWAS的结果，该研究共包括三个阶段:
第一阶段: 408 例家族性乳腺癌患者和400 名对照，266 722 个SNP;
第二阶段: 3990 例乳腺癌患者和3916 名对照，12 711 个SNP;
第三阶段: 22 例病例－对照研究，合计21 860 例患者和22 578 名对照，30 个SNP。研究结果最终发现了5 个乳腺癌的易感性位点，4 个位于已知
基因: FGFR2 ( rs2981582) 、TNRC9 /LOC643714
( rsl2443621 ) 、MAP3K1( rs889312) 和LSPl ( rs3817198) ，而
rsl3281615 位于染色体8q24。
虽然GWAS结果在很大程度上增加了对复杂性状分子遗传机制的理解, 但也显现出很大的局限性。首先，通过统计分析遗传因素和复杂性状的关系, 确定与特定复杂性状关
联的功能性位点存在一定难度。通过GWAS发现的许多SNP位点并不影响蛋白质中的氨基酸, 甚至许多SNP位点不在蛋白编码开放阅读框(open reading frame ,ORF) 内, 这为解释SNP 位点与复杂性状之间的关系造成了困难。而且，就目前来说GWAS难以检测的部分可能主要集中在最小等位基因频(minor allele frequency ,MAF)介于0 . 5 % ~ 5 %之间的少见变异, 或者MAF<0 . 5 % 的罕见变异, 现有的基因分型芯片较难有效地发现这些遗传变异
但是，由于复杂性状很大程度上是由数量性状的微效多基因决定的,SNP位点可能通过影响基因表达量对这些数量性状产生轻微的作用，它们在RNA的转录或翻译效率上发挥作用，可能在基因表达上产生短暂的或依赖时空的多种影响，刺激调节基因的转录表达或影响其RNA剪接方式。因此，在找寻相关变异时应同时注意到编码区和调控区位点变异的重要性。其次，等位基因结构( 数量、类型、作用大小和易感性变异频率) 在不同性状中可能具有不同的特征。
在GWAS研究后要确定一个基因型- 表型因果关系还有许多困难，由于连锁不平衡的原因，相邻的SNP之间会有连锁现象发生。同样，在测序时同样存在连锁不平衡现象，而且即使测序的费用降到非常低的水平，要想如GWAS研究一般地
获得大量样本的基因组数据还是非常困难的。
* llumina 宣布HiSeq X Ten 测序系统将会于1 月份重磅回归，该技术的早期运用还需要等待一段时间，然而GEN预测了Illumina X Ten在2015年可能会实现的6大应用。Illumina X Ten的测序功能非常强大，一台机器一年能完成18000 个人类基因组测序，尽管大规模基
因组测序还会面临一系列挑战，但是现在可以将这些顾虑暂时搁置，思考一下科学家们可以利用该技术完成哪些有趣的工作呢？下面就是GEN预测的6 大应用。
1 新生儿与儿科疾病预测新生儿重症监护病房和儿童医院每年都会收治大量患有严重疾病的患儿，而其中很多致命的疾病都存在其遗传基础。其中有一些是已知的遗传疾病，能够通过临床基因检测确诊。然而还有大量的疾病无法通过基因检测查出来，却严重地影响儿童健康。目前有很多试点计划，像是NIH 的“未确诊疾病计划”就是通过外显子测序来实现检测，外显子测序平均能揭示25—30%的病理性突变。
然而，全基因组测序能够发现难以捕捉的外显子区域，还能够发现结构性变异。随着X Ten system 的应用，全基因组测序只是下面要做工作的第一步。它的运转速度更快，不需要杂化反应，检测范围能从单一核苷酸变异到大片段丢失。如果可行的话，患者及其父母，甚至是兄弟姐妹都可以进行全基因组测序。
2. 药物试验和药物基因组学基因研究的一个巨大前景就是实现个体化医疗：把治疗疾病具体到每个个体的基因组成上来。实现个体化医疗需要研究疾病预后和药物反应的个体基因差异，目前许多药物基因组计划正在
进行，而很多都是运用SNP分析和靶向测序技术。全基因组测序能够更好地促进这些工作，因为全基因组测序能够捕获范围更广的变异。全基因组测序还能够运用到临床试验的前沿，它可以将病人按反应分成很多群体进行研究。
3. 控制变异和表达数量性状基因座（eQTLs）国际人类基因组单体型图计划（HapMapP roject ）的一项重要开支就是从成纤维细胞系中鉴定出基因变异，该项工作由Coriell 领头。获得所有SNP基因型后，研究人员可以分析基因表达，最初是通过芯片分析，后来通过RNA-seq技术，最终将这些结果与变异联系起来。这些分析结果产生了成千上万的表达数量性状基因座（eQTLs），分析这些数据可以了解基因变
异影响转录的方式。
可以想象用最先进的RNA-Seq和WGS（全基因组测序）技术对同一样本进行分析后会得到怎样强大的数据（RNA-seq是在另外一些平台上做的，比如Hiseq2000 ，因为X Ten 只能进行全基因组测序）。ENCODE Project Consortium 和其他几个团队揭示了转录广泛发生的方式，毫无疑问，仅仅利用过去的SNP芯片分析是无法得出这些结论的。
4. 罕见肿瘤研究癌症基因组图谱（TCGA）和国际癌症基因组计划（ICGC）等工作鉴定出大量癌症类型的体细胞突变。大多数工作是通过外显子测序和全基因组测序完成的，而鉴于成本考虑，主要是外显子测序。尽管如此，这些工作极为有效地揭示出反复出现的变异和通路。
然而，这些工作主要是基于那些常见的肿瘤类型。不过随着全基因组测序的普及，那些罕见的肿瘤类型也可以通过同样的手段进行研究。通过把TCGA、ICGC和其他数据库的样本作为
比对参照，我们可以获得许多罕见肿瘤的体细胞变异数据。这不仅可以帮助那些患罕见瘤的病人，而且可以帮助深入理解生物学中的特异性。全基因组测序是研究这些罕见肿瘤的极为有效的工具，基于我们对这些肿瘤了解甚少，通过全基因组测序可以捕获到所有的变异，在一次测序中小到可以获知单核苷酸位点的变异，大到染色体重排。将全基因测序大规模应用在肿瘤研究中，也是理所当然了。
5. 家族性疾病基因组学研究这一点和第一条应用（新生儿与儿科疾病预测）看起来可能很相似，但其实是另一种研究，需要挖掘受家族性遗传疾病影响的多谱系病因。家族性研究和病例对照研究比起来可能有点过时，但是目前这种研究方法重又回到研究者视线，其中非常重要的一点原因就是在具有不同等位基因的一个家族内部研究变异，而不是在毫不相关的个体之间进行研究。
然而，全基因组测序和病例研究相比成本过高，在一个家谱中，研究者可以运用连锁分析，但是仍然需要通过测序来确定造成疾病的特定变异。这时候全基因组测序的优势就会体现出来，它使得研究者可以了解连锁区域的非编码和结构变异，而不是单纯的探究基因变异。这一点非常重要，随便问一个基因研究人员，他会告诉你在研究区域内的大量相关峰值都和已知的基因无关。这样的例子可谓是数不胜数。
6. 研究表型丰富的大规模群组
那些表型广泛的群组样本通常非常需要基因型研究，过去通常是利用SNP分析和外显子测序的方法进行研究，随着群体参与研究样本和表型数量的增长，研究群组会扩大。这时候对复杂多样的表型进行大规模的、纵向的研究对确认潜在基因非常重要。
HiSeq X Ten 问世后，全基因组测序对于一个样本数量为10000 的群组来说仍然成本过高，然而对于一个样本量为200、500 或1000 的预实验来说还是简易可行的，并且能够发现在大规模群组中可以复制的结果。研究人员可以挑选出具有最广泛表型（生物标记物、临床数据。RNA-seq、健康记录）的小样本，然后结合全基因组测序研究它们之间的关联。除了以上提出的研究领域之外，X Ten system 还可以在很多领域大有可为，需要研究者继续挖掘。（来源：生物谷）
各种仪器分析的基本原理及谱图表示方法！！！ 紫外吸收光谱UV 分析原理：吸收紫外光能量，引起分子中电子能级的跃迁谱图的表示方法：相对吸收光能量随吸收光波长的变化提供的信息：吸收峰的位置、强度和形状，提供分子中不同电子结构的信息荧光光谱法FS 分析原理：被电磁辐射激发后，从最低单线激发态回到单线基态，发射荧光谱图的表示方法：发射的荧光能量随光波长的变化提供的信息：荧光效率和寿命，提供分子中不同电子结构的信息红外吸收光谱法IR 分析原理：吸收红外光能量，引起具有偶极矩变化的分子的振动、转动能级跃迁谱图的表示方法：相对透射光能量随透射光频率变化提供的信息：峰的位置、强度和形状，提供功能团或化学键的特征振动频率拉曼光谱法Ram 分析原理：吸收光能后，引起具有极化率变化的分子振动，产生拉曼散射谱图的表示方法：散射光能量随拉曼位移的变化提供的信息：峰的位置、强度和形状，提供功能团或化学键的特征振动频率核磁共振波谱法NMR 分析原理：在外磁场中，具有核磁矩的原子核，吸收射频能量，产生核自旋能级的跃迁谱图的表示方法：吸收光能量随化学位移的变化提供的信息：峰的化学位移、强度、裂分数和偶合常数，提供核的数目、所处化学环境和几何构型的信息电子顺磁共振波谱法ESR 分析原理：在外磁场中，分子中未成对电子吸收射频能量，产生电子自旋能级跃迁谱图的表示方法：吸收光能量或微分能量随磁场强度变化提供的信息：谱线位置、强度、裂分数目和超精细分裂常数，提供未成对电子密度、分子键特性及几何构型信息 质谱分析法MS 分析原理：分子在真空中被电子轰击，形成离子，通过电磁场按不同m/e 分离 谱图的表示方法：以棒图形式表示离子的相对峰度随m/e 的变化提供的信息：分子离子及碎片离子的质量数及其相对峰度，提供分子量，元素组成及结构的信息气相色谱法GC 分析原理：样品中各组分在流动相和固定相之间，由于分配系数不同而分离谱图的表示方法：柱后流出物浓度随保留值的变化提供的信息：峰的保留值与组分热力学参数有关，是定性依据；峰面积与组分含量有关反气相色谱法IGC 分析原理：探针分子保留值的变化取决于它和作为固定相的聚合物样品之间的相互作用力谱图的表示方法：探针分子比保留体积的对数值随柱温倒数的变化曲线提供的信息：探针分子保留值与温度的关系提供聚合物的热力学参数裂解气相色谱法PGC 分析原理：高分子材料在一定条件下瞬间裂解，可获得具有一定特征的碎片谱图的表示方法：柱后流出物浓度随保留值的变化提供的信息：谱图的指纹性或特征碎片峰，表征聚合物的化学结构和几何构型凝胶色谱法GPC 分析原理：样品通过凝胶柱时，按分子的流体力学体积不同进行分离，大分子先流出谱图的表示方法：柱后流出物浓度随保留值的变化提供的信息：高聚物的平均分子量及其分布热重法TG 分析原理：在控温环境中，样品重量随温度或时间变化谱图的表示方法：样品的重量分数随温度或时间的变化曲线提供的信息：曲线陡降处为样品失重区，平台区为样品的热稳定区热差分析DTA 分析原理：样品与参比物处于同一控温环境中，由于二者导热系数不同产生温差，记录温度随环境温度或时间的变化 谱图的表示方法：温差随环境温度或时间的变化曲线提供的信息：提供聚合物热转变温度及各种热效应的信息示差扫描量热分析DSC 分析原理：样品与参比物处于同一控温环境中，记录维持温差为零时，所需能量随环境温度或时间的变化 谱图的表示方法：热量或其变化率随环境温度或时间的变化曲线提供的信息：提供聚合物热转变温度及各种热效应的信息静态热―力分析TMA 分析原理：样品在恒力作用下产生的形变随温度或时间变化谱图的表示方法：样品形变值随温度或时间变化曲线提供的信息：热转变温度和力学状态
全基因组关联分析(Genome-wide association study;GWAS)是应用基因组中 数以百万计的单核苷酸多态性(single nucleotide ploymorphism ，SNP)为分子 遗传标记，进行全基因组水平上的对照分析或相关性分析，通过比较发现影响复杂性状的基因变异的一种新策略。 随着基因组学研究以及基因芯片技术的发展，人们已通过GWAS方法发现并鉴定了大量与复杂性状相关联的遗传变异。近年来，这种方法在农业动物重要经济性状主效基因的筛查和鉴定中得到了应用。 全基因组关联方法首先在人类医学领域的研究中得到了极大的重视和应用，尤其是其在复杂疾病研究领域中的应用，使许多重要的复杂疾病的研究取得了突破性进展，因而，全基因组关联分析研究方法的设计原理得到重视。 人类的疾病分为单基因疾病和复杂性疾病。单基因疾病是指由于单个基因的突变导致的疾病，通过家系连锁分析的定位克隆方法，人们已发现了囊性纤维化、亨廷顿病等大量单基因疾病的致病基因，这些单基因的突变改变了相应的编码蛋白氨基酸序列或者产量，从而产生了符合孟德尔遗传方式的疾病表型。复杂性疾病是指由于遗传和环境因素的共同作用引起的疾病。目前已经鉴定出的与人类复杂性疾病相关联的SNP位点有439 个。全基因组关联分析技术的重大革新及其应用，极大地推动了基因组医学的发展。(2005年, Science 杂志首次报道了年龄相关性视网膜黄斑变性GWAS结果,在医学界和遗传学界引起了极大的轰动, 此后一系列GWAS陆续展开。2006 年, 波士顿大学医学院联合哈佛大学等多个研究机构报道了基于佛明翰心脏研究样本关于肥胖的GWAS结果(Herbert 等. 2006);2007 年, Saxena 等多个研究组联合报道了与2 型糖尿病( T2D ) 关联的多个位点, Samani 等则发表了冠心病GWAS结果( Samani 等. 2007); 2008 年, Barrett 等通过GWAS发现了30 个与克罗恩病( Crohns ' disrease) 相关的易感位点; 2009 年, W e is s 等通过GWAS发现了与具有高度遗传性的神经发育疾病——自闭症关联的染色体区域。我国学者则通过对12 000 多名汉族系统性红斑狼疮患者以及健康对照者的GWAS发现了5 个红斑狼疮易感基因, 并确定了4 个新的易感位点( Han 等. 2009) 。截至2009 年10 月, 已经陆续报道了关于人类身高、体重、 血压等主要性状, 以及视网膜黄斑、乳腺癌、前列腺癌、白血病、冠心病、肥胖症、糖尿病、精神分 裂症、风湿性关节炎等几十种威胁人类健康的常见疾病的GWAS结果, 累计发表了近万篇 论文, 确定了一系列疾病发病的致病基因、相关基因、易感区域和SNP变异。) 标记基因的选择： 1)Hap Map是展示人类常见遗传变异的一个图谱, 第1 阶段完成后提供了 4 个人类种族[ Yoruban ,Northern and Western European , and Asian ( Chinese and Japanese) ] 共269 个个体基因组, 超过100 万个SNP( 约1
空间分析复习提纲 一、基本概念(要求：基本掌握其原理及含义，能做名词解释) 1、空间分析：是基于地理对象的位置和形态的空间数据的分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。 2、空间数据模型：以计算机能够接受和处理的数据形式，为了反映空间实体的某些结构特性和行为功能，按一定的方案建立起来的数据逻辑组织方式，是对现实世界的抽象表达。分为概念模型、逻辑模型、物理模型。 3、叠置分析：是指在同一地区、同一比例尺、同一数学基础、不同信息表达的两组或多组专题要素的图形或数据文件进行叠加，根据各类要素与多边形边界的交点或多边形属性建立多重属性组合的新图层，并对那些结构和属性上既互相重叠，又互相联系的多种现象要素进行综合分析和评价；或者对反映不同时期同一地理现象的多边形图形进行多时相系列分析，从而深入揭示各种现象要素的内在联系及其发展规律的一种空间分析方法。 4、网络分析：网络分析是通过研究网络的状态以及模拟和分析资源在网络上的流动和分配情况，对网络结构及其资源等的优化问题进行研究的一种空间分析方法。 5、缓冲区分析：即根据分析对象的点、线、面实体，自动建立它们周围一定距离的带状区，用以识别这些实体或主体对邻近对象的辐射范围或影响度，以便为某项分析或决策提供依据。其中包括点缓冲区、线缓冲区、面缓冲区等。 6、最佳路径分析：也称最优路径分析，以最短路径分析为主，一直是计算机科学、运筹学、交通工程学、地理信息科学等学科的研究热点。这里“最佳”包含很多含义，不仅指一般地理意义上的距离最短，还可以是成本最少、耗费时间最短、资源流量（容量）最大、线路利用率最高等标准。 7、空间插值：空间插值是指在为采样点估计一个变量值的过程，常用于将离散点的测量数据转换为连续的数据曲面，它包括内插和外推两种算法。，前者是通过已知点的数据计算同一区域内其他未知点的数据，后者则是通过已知区域的数据，求未知区域的数据。 8、空间量算：即空间量测与计算，是指对GIS数据库中各种空间目标的基本参数进行量算与分析，如空间目标的位置、距离、周长、面积、体积、曲率、空间形态以及空间分布等，空间量算是GIS获取地理空间信息的基本手段，所获得的基本空间参数是进行复杂空间分析、模拟与决策制定的基础。 9、克里金插值法：克里金插值法是空间统计分析方法的重要内容之一，它是建立在半变异函数理论分析基础上，对有限区域内的区域变化量取值进行无偏最优估计的一种方法，不仅考虑了待估点与参估点之间的空间相关性，还考虑了各参估点间的空间相关性，根据样本空间位置不同、样本间相关程度的不同，对每个参估点赋予不同的权，进行滑动加权平均，以估计待估点的属性值。 二、分析类(要求：重点掌握其原理及含义，能结合本专业研究方向做比较详细的阐述) 1、空间数据模型的分类？ 答：分为三类： ①场模型：用于表述二维或三维空间中被看作是连续变化的现象； ②要素模型：有时也称对象模型，用于描述各种空间地物； ③网络模型：一种某一数据记录可与任意其他多个数据记录建立联系的有向图结构的数据模型，可 以模拟现实世界中的各种网络。
紫外吸收光谱 UV 分析原理：吸收紫外光能量，引起分子中电子能级的跃迁 谱图的表示方法：相对吸收光能量随吸收光波长的变化 提供的信息：吸收峰的位置、强度和形状，提供分子中不同电子结构的信息 荧光光谱法 FS 分析原理：被电磁辐射激发后，从最低单线激发态回到单线基态，发射荧光 谱图的表示方法：发射的荧光能量随光波长的变化 提供的信息：荧光效率和寿命，提供分子中不同电子结构的信息 红外吸收光谱法 IR 分析原理：吸收红外光能量，引起具有偶极矩变化的分子的振动、转动能级跃迁 谱图的表示方法：相对透射光能量随透射光频率变化 提供的信息：峰的位置、强度和形状，提供功能团或化学键的特征振动频率 拉曼光谱法 Ram 分析原理：吸收光能后，引起具有极化率变化的分子振动，产生拉曼散射 谱图的表示方法：散射光能量随拉曼位移的变化 提供的信息：峰的位置、强度和形状，提供功能团或化学键的特征振动频率 核磁共振波谱法 NMR 分析原理：在外磁场中，具有核磁矩的原子核，吸收射频能量，产生核自旋能级的跃迁 谱图的表示方法：吸收光能量随化学位移的变化 提供的信息：峰的化学位移、强度、裂分数和偶合常数，提供核的数目、所处化学环境和几何构型的信息 电子顺磁共振波谱法 ESR 分析原理：在外磁场中，分子中未成对电子吸收射频能量，产生电子自旋能级跃迁 谱图的表示方法：吸收光能量或微分能量随磁场强度变化 提供的信息：谱线位置、强度、裂分数目和超精细分裂常数，提供未成对电子密度、分子键特性及几何构型信息 质谱分析法 MS 分析原理：分子在真空中被电子轰击，形成离子，通过电磁场按不同m/e分离 谱图的表示方法：以棒图形式表示离子的相对峰度随m/e的变化 提供的信息：分子离子及碎片离子的质量数及其相对峰度，提供分子量，元素组成及结构的信息 气相色谱法 GC 分析原理：样品中各组分在流动相和固定相之间，由于分配系数不同而分离 谱图的表示方法：柱后流出物浓度随保留值的变化 提供的信息：峰的保留值与组分热力学参数有关，是定性依据；峰面积与组分含量有关 反气相色谱法 IGC
GIS空间分析理论与方法第一章绪论 1.空间分析概念 GIS空间分析是从一个或多个空间数据图层获取信息的过程。空间分析是集空间数据分析和空间模拟于一体的技术，通过地理计算和空间表达挖掘潜在空间信息，以解决实际问题(刘湘南等, 2008)。 2.空间分析与GIS的关系 空间分析是地理信息系统的核心和灵魂。空间分析是地理信息系统的主要特征，是评价一个地理信息系统的主要指标之一。 3.空间分析在GIS中的地位和作用 空间分析是GIS的核心；空间分析是GIS的核心功能；空间分析的理论性和技术性 第二章GIS空间分析的基本理论 1.空间分析有哪些理论？ 空间关系理论；地理空间认知理论；地理空间推论理论；空间数据的不确定性分析理论 2.简述空间关系的类型及各类型的特点？ GIS空间关系主要分为顺序关系、度量关系和拓扑关系三大类型。 顺序关系描述目标在空间中的某种排序，主要是目标间的方向关系，如前后左右、东西南北等。度量关系是用某种度量空间中的度量来描述的目标间的关系，主要是指目标间的距离关系。 拓扑空间关系是指拓扑变换下的拓扑不变量，如空间目标的相邻和连通关系，以及表示线段流向的关系。 3.简述拓扑空间关系的特点？ 拓扑空间关系是指拓扑变换下的拓扑不变量，如空间目标的相邻和连通关系，以及表示线段流向的关系。 拓扑变换： 拓扑所研究的是几何图形的一些性质，它们在图形被弯曲、拉大、缩小或任意的变形下保持不变，只要在变形过程中不使原来不同的点重合为同一个点，又不产生新点。 拓扑变换的条件：在原来图形的点与变换了图形的点之间存在着一一对应的关系，并且邻近的点还是邻近的点。 拓扑关系表达的代表性模型：4元组模型、9元组模型、基于V oronoi图的V91模型、RCC模型、空间代数模型 4.简述方向空间关系的类型和特点？ 方向关系是顺序关系中的最主要的关系。方向关系的描述方式包括定量描述和定性描述两种。一般方向关系的形式化描述：使用的是绝对方向关系参考。 ??Y(pi)=Y(qi) X(pi)>X(qi)九种方向关系：正东：restricted-east(pi,qi)5.简述距离关系的类型和计算方法？ 欧氏距离、切比雪夫距离、马氏距离、明氏距离P21 6.简述空间关系描述模型的评价准则？ 一般从完备性、严密性、唯一性、通用性 空间关系表达是否是形式化的、无歧义的1. 2.表达的完备性 3.表达的可靠性
光谱分析方法
第一章绪论 一、填空题 1仪器分析方法分为（）、（）、色谱法、质谱法、电泳法、热分析法和放射化学分析法。 2 光学分析法一般可分为（）、（）。 3仪器分析的分离分析法主要包括（）、（）、（）。 4仪器分析较化学分析的优点（）、（）、操作简便分析速度快。 答案 1光学分析法、电化学分析法 2光谱法、非光谱法 3色谱法、质谱法、电泳法 4灵敏度高检出限低、选择性好 第二章光学分析法导论 一、选择题 1 电磁辐射的粒子性主要表现在哪些方面（）A能量B频率C波长D波数
2 当辐射从一种介质传播到另一种介质时，下列哪种参量不变（） A波长B速度C频率D方向 3 电磁辐射的二象性是指: A．电磁辐射是由电矢量和磁矢量组成；B．电磁辐射具有波动性和电磁性； C．电磁辐射具有微粒性和光电效应；D．电磁辐射具有波动性和粒子性 4 可见区、紫外区、红外光区、无线电波四个电磁波区域中，能量最大和最小的区域分别为：A．紫外区和无线电波区；B．可见光区和无线电波区； C．紫外区和红外区；D．波数越大。 5 有机化合物成键电子的能级间隔越小，受激跃迁时吸收电磁辐射的 A．能量越大；B．频率越高；C．波长越长；D．波数越大。 6 波长为0.0100nm的电磁辐射的能量是多少eV？ A．0.124；B．12.4eV；C．124eV；D．1240 eV。 7 受激物质从高能态回到低能态时，如果以光辐
射形式辐射多余的能量，这种现象称为（）A光的吸收B光的发射C光的散射D 光的衍射 8 利用光栅的（）作用，可以进行色散分光A散射B衍射和干涉C折射D发射9 棱镜是利用其（）来分光的 A散射作用B衍射作用C折射作用D 旋光作用 10 光谱分析仪通常由以下（）四个基本部分组成 A光源、样品池、检测器、计算机 B信息发生系统、色散系统、检测系统、信息处理系统 C激发源、样品池、光电二级管、显示系统 D光源、棱镜、光栅、光电池 二、填空题 1. 不同波长的光具有不同的能量，波长越长，频率、波数越（），能量越（），反之，波长越短，能量越（）。 2. 在光谱分析中，常常采用色散元件获得（）来作为分析手段。 3. 物质对光的折射率随着光的频率变化而变
全基因组关联分析(GWAS)解决方案 ※ 概述 全基因组关联研究（Genome-wide association study，GWAS）是用来检测全基因组范围的遗传变异与 可观测的性状之间的遗传关联的一种策略。2005年，Science杂志报道了第一篇GWAS研究——年龄相关性黄 斑变性，之后陆续出现了有关冠心病、肥胖、2型糖尿病、甘油三酯、精神分裂症等的研究报道。截至2010年 底，单是在人类上就有1212篇GWAS文章被发表，涉及210个性状。GWAS主要基于共变法的思想，该方法是 人类进行科学思维和实践的最重要工具之一；统计学研究也表明，GWAS很长时期内都将处于蓬勃发展期（如 下图所示）。 基因型数据和表型数据的获得，随着诸多新技术的发展变得日益海量、廉价、快捷、准确和全面：如 Affymetrix和Illumina公司的SNP基因分型芯片已经可以达到2M的标记密度；便携式电子器械将产生海量的表型 数据；新一代测序技术的迅猛发展，将催生更高通量、更多类别的基因型，以及不同类别的高通量表型。基于 此，我们推出GWAS的完整解决方案，协助您一起探索生物奥秘。 ※ 实验技术流程 ※ 基于芯片的GWAS Affymetrix公司针对人类全基因组SNP检测推出多个版本检测芯片，2007年5月份，Affymetrix公司发布了 人全基因组SNP 6.0芯片，包含90多万个用于单核苷酸多态性（SNP）检测探针和更多数量的用于拷贝数变化（CNV）检测的非多态性探针。因此这种芯片可检测超过180万个位点基因组序列变异，即可用于全基因组 SNP分析，又可用于CNV分析，真正实现了一种芯片两种用途，方便研究者挖掘基因组序列变异信息。 Illumina激光共聚焦微珠芯片平台为全世界的科研用户提供了最为先进的SNP（单核苷酸多态性）研究平 台。Illumina的SNP芯片有两类，一类是基于infinium技术的全基因组SNP检测芯片（Infinium? Whole Genome Genotyping），适用于全基因组SNP分型研究及基因拷贝数变化研究，一张芯片检测几十万标签SNP位点，提 供大规模疾病基因扫描(Hap660,1M)。另一类是基于GoldenGate?特定SNP位点检测芯片，根据研究需要挑选SNP位点制作成芯片(48-1536位点)，是复杂疾病基因定位的最佳工具。 罗氏NimbleGen根据人类基因组序列信息设计的2.1M超高密度CGH芯片，可以在1.1Kb分辨率下完成全基 因组检测，可有效检测人基因组中低至约5kb大小的拷贝数变异。
第一章绪论 ）、色谱法、质谱法、电泳法、热分析法和放射化 （ ）。 ）、（ ）、（ ）。 ）、（ ）、操作简便分析速度快。 答案 1光学分析法、电化学分析法 2光谱法、非光谱法 3色谱法、质谱法、电泳法 4灵敏度高检出限低、选择性好 第二章光学分析法导论 一、 选择题 1电磁辐射的粒子性主要表现在哪些方面（ ） A 能量 B 频率 C 波长 D 波数 2当辐射从一种介质传播到另一种介质时，下列哪种参量不变（ ） A 波长 B 速度 C 频率 D 方向 3电磁辐射的二象性是指： A .电磁辐射是由电矢量和磁矢量组成； B .电磁辐射具有波动性和电磁性； C ?电磁辐射具有微粒性和光电效应； D ?电磁辐射具有波动性和粒子性 4可见区、紫外区、红外光区、无线电波四个电磁波区域中， 能量最大和最小的区域分别为: A ?紫外区和无线电波区； B ?可见光区和无线电波区； C .紫外区和红外区； D ?波数越大。 一、 填空题 1仪器分析方法分为（ ）、（ 学分析法。 2光学分析法一般可分为（ ） 3仪器分析的分离分析法主要包括（
5有机化合物成键电子的能级间隔越小，受激跃迁时吸收电磁辐射的A .能量越大；B .频率越高；C .波长越长；D .波数越大。
7受激物质从高能态回到低能态时，如果以光辐射形式辐射多余的能量，这种现象称为（） A光的吸收B光的发射C光的散射D光的衍射 8利用光栅的（）作用，可以进行色散分光 A散射B衍射和干涉C折射D发射 9棱镜是利用其（）来分光的 A散射作用B衍射作用C折射作用D旋光作用 10光谱分析仪通常由以下（）四个基本部分组成 A光源、样品池、检测器、计算机 B信息发生系统、色散系统、检测系统、信息处理系统 C激发源、样品池、光电二级管、显示系统 D光源、棱镜、光栅、光电池 二、填空题 ），能量越（），反1. 不同波长的光具有不同的能量，波长越长，频率、波数越（ 之，波长越短，能量越（）。 2. 在光谱分析中，常常采用色散元件获得（）来作为分析手段。 3. 物质对光的折射率随着光的频率变化而变化，这中现象称为（） 4. 吸收光谱按其产生的本质分为（）、（）、（）等。 5. 由于原子没有振动和转动能级，因此原子光谱的产生主要是（）所致。 6?当光与物质作用时，某些频率的光被物质选择性的吸收并使其强度减弱的现象，称为（）, 此时，物质中的分子或原子由（）状态跃迁到（）的状态。 7.原子内层电子跃迁的能量相当于（）光，原子外层电子跃迁的能量相当于（）和（）。 三. 简答题: 1?什么是光学分析法？ 2?何谓光谱分析法和非光谱分析法? 3. 简述光学分析法的分类？ 4. 简述光学光谱仪器的基本组成。 5. 简述瑞利散射和拉曼散射的不同?
全基因组关联分析（Genome-wide association study,GWAS) 是一种对全基因组范围内的常见遗传变异: 单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphism , SNP) 进行总体关联分析的方法, 即在全基因组范围内选择遗传变异进行基因分型, 比较病例和对照间每个变异频率的异差, 计算变异与疾病的关联强度, 选出最相关的变异进行验证并最终确认与疾病相关。 单核苷酸多态性（英语：Single Nucleotide Polymorphism，简称SNP，读作/snip/）指的是由单个核苷酸—A,T,C或G的改变而引起的DNA序列的改变，造成包括人类在内的物种之间染色体基因组的多样性。 在后GWAS时代，利用已有的GWAS数据在多个人群间进行meta分析已经成为一种常用的分析手 段，这不仅可以进一步扩大样本量，更重要的是提高了统计效能。GWAS meta分 析已经成功应该用在多种复杂疾病的遗传学研究，发现一批新的易感基因。 全基因组关联水平（P_meta < 5.0×10-8）罕见等位基因（MAF < 5％）， 基因型填补（imputation）：依据已分型位点的基因型对数据缺失位点或未分型位点进行基因型预测的方法。可用于精细定位（fine-mapping），填补已确认的关联位点附近的位点，以便评价相邻SNP位点的关联证据。加快复杂性疾病易感基因的定位。 连锁与连锁不平衡（linkage disequilibrium,LD）: 连锁：如果同一条染色体上2个位点的位置比较近，则这2个位点上的等位基因倾向于一起传递给下一代。 连锁不平衡：又称等位基因关联，是指同一条染色体上，两个等位基因间的非随机相关。即当位于同一条染色体上的两个等位基因同时存在的概率大于人群中因随机分布而同时出现的概率时，就称这两个位点处于LD状态。所谓的连锁不平衡是一种遗传标记的非随机性组合。比如，一个基因有两个位点，一个位点有两种基因型，那么子代应该有2的2次方，即4种基因型。但是发现子代的基因型往往会少于4种，这就是连锁不平衡现象。这是由于两个位点距离较近引起的两个位点上的等位基因经常同时出现在同一染色体上。
实验室常用光谱仪及其它们各自的原理 光谱仪，又称分光仪。以光电倍增管等光探测器在不同波长位置，测量谱线强度的装置。其构造由一个入射狭缝，一个色散系统，一个成像系统和一个或多个出射狭缝组成。以色散元件将辐射源的电磁辐射分离出所需要的波长或波长区域，并在选定的波长上(或扫描某一波段)进行强度测定。分为单色仪和多色仪两种。 下面就介绍几种实验室常用的光谱仪的工作原理，它们分别是：荧光直读光谱仪、红外光谱仪、直读光谱仪、成像光谱仪。 荧光直读光谱仪的原理： 当能量高于原子内层电子结合能的高能X射线与原子发生碰撞时,驱逐一个内层电子而出现一个空穴,使整个原子体系处于不稳定的激发态,激发态原子寿命约为(10)-12-(10)-14s,然后自发地由能量高的状态 跃迁到能量低的状态.这个过程称为发射过程.发射过程既可以是非辐射跃迁,也可以是辐射跃迁. 当较外层的电子跃迁到空穴时,所释放的能量随即在原子内部被吸收而逐出较外层的另一个次级光电子,此称为俄歇效应,亦称次级光电效应或无辐射效应,所逐出的次级光电子称为俄歇电子.它的能量是特征的,与入射辐射的能量无关.当较外层的电子跃入内层空穴所释放的能量不在原子内被吸收,而是以辐射形式放出,便产生X 射线荧光,其能量等于两能级之间的能量差.因此,X射线荧光的能量或波长是特征性的,与元素有一一对应的关系. K层电子被逐出后,其空穴可以被外层中任一电子所填充,ad4yjmk从而可产生一系列的谱线,称为K系谱线: 由L层跃迁到K层辐射的X射线叫Kα射线,由M层跃迁到K层辐射的X射线叫Kβ射线同样,L层电子被逐出可以产生L系辐射.如果入射的X 射线使某元素的K层电子激发成光电子后L层电子跃迁到K层,此时就有能量ΔE释放出来,且ΔE=EK-EL,这个能量是以X射线形式释放,产生的就是Kα 射线,同样还可以产生Kβ射线,L系射线等. 莫斯莱(H.G.Moseley) 发现,荧光X射线的波长λ与元素的原子序数Z有关,其数学关系如下: λ=K(Z-s)-2 这就是莫斯莱定律,式中K和S是常数,因此,只要测出荧光X射线的波长,就可以知道元素的种类,这就是荧光X射线定性分析的基础.此外,荧光X射线的强度与相应元素的含量有一定的关系,据此,可以进行元素定量分析. 红外光谱仪的原理： 红外光谱与分子的结构密切相关，是研究表征分子结构的一种有效手段，与其它方法相比较，红外光谱由于对样品没有任何限制，它是公认的一种重要分析工具。在分子构型和构象研究、化学化工、物理、能源、材料、天文、气象、遥感、环境、地质、生物、医学、药物、农业、食品、法庭鉴定和工业过程控制等多方面的分析测定中都有十分广泛的应用。
万方数据
万方数据
７０８ 图ｌＭＤＲ基本步骤示意图 划分为不同的分类，也就是图中的单元格。单元格中左侧直方图表示病例，右侧直方图表示对照。 第４步：在ｎ维的每个多因子分类（单元格）中，计算病例数和对照数的比值，若病例数与对照数之比达到或超过某个阈值（例如≥１），则标为高危，反之则为低危。这样就把ｎ维的结构降低到一维两水平。 第５步：多因子分类的集合中包含了ＭＤＲ模型中各因子的组合。在所有的两因子组合中，选择错分最小的那个ＭＤＲ模型，该两位点模型在所有模型中将具有最小的预测误差。 第６步：通过十重交叉验证评估模型的预测误差，一以及单元格分配时的相对误差。也就是说，模型拟合９／１０的数据（训练样本），其预测误差将通过剩下１／１０的数据（检验样本）来衡量。选择预测误差最小的模型作为最终的模型，取ｌＯ次检验的预测误差平均值，作为模型相对预测误差的无偏估计。由于数据分组的方式对交叉验证的结果影响较大，因此，十重交叉验证过程将重复进行１０次，对ｎ个因子可能的集合将重复进行１０×１０次的交叉验证。 通过十重交叉验证，在一定程度上可以避免因数据转换的偶然性，使Ｉ类错误增大而产生假阳性结果的影响。预测误差是衡量ＭＤＲ模型在独立检验的亚组中预测危险状态的指标，通过十重交叉验证的亚组中每一个的预测误差的平均值来计算。根据交叉验证的预测误差的平均值，选择最佳的Ｔｌ因子模型，并根据不同的因子数重复以上过程。最终筛选出最有可能存在交互作用的基因。 ＭＤＲ的优势在于不需要考虑疾病的遗传模型，它利用计算机运算速度快的优势，对多个基因进行随机组合，按照上述方法找出存在交互作用的基因位点。但当主效应存在时，用ＭＤＲ方法很难得到最终模型，且同样受遗传异质性的影响；它只是一种数据挖掘方法，不是严格意义上的统计方法，还无法判断它的Ｉ类错误和检验功效。 ＭＤＲ分析软件包可在ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｐｉｓｔａｓｉｓ．ｏｒｇ／ｍｄｒ．ｈｔｍｌ免费下载。 ４基于复合ＬＤ的交互作用分析法 吴学森等Ⅲ’提出基于复合ＬＤ的交互作用的分析法。该方法以病例一对照试验设计为基础，基于ＬＤ计算方法，构建完全有别于以上方法的一种新型基因间交互作用的统计分析方法：（１）用两个位点（基因）单倍型的外显率（只。）与等位基因的边际外显率的乘积（Ｐａ?Ｐ。）的偏差（６．口＝ＰＡ。一只?Ｐ８），分别定义病例组和对照组两个位点交互作用的度量．进而综合两组交互作用度量构造检验交互作用的统计量；（２）对于基因一环境交互作用模型的构建，则将环境（分类型变量）变量视为“虚拟位点”（例如Ｅ＝ｌ表示环境暴露。Ｅ＝０表示即非暴露），则同样依据上述方法构建其模型。４．１基因型数据的联合概率分布及其表达对于基因之间、基因与环境之间的交互作用统计量的构建，无论是二阶或高阶情形，均至少涉及两个变量。在本研究中，均以病例一对照试验设计为基础，个体的基因数据一律用其基因型表示。无论是病例组还是对照组，均设两个位点的等位基因分别为Ａ，ａ；Ｂ，ｂ，则它们的联合基因型分布可表述为表３的形式： 则．配子的ＬＤ系数为：６．。＝％一ＰＡＰ。；非配子的ＬＤ系数为：乳口＝九日一只－匕，其中，Ｐ．ｅ＝尸竺＋ＰＡＢ舳＋碟＋Ｐ竺；ＪＤ∥。＝Ｐ竺＋Ｐ竺＋Ｐ：：＋形：。但是，当计算病例组或对照组的６．。时，需要知道双杂合子的概率Ｐ苫、Ｐ：：。然而。当它们的相未知时，则无法确定其值，只能进行单倍型推断。由于单倍型推断总是存在误差，这给后面构造的检验交互作 用的统计量带来很多不确 万方数据
拉曼光谱、红外光谱、XPS的原理及应用 作者: 3040821025(站内联系TA)发布: 2007-10-26 拉曼光谱的原理及应用 拉曼光谱由于近几年来以下几项技术的集中发展而有了更广泛的应用。这些技术是：CCD 检测系统在近红外区域的高灵敏性，体积小而功率大的二极管激光器，与激发激光及信号过滤整合的光纤探头。这些产品连同高口径短焦距的分光光度计，提供了低荧光本底而高质量的拉曼光谱以及体积小、容易使用的拉曼光谱仪。 （一）含义 光照射到物质上发生弹性散射和非弹性散射. 弹性散射的散射光是与激发光波长相同的成分.非弹性散射的散射光有比激发光波长长的和短的成分, 统称为拉曼效应当用波长比试样粒径小得多的单色光照射气体、液体或透明试样时，大部分的光会按原来的方向透射，而一小部分则按不同的角度散射开来，产生散射光。在垂直方向观察时，除了与原入射光有相同频率的瑞利散射外，还有一系列对称分布着若干条很弱的与入射光频率发生位移的拉曼谱线，这种现象称为拉曼效应。由于拉曼谱线的数目，位移的大小，谱线的长度直接与试样分子振动或转动能级有关。因此，与红外吸收光谱类似，对拉曼光谱的研究，也可以得到有关分子振动或转动的信息。目前拉曼光谱分析技术已广泛应用于物质的鉴定，分子结构的研究谱线特征 （二）拉曼散射光谱具有以下明显的特征： a.拉曼散射谱线的波数虽然随入射光的波数而不同，但对同一样品，同一拉曼谱线的位移与入射光的波长无关,只和样品的振动转动能级有关； b. 在以波数为变量的拉曼光谱图上，斯托克斯线和反斯托克斯线对称地分布在瑞利散射线两侧, 这是由于在上述两种情况下分别相应于得到或失去了一个振动量子的能量。 c. 一般情况下，斯托克斯线比反斯托克斯线的强度大。这是由于Boltzmann分布，处于振动基态上的粒子数远大于处于振动激发态上的粒子数。 （三）拉曼光谱技术的优越性 提供快速、简单、可重复、且更重要的是无损伤的定性定量分析，它无需样品准备，样品可直接通过光纤探头或者通过玻璃、石英、和光纤测量。此外 1 由于水的拉曼散射很微弱，拉曼光谱是研究水溶液中的生物样品和化学化合物的理想工具。 2 拉曼一次可以同时覆盖50-4000波数的区间，可对有机物及无机物进行分析。相反，若
常见的化学成分分析方法 一、化学分析方法 化学分析从大类分是指经典的重量分析和容量分析。重量分析是指根据试样经过化学实验反应后生成的产物的质量来计算式样的化学组成，多数是指质量法。容量法是指根据试样在反应中所需要消耗的标准试液的体积。容量法即可以测定式样的主要成分，也可以测定试样的次要成分。 1.1重量分析 指采用添加化学试剂是待测物质转变为相应的沉淀物，并通过测定沉淀物的质量来确定待测物的含量。 1.2容量分析 滴定分析主要分为酸碱滴定分析、络合滴定分析、氧化还原滴定分析、沉淀滴定分析。 酸碱滴定分析是指以酸碱中和反应为原理，利用酸性标定物来滴定碱性物质或利用碱性标定物来滴定酸性待测物，最后以酸碱指示剂（如酚酞等）的变化来确定滴定的终点，通过加入的标定物的多少来确定待测物质的含量。 络合滴定分析是指以络合反应（形成配合物）反应为基础的滴定分析方法。如EDTA与金属离子发生显色反应来确定金属离子的含量等。络合反应广泛地应用于分析化学的各种分离与测定中，如许多显色剂，萃取剂，沉淀剂，掩蔽剂等都是络合剂，因此，有关络合反应的理论和实践知识，是分析化学的重要内容之一。 氧化还原滴定分析：是以溶液中氧化剂和还原剂之间的电子转移为基础的一种滴定分析方法。氧化还原滴定法应用非常广泛，它不仅可用于无机分析，而且可以广泛用于有机分析，许多具有氧化性或还原性的有机化合物可以用氧化还原滴定法来加以测定。通常借助指示剂来判断。有些滴定剂溶液或被滴定物质本身有足够深的颜色，如果反应后褪色，则其本身就可起指示剂的作用，例如高锰酸钾。而可溶性淀粉与痕量碘能产生深蓝色，当碘被还原成碘离子时，深蓝色消失，因此在碘量法中，通常用淀粉溶液作指示剂。
实验四-空间数据查询与分析(ArcGIS)
实验四空间数据查询与分析 一、实习目的 1.掌握空间数据查询与分析的原理与 方法。 2.掌握空间数据查询与分析的内容与 技术。 3.结合实际，掌握利用缓冲和网络分 析方法解决地学空间分析问题的能力。 二、实验准备 预备知识 空间数据的查询与分析是GIS的基本操作功能，数据探查包含属性数据查询，空间数据查询，地理可视化。空间数据分析包括矢量数据分析，如缓冲、叠加、地图操作等；栅格数据分析，如局域、领域等分析；地形制图和分析；空间插值；基于区域的分析；网络分析等。 空间数据及其表达 空间数据（也称地理数据）是地理信息系统的一个主要组成部分。空间数据是指以地球 表面空间位置为参照的自然、社会和人文经济景观数据，可以是图形、图像、文字、表格和数字等。它是GIS所表达的现实世界经过模型抽象后的内容，一般通过扫描仪、键盘、光盘或其它通
讯系统输入GIS。在某一尺度下，可以用点、线、面、体来表示各类地理空间要素。有两种基本方法来表示空间数据：一是栅格表达;一是矢量表达。两种数据格式间可以进行转换。 实验数据 Data4数据或学生自己准备于该实验相关的数据 三、实验内容及步骤 本实验方法是学生自主实验，实习手册只简绍涉及到空间查询与分析部分软件的操作，具体试验内容采取学生自问自答的方式进行，即 学生根据所学知识，自己设计有关空间查询与分析的实际问题，并通 过实验来回答问题。要求至少列举一个空间缓冲分析的案例，一个网 络分析的案例，然后通过实验来分析解决。 1、空间查询 1）利用图形查询属性 直接点击图形查询属性（Identify） 选取Identify 工具。用这个工具点取要素（点、线、面状）时，弹出Identify Result（查询结果）对话框，显示该要素的属性值。如下图：
各种仪器分析的基本原理及谱图表示方法！！！来源：张月娟的日志 紫外吸收光谱 UV 分析原理：吸收紫外光能量，引起分子中电子能级的跃迁 谱图的表示方法：相对吸收光能量随吸收光波长的变化 提供的信息：吸收峰的位置、强度和形状，提供分子中不同电子结构的信息 荧光光谱法 FS 分析原理：被电磁辐射激发后，从最低单线激发态回到单线基态，发射荧光 谱图的表示方法：发射的荧光能量随光波长的变化 提供的信息：荧光效率和寿命，提供分子中不同电子结构的信息 红外吸收光谱法 IR 分析原理：吸收红外光能量，引起具有偶极矩变化的分子的振动、转动能级跃迁谱图的表示方法：相对透射光能量随透射光频率变化 提供的信息：峰的位置、强度和形状，提供功能团或化学键的特征振动频率 拉曼光谱法 Ram 分析原理：吸收光能后，引起具有极化率变化的分子振动，产生拉曼散射 谱图的表示方法：散射光能量随拉曼位移的变化 提供的信息：峰的位置、强度和形状，提供功能团或化学键的特征振动频率 核磁共振波谱法 NMR 分析原理：在外磁场中，具有核磁矩的原子核，吸收射频能量，产生核自旋能级的跃迁 谱图的表示方法：吸收光能量随化学位移的变化 提供的信息：峰的化学位移、强度、裂分数和偶合常数，提供核的数目、所处化学环境和几何构型的信息电子顺磁共振波谱法 ESR 分析原理：在外磁场中，分子中未成对电子吸收射频能量，产生电子自旋能级跃迁 谱图的表示方法：吸收光能量或微分能量随磁场强度变化 提供的信息：谱线位置、强度、裂分数目和超精细分裂常数，提供未成对电子密度、分子键特性及几何构型信息质谱分析法 MS 分析原理：分子在真空中被电子轰击，形成离子，通过电磁场按不同m/e分离谱图的表示方法：以棒图形式表示离子的相对峰度随m/e的变化 提供的信息：分子离子及碎片离子的质量数及其相对峰度，提供分子量，元素组成及结构的信息气相色谱法 GC 分析原理：样品中各组分在流动相和固定相之间，由于分配系数不同而分离 谱图的表示方法：柱后流出物浓度随保留值的变化
全基因组关联分析（Genome-wide Association Study）是利用高通量基因分型技术，分析数以万计的单核苷酸多态性（SNPs）以及这些SNPs与临床表型和可测性状的相关性。简单地理解全基因组关联分析，GW AS就是标记辅助选择在全基因组范围上的应用，在全基因组层面上开展大样本的、多中心的、重复验证的技术，并对相关基因与复杂性状进行关联研究，从而全面地揭示出不同复杂性状的遗传机制和基础。GW AS是一项开创性的研究方法，因为它可以在以前很难达到的分辨率水平上对成千上万无关样本的全基因组进行研究，且不受与疾病有关的先验性假设的限制，GWAS在全基因组范围、零假设性较候选基因研究都迈出了重要的一步，而且随着高通量测序成本的降低，GW AS在人类疾病以及畜禽经济性状的研究上都表现出巨大的优势。 GW AS的优势除了可以一次性检测到数以万计的SNPs信息，从而提高试验效率以及检验功效以外，其还有其他两个显著的优势，主要表现在：（1）对未知信息的基因进行定位探索。传统的QTL定位仅仅限于对已知的候选基因进行分析探索，而GW AS是对全基因组的范围内的所有位点进行关联分析，因此其拥有更广泛的关联信息，相比候选基因分析GW AS 更有可能找到与性状真正关联的候选基因，因此不再受到预先假设的候选基因的限制。（2）对于GWAS在研究不同的复杂性状之前，不需要像以往的研究一样“盲目地”预设一些假定条件，而是通过在病理和对照组中，有目的地比较全基因组范围内所有SNPs的等位基因频率或者通过家系进行传递不平衡检验（TDT，Transmission disequilibrium test），从而找出与复杂性状显著相关的序列变异。到目前为止，利用全基因组关联分析研究已经挖掘出众多与各种复杂性状相关联的基因和染色体区域，在这些被新鉴定出的位点和区域中，只有小部分结果位于以前对这些性状研究的区域之中或者附近，绝大多数位于以前从未被研究过的区域，GW AS的研究结果表明以前没有被纳入研究的未知区域有可能对于复杂性状也是十分
各种仪器分析的基本原理及谱图表示方法——牛人总结，留着备用来源：刘艳的日志 紫外吸收光谱UV 分析原理：吸收紫外光能量，引起分子中电子能级的跃迁 谱图的表示方法：相对吸收光能量随吸收光波长的变化 提供的信息：吸收峰的位置、强度和形状，提供分子中不同电子结构的信息 荧光光谱法FS 分析原理：被电磁辐射激发后，从最低单线激发态回到单线基态，发射荧光 谱图的表示方法：发射的荧光能量随光波长的变化 提供的信息：荧光效率和寿命，提供分子中不同电子结构的信息 红外吸收光谱法IR 分析原理：吸收红外光能量，引起具有偶极矩变化的分子的振动、转动能级跃迁 谱图的表示方法：相对透射光能量随透射光频率变化 提供的信息：峰的位置、强度和形状，提供功能团或化学键的特征振动频率 拉曼光谱法Ram 分析原理：吸收光能后，引起具有极化率变化的分子振动，产生拉曼散射 谱图的表示方法：散射光能量随拉曼位移的变化 提供的信息：峰的位置、强度和形状，提供功能团或化学键的特征振动频率 核磁共振波谱法NMR 分析原理：在外磁场中，具有核磁矩的原子核，吸收射频能量，产生核自旋能级的跃迁 谱图的表示方法：吸收光能量随化学位移的变化 提供的信息：峰的化学位移、强度、裂分数和偶合常数，提供核的数目、所处化学环境和几何构型的信息 电子顺磁共振波谱法ESR 分析原理：在外磁场中，分子中未成对电子吸收射频能量，产生电子自旋能级跃迁 谱图的表示方法：吸收光能量或微分能量随磁场强度变化 提供的信息：谱线位置、强度、裂分数目和超精细分裂常数，提供未成对电子密度、分子键特性及几何构型信息 质谱分析法MS 分析原理：分子在真空中被电子轰击，形成离子，通过电磁场按不同m/e分离 谱图的表示方法：以棒图形式表示离子的相对峰度随m/e的变化 提供的信息：分子离子及碎片离子的质量数及其相对峰度，提供分子量，元素组成及结构的信息
GIS空间分析理论与方法 第一章绪论 1.空间分析概念 GIS空间分析是从一个或多个空间数据图层获取信息的过程。空间分析是集空间数据分析和空间模拟于一体的技术，通过地理计算和空间表达挖掘潜在空间信息，以解决实际问题(刘湘南等, 2008)。 2.空间分析与GIS的关系 空间分析是地理信息系统的核心和灵魂。空间分析是地理信息系统的主要特征，是评价一个地理信息系统的主要指标之一。 3.空间分析在GIS中的地位和作用 空间分析是GIS的核心；空间分析是GIS的核心功能；空间分析的理论性和技术性 第二章GIS空间分析的基本理论 1.空间分析有哪些理论？ 空间关系理论；地理空间认知理论；地理空间推论理论；空间数据的不确定性分析理论 2.简述空间关系的类型及各类型的特点？ GIS空间关系主要分为顺序关系、度量关系和拓扑关系三大类型。 顺序关系描述目标在空间中的某种排序，主要是目标间的方向关系，如前后左右、东西南北等。 度量关系是用某种度量空间中的度量来描述的目标间的关系，主要是指目标间的距离关系。拓扑空间关系是指拓扑变换下的拓扑不变量，如空间目标的相邻和连通关系，以及表示线段流向的关系。 3.简述拓扑空间关系的特点？ 拓扑空间关系是指拓扑变换下的拓扑不变量，如空间目标的相邻和连通关系，以及表示线段流向的关系。 拓扑变换： 拓扑所研究的是几何图形的一些性质，它们在图形被弯曲、拉大、缩小或任意的变形下保持不变，只要在变形过程中不使原来不同的点重合为同一个点，又不产生新点。 拓扑变换的条件：在原来图形的点与变换了图形的点之间存在着一一对应的关系，并且邻近的点还是邻近的点。 拓扑关系表达的代表性模型：4元组模型、9元组模型、基于V oronoi图的V91模型、RCC 模型、空间代数模型 4.简述方向空间关系的类型和特点？ 方向关系是顺序关系中的最主要的关系。方向关系的描述方式包括定量描述和定性描述两种。 一般方向关系的形式化描述：使用的是绝对方向关系参考。 九种方向关系：正东：restricted-east(pi,qi)≡X(pi)>X(qi)∧Y(pi)=Y(qi) 5.简述距离关系的类型和计算方法？ 欧氏距离、切比雪夫距离、马氏距离、明氏距离P21 6.简述空间关系描述模型的评价准则？ 一般从完备性、严密性、唯一性、通用性 1.空间关系表达是否是形式化的、无歧义的