Advances in Social Sciences 社会科学前沿, 2016, 5(5), 801-805 Published Online November 2016 in Hans. https://www.doczj.com/doc/5c4226427.html,/journal/ass https://www.doczj.com/doc/5c4226427.html,/10.12677/ass.2016.55113 文章引用: 莫东林. 物质本体论是马克思主义哲学的本体论[J]. 社会科学前沿, 2016, 5(5): 801-805. Material Ontology Is the Ontology of Marxist Philosophy Donglin Mo Department of Marxism, Xiamen University, Xiamen Fujian Received: Nov. 8th , 2016; accepted: Nov. 22nd , 2016; published: Nov. 28th , 2016 Copyright ? 2016 by author and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.doczj.com/doc/5c4226427.html,/licenses/by/4.0/ Abstract The existence of ontology in Marxism has always been the focus of debate in academia. Marxist ontology is the material ontology, because Marxism, starting from the practice, carries out the material ontology to the social and historical fields; Marxism is more concerned about people, emphasizing the human sensibility; and the material ontology of Marx has a distinct value orienta-tion. However, practical ontology has its limitations. Keywords Ontology, Material Ontology, Existence, Practice 物质本体论是马克思主义哲学的本体论 莫东林 厦门大学马克思主义学院，福建 厦门 收稿日期：2016年11月8日；录用日期：2016年11月22日；发布日期：2016年11月28日 摘 要 马克思主义是否存在本体论这一问题，一直是学术界争论的重点问题。笔者认为马克思主义的本体论是Open Access
Effects of Different Normalization Methods on Gene Set Enrichment Analysis (GSEA)
Ming Zhao Tutor: Dr. Mengjin Zhu
12th, Nov, 2011
Key Laboratory of Agricultural Animal Genetics, Breeding and Reproduction of Ministry of Education HZAU
Outline
? Introduction
– Normalizations under R/Bioconductor environment – Comparison of differentially expressed genes and gene set tests – An introduction to Gene Set Enrichment Analysis(GSEA) – Normalizations and GSEA
? Results
? Detection rate of different normalization methods ? Correlations among different studies base on DEGs
? Discussion
Introduction
Normalizations under R/Bioconductor environment ? Most Extensive and Flexible Environment
– Oligonucleotide & cDNA Arrays – Multiple methods for
? Background correction ? Probe-specific correction ? Normalization over multiple chips
? Open Source ? Best Platform for Development ? FREE!
与肌肉代谢和结构有关的不同肉质表型识别基因的 猪种间的肌肉转录组比较 摘要 背景：肉的品质取决于发生在肌肉组织中的生理过程，这可能会涉及到一系列与肌肉结构和新陈代谢特性有关的基因。了解在屠宰过程中肉类表型之下的生物现象对揭示肉品质的变化是必要的。因而，要对肌肉转录组进行分析，比较两个高对比度猪品种（长白（LW）和巴斯克（B））的基因表达图谱，可以知道不同的饲养环境会影响到肉的品质。LW是养猪业中占有优势的品种，这不利于肉类质量属性的标准的设定。B 是以低瘦肉、高脂肪含量、高肉质为特性的本地品种，该品种从遗传学的角度与欧洲其他的猪品种相距甚远。 方法论/主要发现：进行转录组分析使用一个自定义的15k微阵列，突出了不同品种之间表达有差异的1233个基因（使用α=0.05多重检测），其中的635个在B品种中高度表达，598个在LW品种中高度表达。在不同的饲养环境中基因的表达没有不同。另外，12个差异表达基因的表达水平被实时RT-PCR验证微阵列数据量化。集群功能注释强调了与转录品种差异有关的四个主要集群：代谢过程、骨骼肌结构和组织、细胞外基质、溶酶体，蛋白质水解。从而，突显出与肌肉生理和肉类品质变化有关的许多基因。 结论/意义：总之，这些结果将有助于更好地了解肌肉生理和肉品质变化潜在的分子和生物过程。另外，本研究是识别猪肉品质的分子标记和调控手段后续发展的第一步。
引言 因市场对瘦肉的需求日益增长,故引导猪的繁殖计划向获得现代肉用型猪发展。有目的通过增加日增重和胴体瘦肉率来提高猪生产性能的同时也提高了猪的生长速率、饲料转化率、瘦肉含量和腰眼面积的增长，减少了背膘厚和胴体脂肪含量。然而，消费者对猪肉的评价中扮演重要角色的一些肉品质性状，比如系水力、颜色、PH、肌内脂肪含量和嫩度也受到影响。影响肉品质的因素是复杂的，它依赖于猪的基因型、环境条件、宰前处理、屠宰过程。此外，肉品质的变化取决于发生在肌肉中的生理过程，这个过程涉及到许多与肌肉结构和代谢特点有关的基因。弄清楚肌肉品质性状有不同的选择和非选择品种间的转录组表达谱差异，可能有助于理解肉品质变化的生理过程。 为了这个目的，设计该实验研究在胴体脂肪含量和肉品质方面有鲜明对照的两品种(LW和B)猪的背最长肌的基因表达谱。LW在现代养猪业中是最有优势的品种，它以高瘦肉率、低脂肪含量和高日增重为特点，但有标准的肉品质。相比之下，B是本地的品种，以低瘦肉率和高脂肪含量、高肉品质为特点,它从遗传学角度来说与其他欧洲的猪品种相去甚远。此外，尽管越来越多的出版物关注基因表达与猪肉质量的关系，目前的转录组分析是第一个从事对高肉质量的B品种的研究。 我们研究的目的是探讨LW和B两种猪与肌肉性状和肉品质方面有关系的LM转录组谱，从而阐明文献报道中导致这两种猪产生巨大
长期以来，本体论作为哲学的根基性问题一直是思考和研习马克思哲学的学者无法回避和拒斥的问题。马克思实现哲学变革后，作为哲学基础的本体论有没有发生改变，学界一直争议不断。要彻底究清马克思哲学本体论问题，就要直面三个问题：什么是本体论，马克思哲学有没有本体论，马克思哲学本体论是什么样的本体论。正确找到这三个问题的答案，马克思哲学本体论问题就能够得到解决。这样也就要求我们在探讨这一问题时候，要从四点做起：直面历史、直面逻辑、直面分歧、直面文本。 一、直面历史：“本体论”一词的语言考古学 所谓直面历史即直面哲学的历史，是指在研究马克思哲学本体论问题的时候要分析清楚本体论一词在哲学史上所指为何物，也就是对“什么是本体论”的回答。我们都知道，本体论这一概念是由西方哲学的ontology 一词译介过来的，其实ontology 一词从词根上看并不蕴有本体的意思，但当我们把这一词语翻译成本体论的时候，人们很容易将其理解为关于本体的学问。诚然，在当前的学术研究中，对本体论的研讨范围有不同的意见，但是大家都承认本体论有一个较为明确的研究对象。所以，从本体论的内涵着手是弄清马克思的新世界观有没有本体论以及是什么样的本体论的前提条件。从语词的发展来看，不管是英文中的ontology、法文中的 马克思哲学物质本体论研究的切入方式 徐 钊 （苏州大学 政治与公共管理学院，江苏 苏州 215123） 摘 要：长期以来，关于马克思哲学与本体论的关系问题一直是学术研究交锋与争鸣的重要问题，争论的焦点围绕三个问题：什么是本体论，马克思哲学有没有本体论，马克思哲学的本体论是什么样的本体论。解决这三个问题就要做到四个直面：直面历史、直面逻辑、直面分歧和直面文本。这样我们可以得出，马克思哲学是有本体论的，不能把马克思哲学本体论理解为“实践本体论”或“关系本体论”，马克思哲学本体论是物质本体论。 关键词：马克思哲学；本体论；物质本体论；实践本体论；关系本体论 中图分类号：B016 文献标识码：A 文章编号：1001-4403(2010)04-0022-05 ontologie，还是德文中的ontologie，都是由拉丁文中ontologia 一词发展而来的，而ontologia 又源自希腊文中表达“是”或“存在”的logos 和onta。我们发现，在希腊文中，on 和onta 在语义上等同于英文里的being 和beings、拉丁文的ens、德文的sein。在当前的中国学术界中，on 主要被翻译成“存在”、“有”和“是”。但是汉语的这些译名都只译出了on （being）的部分意思。王太庆认为：“他们的to be （Being）之类的词里头同时包含着我们的‘是’、‘有’、‘在’三个意思，他们认为这三个意思是一个意思，这三 合一的意义就体现在being 这个范畴里。” ［1］ 这样，我们可以在理解“是论”概念的同时，一并看出“是论”与具体的“是”的区别。从柏拉图的逻辑来看，“是”论是共同的“是”，具体的“是”是分有的“是”。所以，“是”有比“存在”更广泛的意义。用亚里士多德的话说：“‘是论’是专门研究‘有’（‘是’）本身，以及‘有’（‘是’） 凭本性具有的各 种属性。” ［2］122 当然这不表明其他学科不研究“有”（“是”），它是说其他学科研究的只是“有”（“是”）的某一部分。也就是说“是”（“有”）指称的“什么”或“这个”是他们的研究问题。 沃尔夫对本体论的内涵作出了较为明确的回答，他说：“本体论论述各种关于有的抽象完全普遍的哲学范畴，认为‘有’是唯一的，善的；其中出现了唯一者、偶性、实体、因果、现象等范畴，这是 抽象的形而上学。” ［3］179 此外，有些学者从本体论与收稿日期：2010-03-05 作者简介：徐钊（1966— ），男，苏州大学政治与公共管理学院博士生。 苏州大学学报（哲学社会科学版） Journal of Suzhou University (Philosophy & Social Science)2010年7月第4期Jul.2010No.4
GO(gene ontology)是基因本体联合会(Gene Onotology Consortium)所建立的数据库，旨在建立一个适用于各种物种的，堆积因和蛋白质功能进行限定和描述的，并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标准．GO是多种生物本体语言中的一种，提供了三层结构的系统定义方式，用于描述基因产物的功能． 基因本体论（gene ontology）的建立 现今的生物学家们浪费了太多的时间和精力在搜寻生物信息上。这种情况归结为生物学上定义混乱的原因：不光是精确的计算机难以搜寻到这些随时间和人为多重因素而随机改变的定义，即使是完全由人手动处理也无法完成。举个例子来说，如果需要找到一个用于制抗生素的药物靶点，你可能想找到所有的和细菌蛋白质合成相关的基因产物，特别是那些和人中蛋白质合成组分显著不同的。但如果一个数据库描述这些基因产物为“翻译类”，而另一个描述其为“蛋白质 合成类”，那么这无疑对于计算机来说是难以区分这两个在字面上相差甚远却在功能上相一致的定义。 Gene Ontology (GO)项目正是为了能够使对各种数据库中基因产物功能描述相一致的努力结果。这个项目最初是由1988年对三个模式生物数据库的整合开始：: FlyBase (果蝇数据库Drosophila),t Saccharomyces Genome Database (酵母基因组数据库SGD) and the Mouse Genome Database(小鼠基因组数据库MGD)。从那开始，GO不断发展扩大，现在已包含数十个动物、植物、微生物的数据库。 GO的定义法则已经在多个合作的数据库中使用，这使在这些数据库中的查询具有极高的一致性。这种定义语言具有多重结构，因此在各种程度上都能进行查询。举例来说，GO可以被用来在小鼠基因组中查询和信号转导相关的基因产物，也可以进一步找到各种生物地受体酪氨酸激酶。这种结构允许在各种水平添加对此基因产物特性的认识。 GO发展了具有三级结构的标准语言（ontologies），如表所示。根据基因产物的相关分子功能，生物学途径，细胞学组件而给予定义，无物种相关性。 本体论内容分子功能本体论基因产物个体的功能，如与碳水化合物结合或ATP 水解酶活性等生物学途径本体论分子功能的有序组合，达成更广的生物功能，如有丝分裂或嘌呤代谢等细胞组件本体论亚细胞结构、位置和大分子复合物，如核仁、端粒和识别起始的复合物等 基本来说，GO工作可分为三个不同的部分：第一，给予和维持定义；第二，将
基因组数据库 文章来源：北大生物信息中心 基因组数据库是分子生物信息数据库的重要组成部分。基因组数据库内容丰富、名目繁多、格式不一，分布在世界各地的信息中心、测序中心、以及和医学、生物学、农业等有关的研究机构和大学。基因组数据库的主体是模式生物基因组数据库，其中最主要的是由世界各国的人类基因组研究中心、测序中心构建的各种人类基因组数据库。小鼠、河豚鱼、拟南芥、水稻、线虫、果蝇、酵母、大肠杆菌等各种模式生物基因组数据库或基因组信息资源都可以在网上找到。随着资源基因组计划的普遍实施，几十种动物、植物基因组数据库也纷纷上网，如英国Roslin研究所的ArkDB包括了猪、牛、绵羊、山羊、马等家畜以及鹿、狗、鸡等基因组数据库，美国、英国、日本等国的基因组中心的斑马鱼、罗非鱼(Tilapia)、青鳉鱼(Medaka)、鲑鱼(Salmon)等鱼类基因组数据库。英国谷物网络组织(CropNet)建有玉米、大麦、高粱、菜豆农作物以及苜蓿(Alfalfa)、牧草(Forage)、玫瑰等基因组数据库。除了模式生物基因组数据库外，基因组信息资源还包括染色体、基因突变、遗传疾病、分类学、比较基因组、基因调控和表达、放射杂交、基因图谱等各种数据库。下面介绍两个重要的基因组数据库。 GDB 由美国Johns Hopkins大学于1990年建立的GDB是重要的人类基因组数据库，现由加拿大儿童医院生物信息中心负责管理。GDB数据库用表格方式给出基因组结构数据，包括基因单位、PCR位点、细胞遗传标记、EST、叠连群(Contig)、重复片段等；并可显示基因组图谱，其中包括细胞遗传图、连锁图、放射杂交图、叠连群图、转录图等；并给出等位基因等基因多态性数据库。此外，GDB数据库还包括了与核酸序列数据库GenBank和EMBL、遗传疾病数据库OMIM、文献摘要数据库MedLine等其它网络信息资源的超文本链接。 GDB数据库是用大型商业软件Sybase数据库管理系统开发的，并用Java语言编写基因图谱显示程序，为用户提供了很好的界面，缺点是传输速度受到一定限制。GDB数据库是国际合作的成果，其宗旨是为从事基因组研究的生物学家和医护人员提供人类基因组信息资源。其数据来自于世界各国基因组研究的成果，经过注册的用户可以直接向GDB数据库中添加和编辑数据。
基因功能富集分析的研究进展 随着高通量测序技术的飞速发展及相关技术的广泛应用, 生物医学相关研究领域已进入了大规模组学数据呈指数增长的后基因组时代[1]. 一方面, 这使得生物医学研究得以从单个基因的分析转变为系统水平上的研究, 对于揭示生物医学的基本分子机制具有重要推动作用. 但另一方面, 如此庞大的数据量也给信息的有效提取和分析带来了巨大的挑战. 为了从庞杂的组学数据中发掘规律, 研究者通常会对基因功能进行富集分析, 期望发现在生物学过程中起关键作用的生物通路, 从而揭示和理解生物学过程的基本分子机制. 现在, 基因功能的富集分析已成为功能组学数据分析的常规手段, 并随着高通量组学数据的发展, 如从基因芯片数据到RNA-seq数据的转变, 开发出了一系列相应的分析方法, 最早开发的过代表分析(over-representation analysis, ORA)仅针对一组基因, 而高通量组学数据的发展使得功能集打分(functional class scoring, FCS)应运而生, 随着对于生物学通路及复杂网络的深入完善和了解, 又相继开发了基于通路拓扑结构(pathway topology, PT)和基于网络拓扑结构(network topology, NT)的方法. 本文拟对现有的基因功能富集分析方法进行简要的总结评述, 以方便研究者了解相关领域, 并选择适合的研究工具.
1 基因功能富集分析的基因功能数据库和数据类型 基因功能富集分析中的基因功能指的是众多代表一定的基 因功能特征和生物过程的基因功能集(gene set)[2]. 由这些基因功能集构成的常用基因功能数据库有GO[3], 生物学通路, 包含生化反应、代谢或信号通路的KEGG[4,5], Reactome[6], Biocarta[7]等, 整合数据库, 如MsigDB[8]等.在功能组学研究中, 研究者通常会获得一组他们感兴趣的基因, 如在疾病和正常组织中有显著差异表达的基因, 在药物或外界环境刺激下特定组织中表达水平有显著异常的应激基因等. 要揭示其中隐含的生物学分子机制, 研究者可针对这组感兴趣的基因, 进行基因功能的富集分析, 发现在其中有显著富集的特定生物学通路, 从而从分子机制上来解释所观察到的生物学现象. 除此以外, 高通量组学技术, 如基因表达芯片(microarray)或RNA-seq, 可获得基因组中所有基因的表达水平. 为充分利用获得的高通量数据, 研究者也可以直接针对全基因组基因表达谱信息来进行富集分析, 从中鉴定出案例和对照状态下在研究对象中发生显著表达差异的生物通路, 从而揭示其中的生物学分子机制. 针对这些不同的数据需要开发不同的功能富集分析方法. 例如, 对于基因表达芯片和RNA-seq, 在富集分析过程中原始数据的处理方式是不同的. 其中, 基因芯片记录的是连续的荧光信号强度值, 而 RNA-seq记录的是RNA序列的读段个数[9], 需要采用不同
中国传统哲学与易学有着不解之缘。尤自魏以降，历史上别开一代风气，另创一家之言的一流哲学家，多借《周易》经传思想资料以阐人伦，说物理，证心性，论道体，试图建构其体用不二，真善合一的形上学体系。王弼之注《周易》，程颐之作《易传》，张载之撰《易说》，朱熹之论“易纲领”，王夫之之著《周易外传》、《周易内传》等，皆其显而卓者。就中国传统哲学的本体论理论而言，无论是其理论形态的形成与发展，还是其抽象思辩内容的表达与阐释，都极其得力于《周易》卦爻符号系统和易学自身所特有的一套概念、范畴和命题系统。通过易学形式来阐释哲学义理，建构本体论体系，是中国传统哲学民族特色的突出标志，也是中国民族长期理论思维积淀下来的重要成果。本文尝试从本体论的易学阐释这一角度，粗略地探讨中国传统哲学与易学的密切依存关系，非敢示人，但为求教。一“易学”属于传统经学的一部分，通常是指以《周易》为对象来“解经释义”而形成的一门学问。历史上易学分象数派和义理派两大系统。通过解释《周易》经传阐发哲学本体论思想，主要是由义理派来完成的。最先将《周易》经传的解释与哲学本体论的阐发结合起来的，是曹魏时期的著名易学哲学家王弼。王弼是魏晋玄学的主要创始人之一，也是易学义理派的重要代表。黄宗羲《象数论序》曾评论其易学说：“有魏王辅嗣出而注《易》，得意忘象，得象忘言，日时岁月，五气相推，悉皆摈落，多所不关，庶几潦水尽寒潭清矣。”王弼一改汉易卦气说中宇宙生成论传统思维模式，援老庄以解《易》，倡得意忘象之玄风，把对有关宇宙论问题的研究直接引向了本体论形态的探讨，在特定的易学形式下阐发了“以无为本”的玄学本体论。王弼哲学的终极理论关切，是探寻一个“能为品物之宗主，苞通天地，靡使不经”(《老子指略》)的宇宙本体。在他看来，由于形必有所不兼，名必有所不尽，所以堪为宇宙本体的，应是一种“无形无名”、即无任何条件性和局限性但又真有逻辑可推性的绝对。针对汉代哲学的经验主义思维倾向，他认为要消除其“各申其说，人美其乱(疑为“辞”之误)”的诞昧局面，必须抛弃“察近而不及流统之原”的感觉主义思想方法，而提倡一种以远证始、以幽叙本的理性主义的抽象思维。他说：“夫欲定物之本者，则虽近而必自远以证其始，夫欲明物之所由者，则虽显而必自幽以叙其本”。(同上)物之近而显者，必有其远而幽者为其本由。这就需要借助理性思维，通过逻辑演绎和抽象，以达到对于本体的认识和把握。沿此一路，王弼以解《易》为径，主要从两个方面阐释了其玄学本体论思想。 (一)象、意之辩王弼《周易略例》之《明象》章，专门就言、象、意三者关系展开讨论，此章内容，从筮法上讲，主要是论述《周易》言、象、意即卦爻辞、卦爻象和卦爻义三者的关系问题，从哲学上讲，则涉及到本体论、方法论的问题，即从象、意关系的角度提出了本体与现象的关系以及如何认知、把握本体的问题。概括起来，王弼象意之辩内容有四；(1)象生于意。王弼解《易》，以取义为主，于汉易象数之学尽力排斥。所谓“象生于意”，与其取义说是完全一致的。他在《周易注》中解释乾《文言》时说：“夫易者象也，象之所生，生于义也。有斯义然后明之以其物。”义、意互训，亦强调意为象本，象由意生。意或义，乃可脱离象而独立自存的抽象实体。此一结论，为其“凡有皆始于无，故未形无名之时，则为万物之始”的，玄学本体论直接提供了理论基础。 (2)意以象尽，寻象观意。意虽可离开象而独立存在，但“象者所以存意”，“尽意莫若象”，抽象的意又需借助于具体的象而体现和表达。所以若欲把握和体认意，又必须“寻象以观意”，以象为工具和手段。其所谓“无不可以无明，必因于有，故常于有物之极，而必明其所由之宗”(韩康伯《系辞注》引)，理正与此同。意在忘象。象生亍意是前提，寻象观意则是方法或手段，得意忘象才是根本目的。象与意本质上是对立的。若执著于象，就不可能真正把握到意。只有在体认把握到意之后复将得意之具抛弃，才不会为其所累，而真正得到意，从而达到终极本质的认识。此即所谓“执之者则失其原”，“不以执为制，则不失其原矣”(《老子指略》)。(4)触类可为其象，合义可为其征，“触类”、“合义”亦即“得意”之别一说法。盖谓由具体而进到了抽象，由个别而达到了一般。王弼认为，只要掌握了事物的义类，就能判识其杂多的征象，只要抓住了事物的一般，也就[!--empirenews.page--]能统御其具体的殊
go分析 Gene Ontology可分为分子功能（Molecular Function），生物过程（biological process）和细胞组成（cellular component）三个部分。蛋白质或者基因可以通过ID对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号，而GO号可对于到Term，即功能类别或者细胞定位。功能富集分析: 功能富集需要有一个参考数据集，通过该项分析可以找出在统计上显著富集的GO Term。该功能或者定位有可能与研究的目前有关。GO功能分类是在某一功能层次上统计蛋白或者基因的数目或组成，往往是在GO的第二层次。此外也有研究都挑选一些Term，而后统计直接对应到该Term的基因或蛋白数。结果一般以柱状图或者饼图表示。 1.GO分析根据挑选出的差异基因，计算这些差异基因同GO 分类中某（几）个特定的分支的超几何分布关系，GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个p-value，小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集。GO 分析对实验结果有提示的作用，通过差异基因的GO 分析，可以找到富集差异基因的GO分类条目，寻找不同样品的差异基因可能和哪些基因功能的改变有关。 2.Pathway分析根据挑选出的差异基因，计算这些差异基因同Pathway 的超几何分布关系，Pathway 分析会对每个有差异基因存在的pathway 返回一个p-value，小的p 值表示差异基因在该pathway 中出现了富集。Pathway 分析对实验结果有提示的作用，通过差异基因的Pathway 分析，可以找到富集差异基因的Pathway 条目，寻找不同样品的差异基因可能和哪些细胞通路的改变有关。与GO 分析不同，pathway 分析的结果更显得间接，这是因为，pathway 是蛋白质之间的相互作用，pathway 的变化可以由参与这条pathway 途径的蛋白的表达量或者蛋白的活性改变而引起。而通过芯片结果得到的是编码这些蛋
50个全外显子测序揭示人类的高原适应机制 Xin Yi等。 Science 329, 75 (2010); DOI: 10.1126/science.1190371 50个全外显子测序揭示人类的高原适应机制 生活于青藏高原的藏族人表现出了对极端高原环境的遗传适应性。我们对50个藏族人进行全外显子基因组测序，它们包含了92%的人类基因编码序列，人均覆盖度为18倍。基因分析显示了该特殊人群等位基因频率的变化，表明这些人对高原环境具有很强的适应性。 研究显示，表现出最强自然选择信号的基因是编码内皮细胞含PAS结构域蛋白-1(EPAS1)的基因，这是一个参与应答缺氧的转录因子。研究显示，EPAS1基因的一个单核苷酸多态性(SNP)在78%的藏族和汉族人群中存在差异，这是目前发现的速率改变最快的等位基因。该单核苷酸多态性与红细胞丰度的关联分析也支持EPAS1改变在适应缺氧环境中的作用，进一步表明它是适应高原环境的一个重要的遗传位点。 在广袤的大自然中生存的人类可能会存在文化和基因上的适应。其中人类面临的最严厉的环境挑战就是高海拔地区(如青藏高原)的低含氧量。这一地区的许多居民在海拔4000米以上居住，那里的氧气浓度比海平面大约低40%。藏族对缺氧环境有着他们自己的遗传适应性，如出生体重(1)，血红蛋白水平(2)，婴儿(3)和运动后的成年人(4)血液中的氧饱和度。这些结果暗示了高原适应机制的自然选择历史，我们对整个基因组的遗传差异进行分析，可能会发现这一点。 我们对中国西藏自治区海拔4300米以上(5)的两个村庄里的50个非亲个体进行全外显子基因组测序。针对将近两万个基因的外显子和侧翼区的34Mb序列，利用罗氏NimbleGen公司(威斯康星州麦迪逊市)的2.1M外显子序列捕获芯片(6)将其富集。测序采用了Illumina公司(加利福尼亚州圣地亚哥市)的基因组分析仪II平台，并使用序列比对程序SOAP(7)将测序片段比对到人类参考基因组序列上[美国生物技术信息中心(NCBI) 36. 3版]。 1深圳华大基因研究院，中国深圳，518083。 2中国科学院研究生院，中国北京，100062。 3加州大学伯克利分校综合生物学与统计系，美国加州，94820。4华南理工大学生物系本科创新班，中国广州，510641。 5西藏自治区人民医院，中国拉萨，850000。 6加州大学戴维斯分校进化与生态学系，美国加州，95616。 7哥本哈根大学生物系，丹麦哥本哈根，1165。 8华南理工大学理学院本科创新班，中国广州，510641。 9深圳大学医学院基因组研究所，中国深圳，518060。 10拉萨市人民医院，中国拉萨，850000。 11西藏军区总医院，中国拉萨，850007。 12西双版纳傣族自治州人民医院，中国云南景洪，666100。 *以上机构及相关人员对本研究作出了贡献。如有疑问请联系： E-mail：wangjian@https://www.doczj.com/doc/5c4226427.html, ( Ji.W.)； wangj@https://www.doczj.com/doc/5c4226427.html, ( Ju.W.)； rasmus_nielsen@https://www.doczj.com/doc/5c4226427.html, (R.N.) 全外显子测序的平均深度为18倍(表S1)，但这并不能保证个别基因型的准确性。因此，我们用贝叶斯统计法(5)估算出每个可能的基因型概率，从而估算出单核苷酸多态性(SNP)的概率和每个位点的人类等位基因频率。在藏族样本中总共151825个SNPs有超过50%被识别出是可变的，有101668个超过99%的SNP是可变的(表S2)。Sanger测序验证了56个SNPs 中的53个，至少包含95%的SNP和3%~50%的次等位基因频率。等位基因频率的估算值显示存在过量的低频变异(图S1)，特别是在非同义SNPs中。 该数据与来自于北京的40个汉族人的基因组进行比较[样本来自于中测检测(CHB)人类基因组单体型图计划(HapMap)，属于1000个基因组计划的一部分(https://www.doczj.com/doc/5c4226427.html,)]，测序得出汉族人均大约4倍的覆盖度。北京的海拔不超过50米，几乎所有的汉族人来自于海拔2000米以下。在较低的遗传分化基础上汉族人样本与藏族人样本形成鲜明的对比(F ST= 0.026)。这两个藏族村庄是体现该族遗传结构的最小单位(F ST= 0.014)，因此，我们可以将他们当着整个群体进行分析。我们观察到，汉藏之间的等位基因频率有着很强的协方差(图1)，但是过量的SNPs在汉族中频率很低，在藏族中频率中等。 从两个群体同义位点的二维频谱，可以估算出人类历史模型(8)。最佳拟合模型表明，藏族和汉族人群在2750年前出现分化，汉族人口从最初的小规模逐渐增大，藏族人口从最初的大规模逐渐减少(图S2)。这估计是由于藏族人移民至汉族区，双方长期相互渗透所造成的。
全基因组重测序数据分析 1. 简介(Introduction) 通过高通量测序识别发现de novo的somatic和germ line 突变，结构变异-SNV，包括重排突变（deletioin, duplication 以及copy number variation）以及SNP的座位；针对重排突变和SNP的功能性进行综合分析；我们将分析基因功能（包括miRNA），重组率（Recombination）情况，杂合性缺失（LOH）以及进化选择与mutation之间的关系；以及这些关系将怎样使得在disease（cancer）genome中的mutation产生对应的易感机制和功能。我们将在基因组学以及比较基因组学，群体遗传学综合层面上深入探索疾病基因组和癌症基因组。 实验设计与样本 （1）Case-Control 对照组设计； （2）家庭成员组设计：父母-子女组（4人、3人组或多人）； 初级数据分析 1．数据量产出：总碱基数量、Total Mapping Reads、Uniquely Mapping Reads统计，测序深度分析。 2．一致性序列组装：与参考基因组序列（Reference genome sequence）的比对分析，利用贝叶斯统计模型检测出每个碱基位点的最大可能性基因型，并组装出该个体基因组的一致序列。 3．SNP检测及在基因组中的分布：提取全基因组中所有多态性位点，结合质量值、测序深度、重复性等因素作进一步的过滤筛选，最终得到可信度高的SNP数据集。并根据参考基因组信息对检测到的变异进行注释。 4．InDel检测及在基因组的分布: 在进行mapping的过程中，进行容gap的比对并检测可信的short InDel。在检测过程中，gap的长度为1~5个碱基。对于每个InDel的检测，至少需要3个Paired-End序列的支持。 5．Structure Variation检测及在基因组中的分布: 能够检测到的结构变异类型主要有：
生物信息学在基因芯片数据功能分析中的应用 2009-4-29 随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成，人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era)，向基因的功能及基因的多样性倾斜。通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析，研究相应基因在生物体内的功能，阐明不同层次多基因协同作用的机理，进而在人类重大疾病如癌症、心血管疾病的发病机理、诊断治疗、药物开发等方面的研究发挥巨大的作用。它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划。生物信息学在基因组学中发挥着重大的作用, 而另一项崭新的技术——基因芯片已经成为大规模探索和提取生物分子信息的强有力手段，将在后基因组研究中发挥突出的作用。基因芯片与生物信息学是相辅相成的，基因芯片技术本身是为了解决如何快速获得庞大遗传信息而发展起来的，可以为生物信息学研究提供必需的数据库，同时基因芯片的数据分析也极大地依赖于生物信息学，因此两者的结合给分子生物学研究提供了一条快捷通道。 本文介绍了几种常用的基因功能分析方法和工具： 一、GO基因本体论分类法 最先出现的芯片数据基因功能分析法是GO分类法。Gene Ontology（GO，即基因本体论）数据库是一个较大的公开的生物分类学网络资源的一部分，它包含38675 个Entrez Gene注释基因中的17348个，并把它们的功能分为三类：分子功能，生物学过程和细胞组分。在每一个分类中，都提供一个描述功能信息的分级结构。这样，GO中每一个分类术语都以一种被称为定向非循环图表（DAGs）的结构组织起来。研究者可以通过GO分类号和各种GO数据库相关分析工具将分类与具体基因联系起来，从而对这个基因的功能进行描述。在芯片的数据分析中，研究者可以找出哪些变化基因属于一个共同的GO功能分支，并用统计学方法检定结果是否具有统计学意义，从而得出变化基因主要参与了哪些生物功能。 EASE（Expressing Analysis Systematic Explorer）是比较早的用于芯片功能分析的网络平台。由美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员开发。研究者可以用多种不同的格式将芯片中得到的基因导入EASE 进行分析，EASE会找出这一系列的基因都存在于哪些GO分类中。其最主要特点是提供了一些统计学选项以判断得到的GO分类是否符合统计学标准。EASE 能进行的统计学检验主要包括Fisher 精确概率检验，或是对Fisher精确概率检验进行了修饰的EASE 得分（EASE score）。 由于进行统计学检验的GO分类的数量很多，所以EASE采取了一系列方法对“多重检验”的结果进行校正。这些方法包括弗朗尼校正法（Bonferroni），本杰明假阳性率法（Benjamini falsediscovery rate）和靴带法（bootstraping）。同年出现的基于GO分类的芯片基因功能分析平台还有底特律韦恩大学开发的Onto-Express。2002年，挪威大学和乌普萨拉大学联合推出的Rosetta 系统将GO分类与基因表达数据相联系，引入了“最小决定法则”（minimal decision rules）的概念。它的基本思想是在对多张芯片结果进行聚类分析之后，与表达模式
第二讲本体论马克思主义世界观 2008年10月 ◎第二讲，本体论（3周：10月7、23日；10月28、30日、11月4日、6日） 一、西方形而上学（本体论）及其发展史简介（马克思主义哲学之前） 二、马克思主义的唯物主义世界观 三、马哲诞生之后西方本体论哲学的进展 四、中国哲学（老子、易学）对本体论问题的解决 五、人类新哲学本体论建设任务 从幻灯片“渺小”中，我们能体会到我们人在宇宙中是如何的渺小。《苏菲的世界》：“哲学家从来不会过分习惯这个世界。对于他们而言，这个世界一直都有一些不合理，甚至有些复杂难解、神秘莫测。这是哲学家与小孩子共同具有的一种重要能力。你可以说，哲学家终其一生都像个孩子一样敏感。而大多数成人都把这世界当成一种理所当然的存在。” 一、西方形而上学（本体论）发展史简介 （一）概念。“形而上学”与“本体论”等概念及其关系 ◎“形而上学”这个词有三种不同的含义和用法。第一指对终极实在（ultimate reality）本性、本源、和存在状态的理性思考，形而上学即本体论，与价值论、认识论并列相对而言（狭义）。这里我们是在狭义上使用“形而上学”这个词的。 对于本体论的误解。1，从本体论是关于超验或先验的原理的系统，导出“这种哲学当然应归入客观唯心主义”的推论。（上海俞宣孟《本体论研究》）；2，将研究经验存在具体内容的学问，冠之以“本体论”之名。这与20世纪语言哲学的强势崛起有关。 “形而上学”的第二种用法是广义的用法，与亚里士多德在其《形而上学》一书中开创
的哲学传统一致，是指用高度抽象的概念去把握超验的，比经验知识更为深刻、更为普遍的本质性、规律性的内容。在此意义上，形而上学就是大哲学，被理解为包括本体论、价值论和认识论。第三种用法是从黑格尔之后，由马克思主义哲学用出来的，即相对于辩证思维方式的一种机械主义的思维方式，即在方法论意义上使用这个词。 ◎形而上学metaphysics一词起源于公元前70年的罗马，希腊漫游哲学家安德罗尼柯Andronicus在亚里士多德逝世300年后编纂他的著作时，把他归为“第一哲学”的论著放在了物理学论著之后，叫“meta (ta) physica”, or “following (the) Physics”，后来简化成Metaphysics，“meta”既有“后”的意思，又有“超”的意思，更由于亚里士多德关于“第一哲学”的内容使这个词渐渐地明确地有了“超越可感觉经验实在的内容”这样一种内涵。 ◎本体论ONTOLOGY（《中国大百科全书·哲学卷》）：在西方哲学中，指关于存在及其本质和规律的学说，来自拉丁文ON（存在、有、是）和ONTOS（存在物）。德国经院学者郭克兰纽（1547－1628）在其著作中第一次使用了“本体论”一词，将其解释为形而上学的同义语。 ◎（二）历史。1）古代。西方哲学起始于问：世界从哪里来（世界的本原），世界是什么（世界的本质）。开始形成的回答：水、气、火等等某种具体的物质是万物的本原，后来德谟克利特提出世界是由原子构成的。是实在论的、同时也是还原论的、分析的思路。◎“分析”一词有狭义与广义、或逻辑与生活两种。狭义地或逻辑地，分析与综合相对而言，广义或生活的用法等同于研究探讨，包括了辩证地研究、探讨。 ◎还原论是将物质的高级运动形式（如生命运动）归结为低级运动形式（如机械运动），用低级运动形式的规律代替高级运动形式的规律的方法。还原论认为，各种现象都可被还原成一组基本的要素，各基本要素彼此独立，不因外在因素而改变其本质。通过对这些基本要素的研究，可推知整体现象的性质。 ◎公理化是指通过运用公理方法的研究，建立起由公理表述的理论系统。其方法主要是：1）从它的诸多的概念中挑选出一组初始概念，即不加定义的概念，该理论中的其余概念，都由初始概念通过定义引入，即都用初始概念定义，其余为导出概念。2）从它的一系列命题中挑选出一组公理，即不加证明的命题，而其余的命题，都应用逻辑规则从公理推演出来，称为定理。应用逻辑规则从公理推演定理的过程称为一个证明，每一个定理都是经由证明而予以肯定的。由初始概念、导出概念、公理以及定理构成的演绎体系，称为公理系统。中学几何。 ◎古希腊哲学发展到巴门尼德（盛年约在公元前504－501年），将“存在”或“是”确立为哲学的对象，他区分了“非存在”和“存在”。非存在只是变动不居的感觉对象，存在是由思想才能把握的事物不变的共相或本质。认为理性把握的本质逻辑在先。确定时间在先回答的是起源问题，而确定逻辑在先则是要回答本质或本原问题。 ◎中国哲学对世界本体的把握思路完全不同，我们可在《易传》中看到。《易经·系辞下传》第二章：“古者包羲氏之王天下也，仰则观象於天，俯则观法於地，观鸟兽之文，与地
药物基因组学数据库 1、Drugbank 2、dgidb 3、pharmGKB 4、cancercommon 5、ChEMBL 6、mycancergenome 7、TTD 8、guidetopharmcology 9、clearityfoundation 10、CIViC https://https://www.doczj.com/doc/5c4226427.html,/#/home 11、DoCM https://www.doczj.com/doc/5c4226427.html,/ 1 Drugbank 药物和药物靶标资源库。DrugBank是一个独特的生物信息学/化学信息学资源，它结合了详细的药物（例如化学制品）数据和综合的药物靶点（即：蛋白质）信息。该数据库包含了超过4100个药物条目，包括超过800个FDA认可的小分子和生物技术药物，以及超过3200个试验性药物。此外，超过1.4万条蛋白质或药物靶序列被链接到这些药物条目。每个DrugCard条目包含超过80个数据域，其中一半信息致力于药物/化学制品数据，另一半致力于药物靶点和蛋白质数据。许多数据域超链接到其他数据库（KEGG、PubChem、ChEBI、Swiss-Prot和GenBank）和各种结构查看小应用程序。该数据库是完全可搜索的，支持大量的文本、序列、化学结构和关系查询搜索。DrugBank的潜在应用包括模拟药物靶点发现、药物设计、药物对接或筛选、药物代谢预测、药物
相互作用预测和普通药学教育。DrugBank可以在http://www.drugbank.ca 使用。广泛应用于计算机辅助的药物靶标的发现、药物设计、药物分子对接或筛选、药物活性和作用预测等。 在查询中，每一种药物对应1个DrugCard，即我们所得到的检索结果。每一个DrugCard都包含的数据信息分为药物、靶标和酶三部分。 药物信息包括了该药物的CAS号、商品名、分子式、分子量、SMILES、2D 和3D结构、logP、logS、pKa、熔点、吸收性、Caco-2细胞穿透性、药物类别和临床使用、性质描述、剂型与给药途径、半衰期、体内的生物转化、毒性、作用于哪些生物体、食物对服用的影响、与其它药物的相互作用、作用机理、代谢途径、药理学特征、与蛋白质的结合情况、溶解度、物质形态、同义词、关于合成的相关文献等，还与ChEBI、GenBank、PubChem等外部数据库有链接。 靶标的信息包括ID、名称、靶标基因的名称、蛋白质序列、残基数目、分子量、等电点、功能和活性、参与的代谢途径和反应、体内分布、靶标信号、跨膜区域、靶标基因序列及其在GenBank、HGNC等外部数据库中的ID和链接、参考文献，以及在GenBank和Swiss-Prot中的链接。 酶的信息包括名称、蛋白质序列、基因名称、在Swiss-Prot 等数据库中的链接。 在DrugBank的主界面上，在Browse菜单下可以浏览数据库的内容，其中PharmaBrowse为用户提供了分类浏览的功能。这为药剂师、医生以及寻找潜在药物的研究人员提供了方便。在Search下拉菜单下，就是Drug Bank的4类检索方式。ChemQuery允许用户通过绘制结构图或书写SMILES、分子式进行结构搜索。在检索过程中还可以对搜索药物类型、分子量范围、搜索结果相似度、结果数量最大值等进行设置。TextQuery则为文本检索功能。文本检索支持逻辑运算符连接及在特定领域内搜索。例如，在“dextromethorphan”中检索混合物，可以键入“mixtures：dextromethorphan”，即用分号在后面输入领域，同时可以加入逻辑运算符，例如，在“dextrome thorphan”和“doxylamine”2个领域进行检索，可以键入“mixtures:dextromethorphan AND mixtures:doxylamine”。SeqSearch为用户提供了通过序列检索蛋白质的功能。Data Extractor是1