【摘 要】
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土壤重金属污染范围大、危害性强,目前现有物理和化学方面的检测法有很明显的缺陷,开发一个新的检测法有很大的实际意义。随着生物技术的发展,基因表达数据库中积累了大量的植物应对不同重金属的表达谱,这为通过检测土壤中的植物基因表达特征来检测土壤重金属污染提供了可能。我们通过对这些重金属的基因表达谱的分析,试图找出不同重金属的特异响应基因特征,从而为基因检测土壤重金属污染提供Marker。本文通过对NCBI
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土壤重金属污染范围大、危害性强,目前现有物理和化学方面的检测法有很明显的缺陷,开发一个新的检测法有很大的实际意义。随着生物技术的发展,基因表达数据库中积累了大量的植物应对不同重金属的表达谱,这为通过检测土壤中的植物基因表达特征来检测土壤重金属污染提供了可能。我们通过对这些重金属的基因表达谱的分析,试图找出不同重金属的特异响应基因特征,从而为基因检测土壤重金属污染提供Marker。本文通过对NCBI数据库GEO中关于植物应对不同重金属响应的数据的收集、整理和筛选相关重金属实验数据,并对相关数据进行标准化处理,对处理后的数据进行相应的聚类分析,通过对分类分组的基因进行可视化、GO和KEGG等进一步统计整合分析,试图以拟南芥为研究对象,找出其应对砷、铁、镉和锌等重金属响应的基因表达特征,并对该方法可能存在的各种影响检测准确性的原因进行了分析和讨论。最后筛选出了41个响应铁的特异性表达、75个响应砷上调和109个响应砷下调的基因集,同时预测构建了这些基因的蛋白互作网络,得到了在蛋白互作网络的关键基因。
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