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生物信息学我有来头
1,序列比对(Sequence Alignment) 序列比对的基本问题是比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性.从生物学的初衷来看,这一问题包含了以下几个意义:从相互重叠的序列片断中重构DNA的完整序列.在各种试验条件下从探测数据(probe data)中决定物理和基因图存贮,遍历和比较数据库中的DNA序列比较两个或多个序列的相似性在数据库中搜索相关序列和子序列寻找核苷酸(nucleotides)的连续产生模式找出蛋白质和DNA序列中的信息成分序列比对考虑了DNA序列的生物学特性,如序列局部发生的插入,删除(前两种简称为indel)和替代,序列的目标函数获得序列之间突变集最小距离加权和或最大相似性和,对齐的方法包括全局对齐,局部对齐,代沟惩罚等.两个序列比对常采用动态规划算法,这种算法在序列长度较小时适用,然而对于海量基因序列(如人的DNA序列高达109bp),这一方法就不太适用,甚至采用算法复杂性为线性的也难以奏效.因此,启发式方法的引入势在必然,著名的BALST和FASTA算法及相应的改进方法均是从此前提出发的. 2, 蛋白质结构比对和预测 基本问题是比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性.蛋白质的结构与功能是密切相关的,一般认为,具有相似功能的蛋白质结构一般相似.蛋白质是由氨基酸组成的长链,长度从50到1000~3000AA(Amino Acids),蛋白质具有多种功能,如酶,物质的存贮和运输,信号传递,抗体等等.氨基酸的序列内在的决定了蛋白质的3维结构.一般认为,蛋白质有四级不同的结构.研究蛋白质结构和预测的理由是:医药上可以理解生物的功能,寻找dockingdrugs的目标,农业上获得更好的农作物的基因工程,工业上有利用酶的合成.直接对蛋白质结构进行比对的原因是由于蛋白质的3维结构比其一级结构在进化中更稳定的保留,同时也包含了较AA序列更多的信息.蛋白质3维结构研究的前提假设是内在的氨基酸序列与3维结构一一对应(不一定全真),物理上可用最小能量来解释.从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构.同源建模(homology modeling)和指认(Threading)方法属于这一范畴.同源建模用于寻找具有高度相似性的蛋白质结构(超过30%氨基酸相同),后者则用于比较进化族中不同的蛋白质结构.然而,蛋白结构预测研究现状还远远不能满足实际需要. 3, 基因识别,非编码区分析研究. 基因识别的基本问题是给定基因组序列后,正确识别基因的范围和在基因组序列中的精确位置.非编码区由内含子组成(introns),一般在形成蛋白质后被丢弃,但从实验中,如果去除非编码区,又不能完成基因的复制.显然,DNA序列作为一种遗传语言,既包含在编码区,又隐含在非编码序列中.分析非编码区DNA序列目前没有一般性的指导方法.在人类基因组中,并非所有的序列均被编码,即是某种蛋白质的模板,已完成编码部分仅占人类基因总序列的3~5%,显然,手工的搜索如此大的基因序列是难以想象的.侦测密码区的方法包括测量密码区密码子(codon)的频率,一阶和二阶马尔可夫链,ORF(Open Reading Frames),启动子(promoter)识别,HMM(Hidden Markov Model)和GENSCAN,Splice Alignment等等. 4, 分子进化和比较基因组学 分子进化是利用不同物种中同一基因序列的异同来研究生物的进化,构建进化树.既可以用DNA序列也可以用其编码的氨基酸序列来做,甚至于可通过相关蛋白质的结构比对来研究分子进化,其前提假定是相似种族在基因上具有相似性.通过比较可以在基因组层面上发现哪些是不同种族中共同的,哪些是不同的.早期研究方法常采用外在的因素,如大小,肤色,肢体的数量等等作为进化的依据.近年来较多模式生物基因组测序任务的完成,人们可从整个基因组的角度来研究分子进化.在匹配不同种族的基因时,一般须处理三种情况:Orthologous: 不同种族,相同功能的基因；Paralogous: 相同种族,不同功能的基因；Xenologs: 有机体间采用其他方式传递的基因,如被病毒注入的基因.这一领域常采用的方法是构造进化树,通过基于特征(即DNA序列或蛋白质中的氨基酸的碱基的特定位置)和基于距离(对齐的分数)的方法和一些传统的聚类方法(如UPGMA)来实现. 5, 序列重叠群(Contigs)装配 根据现行的测序技术,每次反应只能测出500 或更多一些碱基对的序列,如人类基因的测量就采用了短枪(shortgun)方法,这就要求把大量的较短的序列全体构成了重叠群(Contigs).逐步把它们拼接起来形成序列更长的重叠群,直至得到完整序列的过程称为重叠群装配.从算法层次来看,序列的重叠群是一个NP-完全问题. 6, 遗传密码的起源 通常对遗传密码的研究认为,密码子与氨基酸之间的关系是生物进化历史上一次偶然的事件而造成的,并被固定在现代生物的共同祖先里,一直延续至今.不同于这种"冻结"理论,有人曾分别提出过选择优化,化学和历史等三种学说来解释遗传密码.随着各种生物基因组测序任务的完成,为研究遗传密码的起源和检验上述理论的真伪提供了新的素材. 7, 基于结构的药物设计 人类基因工程的目的之一是要了解人体内约10万种蛋白质的结构,功能,相互作用以及与各种人类疾病之间的关系,寻求各种治疗和预防方法,包括药物治疗.基于生物大分子结构及小分子结构的药物设计是生物信息学中的极为重要的研究领域.为了抑制某些酶或蛋白质的活性,在已知其蛋白质3级结构的基础上,可以利用分子对齐算法,在计算机上设计抑制剂分子,作为候选药物.这一领域目的是发现新的基因药物,有着巨大的经济效益. 8.生物系统的建模和仿真 随着大规模实验技术的发展和数据累积，从全局和系统水平研究和分析生物学系统，揭示其发展规律已经成为后基因组时代的另外一个研究 热点-系统生物学。目前来看，其研究内容包括生物系统的模拟（Curr Opin Rheumatol，2007，463-70），系统稳定性分析（Nonlinear Dynamics Psychol Life Sci，2007，413-33），系统鲁棒性分析（Ernst Schering Res Found Workshop， 2007，69-88）等方面。以SBML（Bioinformatics，2007，1297-8）为代表的建模语言在迅速发展之中，以布尔网络 （PLoS Comput Biol，2007，e163）、微分方程（Mol Biol Cell，2004，3841-62）、随机过程（Neural Comput，2007，3262-92）、离散动态事件系统等（Bioinformatics，2007，336-43）方法在系统分析中已经得到应 用。很多模型的建立借鉴了电路和其它物理系统建模的方法，很多研究试图从信息流、熵和能量流等宏观分析思想来解决系统的复杂性问题（Anal Quant Cytol Histol，2007，296-308）。当然，建立生物系统的理论模型还需要很长时间的努力，现在实验观测数据虽然在海量增加，但是生物系统的模型辨 识所需要的数据远远超过了目前数据的产出能力。例如，对于时间序列的芯片数据，采样点的数量还不足以使用传统的时间序列建模方法，巨大的实验代价是目前系 统建模主要困难。系统描述和建模方法也需要开创性的发展。 9.生物信息学技术方法的研究 生物信息学不仅仅是生物学知识的简单整理和、数学、物理学、信息科学等学科知识的简单应用。海量数据和复杂的背景导致机器学习、统 计数据分析和系统描述等方法需要在生物信息学所面临的背景之中迅速发展。巨大的计算量、复杂的噪声模式、海量的时变数据给传统的统计分析带来了巨大的困难， 需要像非参数统计（BMC Bioinformatics，2007，339）、聚类分析（Qual Life Res，2007，1655-63）等更加灵活的数据分析技术。高维数据的分析需要偏最小二乘（partial least squares，PLS）等特征空间的压缩技术。在计算机算法的开发中，需要充分考虑算法的时间和空间复杂度，使用并行计算、网格计算等技术来拓展算法的 可实现性。 10, 生物图像 没有血缘关系的人，为什么长得那么像呢？ 外貌是像点组成的，像点愈重合两人长得愈像，那两个没有血缘关系的人像点为什么重合？ 有什么生物学基础？基因是不是相似？我不知道，希望专家解答。 11, 其他 如基因表达谱分析,代谢网络分析;基因芯片设计和蛋白质组学数据分析等,逐渐成为生物信息学中新兴的重要研究领域;在学科方面,由生物信息学衍生的学科包括结构基因组学,功能基因组学,比较基因组学,蛋白质学,药物基因组学,中药基因组学,肿瘤基因组学,分子流行病学和环境基因组学,成为系统生物学的重要研究方法.从现在的发展不难看出,基因工程已经进入了后基因组时代.我们也有应对与生物信息学密切相关的如机器学习,和数学中可能存在的误导有一个清楚的认识.
光从基因表达谱找有异常表达的基因也不全面。做出来的基因表达谱往往有很多基因存在差异，有的可能是一些下游的免疫生物学反应，有的可能是误差或个体差异（尤其是做的数量少时），剩下的可能才有加以考虑的价值。 另外，有时疾病易感基因本身表达并无改变，而是通过调控其它基因发挥作用。所以，致病基因的寻找应从多种途径着手。 一孔之见，如有谬误之处，请大家指教。 多谢verygood 兄，我的第一步可能只能做到表达谱的改变这一层次，如果有机会做下去的话，如你所言，应该从各种途径全面考虑。我现在的想法是以表达谱基因芯片技术为核心方法，做出患者和正常人小梁细胞基因表达谱的差异的总体信息，如maxon和你所说，这样可能找到新的致病相关基因，也可能不行，我想着起码是一个方面吧（不知对不对）。 我目前所能考虑的是如何组织自己的思路，来吧这个工作做好。还有几个问题请教： 1.基因文库的建立方法中，比如有一篇文章中选了1118个基因进行研究，通过BLAST，分成了已知基因、已知序列、未知基因等几类，我不明白他们是如何从基因文库（提取细胞全mRNA逆转录来的)中选定的?(还是从别的地方查到的?)，我理解好像是直接测序，请问是如何从基因文库中找出（分离）这些基因一一测序的？ 2.如何使用BLAST？比如同一文章中所说的已经测定出的1118个小梁细胞的表达谱基因序列我如何能查到？能给我讲解一下吗？太感谢了 有没有注意到一个问题,基因芯片只能检测已知的基因或序列,对于那些未知的则无能为力,一孔之见. Andrew说得不错，不过芯片中的基因数也在随对基因研究的深入而在不断增加。对普通的研究来说，主要的已知通路基本已能包括。 多谢指教。有能回答我上面几个问题的吗？我还是有些不明白，看了一天资料也没有明白。 请问：如果我用一个正常群体的基因表达谱cDNA定做了一个芯片（含已知的1118个基因），在与患者cDNA样品的杂交中发现有一个基因表达下调了或者不表达，其原因是什么呢？是真的没有表达还是别的？ 多谢多谢 样本是否一致？比如血细胞，其细胞亚群是否有可比性？ 有对照吗？ 样本是随机样本，小梁细胞是均一的内皮细胞。至于对照，你指的是阴性对照、阳性对照还是转录的内对照？ 小弟所知甚少，低级错误也可能犯，请多多指教。 除去实验和DNA芯片误差外，在与患者cDNA样品的杂交中发现有一个基因表达下调了或者不表达，需要用RT-PCR进行验证。其表达的下调或不表达，可能是受到其上游基因的调控，也可能是基因本身结构有改变，如无义突变可检测到表达的下降。对这些经RT-PCR证实后，应该进行测序，察看这些基因是否有结构的异常。 在天天站长和各位战友的帮助下，我对现在所申请的课题从无知到略懂，终于完成了自然科学基金申请书的写作，在明天，我们的这份凝结着大家的汗水和智慧的申请书就要送出去之前，对各位这几天来的帮助表示诚挚的感谢，尽管这是我第一次写这样的申请，尽管几乎没有中的可能，我还是觉得自己学到了很多东西，也结识了很多好朋友，真诚的感谢给了我这个机会！ 我把这份申请的正文部分放在了附件里了，希望感兴趣的朋友可以看一下，提一些宝贵意见，因为我认为这样的一个课题还是很值得去做的，尽管我们可能没有这个机会和能力去做。 再次感谢大家啦！ () 恭祝申请成功！！ 谢谢天天站长的指教，谢谢各位战友。 近日科研基金开始申报，老板急命申请课题。由于对基础刚刚接触，故请教站长以及各位战友。 1目前收集到一少见的单基因病（癫痫方面），在国内未见临床和基础报道。临床工作，包括留取血样已经完成。 2本病自从98年以来，致病基因得到了定位和克隆，但存在遗传异质性，相同的致病基因的突变位点也不相同。多篇文章发表在nature genetic等权威杂志上。最新的研究显示，仍有其他未知的致病基因。 3合作实验室，有曾经成功的定位和克隆了一例致病基因的经验。 我们申请的目的是致病基因的定位和克隆，并有望发现新的致病基因。 想请教各位： 1在目前仅仅掌握临床资料的情况下，能否提出申请？ 2还需要做那一方面的工作？ 2如果可以，可能申请失败的原因是什麽? 谢谢各位，急切盼望指教！谢谢 如果是单基因疾病，那要看你收集的家系怎么样了。另一个问题主要是你的临床诊断正确与否。我不是临床的，这个临床诊断事关重大，如果有些是诊断错误或分型有误的，很有可能导致无法discover disease gene 单基因疾病这方面的技术策略已经很成熟，有很多文献可以参考。国内也有多家研究机构在做。 我想研究下某个基因SNP与一种疾病的关联。国外已有报道在2个位点上有联系。那么我是进行RFLP分析，还是用SNP分析？ 各位大侠，我最近在做一个X染色体连锁遗传家系的疾病相关基因的定位，现在已用两个位点的MARKER(STR)做了基因组扫描，但是在连锁分析时遇到了困难，我用的是LINKAGE(version ). 我想请教各位在进行连锁分析时，性连锁与常染色体连锁遗传参数设置有何不同？急盼各位予以赐教，不胜感激！ 答无事转转 我想研究下某个基因SNP与一种疾病的关联。国外已有报道在2个位点上有联系。那么我是进行RFLP分析，还是用SNP分析？ RFLP是最早期的遗传标记(第一代)，随着遗传学的发展和测序片段的不断增多，已出现了第二代、第三代遗传标记。RFLP通过酶切作用进行分析，操作简单，花费不多，但特异性差，有被淘汰的趋势；SNP定位明确，相对花费较大，对其分析可以通过测序、小测序(Snapshot)、荧光探针、SNP芯片等方法。 具体行RFLP分析，还是用SNP分析看你的研究目标和经济实力。 请教verygood，能否介绍一下小测序（snapshot）？ 我最近想检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），但我要研究的病未见报道。请问我应对所有外显子测序吗？ coldant wrote: 请教verygood，能否介绍一下小测序（snapshot）？ 我最近想检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），但我要研究的病未见报道。请问我应对所有外显子测序吗？ Snapshot为小测序反应，其原理简单地说是首先扩增包含SNP在内的一段DNA模板，再对PCR产物进行纯化，加入带有不同荧光的ddNTP和中间探针（所谓中间探针即SNP前20个bp左右寡核苷酸序列，探针与ddNTP按照模板序列结合，因为是ddNTP，其后不能再延伸，而结合的ddNTP反应的就是SNP情况），再纯化一下进行电泳，根据不同的荧光可以判断相应SNP基因型。 该方法适用于对已知SNP等位基因型进行确认，对探针要求不高；但操作步骤多，大规模应用较为困难（采用基于毛细管的测序方法，如ABI3100测序仪系列时，相对工作量小些）。 检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），建议你先研究一下这些位点。当然如果基因序列很短，也可以直接测序，因为目前发现的SNP或mutation毕竟还只有预计值的2%左右。 Good luck 谢谢verygood：） 最近忙着论文答辩的事情。我对于这方面完全是菜鸟，但是老板说要有新意，同学给出了个这样的主意。 目前已经提取DNA，进行基因分型。但是我希望测序进行确定。上面提到的SNAPSHOT是小型测序，我已经确定了突变位点，片段在300bp左右，是否可以全部测序？ 另外是全部的样本测序还是就挑选几个杂合子和纯合子测就可以证明？这方面的资料在哪里有介绍？我还是新手：（ 无事转转 wrote: 谢谢verygood：） 最近忙着论文答辩的事情。我对于这方面完全是菜鸟，但是老板说要有新意，同学给出了个这样的主意。 目前已经提取DNA，进行基因分型。但是我希望测序进行确定。上面提到的SNAPSHOT是小型测序，我已经确定了突变位点，片段在300bp左右，是否可以全部测序？ 另外是全部的样本测序还是就挑选几个杂合子和纯合子测就可以证明？这方面的资料在哪里有介绍？我还是新手：（ 如果只是300bp，且标本不多的话，还是直接测序好，因为不仅可以明确已知的SNP基因型，还可能顺带发现一些文献未报道过的，这也就是说所有标本都要测序。 如果只想对已知的那些SNP进行基因分型，你可以采用SNAPSHOT方法，当然亦可以用RFLP，只是特异性差些，所得的条带不一定与目标SNP不同等位基因有关，可能切到染色体其他区域。 这方面到没有一定的资料，我们也是做过以后才逐渐理解的，具体采用何种技术还是因地制宜吧。 verygood wrote 检测某基因与疾病的关系，外显子较多（20），在其他疾病中已有突变热点（9、11、13、17exon），建议你先研究一下这些位点。当然如果基因序列很短，也可以直接测序，因为目前发现的SNP或mutation毕竟还只有预计值的2%左右。 谢谢verygood老师。我研究的基因编码区2930bp，mRNA5084bp，基因全长80kb。本打算直接测序，但病人组18例（石蜡），对照组20例（外周血DNA行吗？），费用可能要6万！！！，所以现在想改成PCR-SSCP加异常条带测序，您看行吗？ verygood wrote: 如果只是300bp，且标本不多的话，还是直接测序好，因为不仅可以明确已知的SNP基因型，还可能顺带发现一些文献未报道过的，这也就是说所有标本都要测序。 如果只想对已知的那些SNP进行基因分型，你可以采用SNAPSHOT方法，当然亦可以用RFLP，只是特异性差些，所得的条带不一定与目标SNP不同等位基因有关，可能切到染色体其他区域。 这方面到没有一定的资料，我们也是做过以后才逐渐理解的，具体采用何种技术还是因地制宜吧。 测序以后的结果要分析突变有什么软件检测呢？另外的统计学分析是不是有专门的生物统计学书有相关的介绍？还是就是普通的统计就可以了？ To coldant ： 对于初步研究，您的方法应该可行。 To 无事转转： 测序以后的结果分析突变主要通过序列比对初筛，可以利用Blast进行。不过确定是否确实为突变需要谨慎，应扩大样本再进行分型研究。 作疾病相关研究，你的case 和control太少了。一般国内期刊好像也要200对200，国外一般性期刊需要400-500对500左右。一流的杂志一般都是至少1000对1000的。由于你经费不足，你不可能作测序，你还是直接选用已知的位点做。因为这个基因跟多种疾病相关，说明这个基因很保守，很有可能跟你所研究的疾病相关，就算没有相关，通过与年龄、性别、该疾病的危险因素综合分析（就是玩数字游戏），一般总能发文章的。 寻找疾病相关基因的SNP，目前主要是直接测序（外周血抽提的DNA，而不是组织），通过对比病人和正常人（无该疾病的人）该基因序列，搜寻SNP。verygood所说的blast，实际上并不适用。 你可对目标SNP所在区域设计一对prime1，使得该SNP位于其中,PCR长度500bp左右。同时在PRIMER1覆盖的区域内，再设计一对PRIMER2。PRIMER2其中一个引物的3‘最后一个碱基必需是与目标SNP所在位点的正常碱基互补，如此，若病人在此位点突变，将导致PRIMER2一对引物不能扩增。另外PRIMER2与PRIMER1至少相距100多bp,PRIMER2产物为200多BP。这样，在一个PCR反应中同时放入这2对引物，就可以得到4个片段（在设计引物时，必须使得这4个片段的长度不同，以便电泳时区别），而含有目标SNP的个体，则只有3个片段，通过电泳，就可以确定是否该个体有突变。 这个方法具体的名称我忘了。希望能对你有所帮组。 maxon wrote: 寻找疾病相关基因的SNP，目前主要是直接测序（外周血抽提的DNA，而不是组织），通过对比病人和正常人（无该疾病的人）该基因序列，搜寻SNP。verygood所说的blast，实际上并不适用。 你可对目标SNP所在区域设计一对prime1，使得该SNP位于其中,PCR长度500bp左右。同时在PRIMER1覆盖的区域内，再设计一对PRIMER2。PRIMER2其中一个引物的3‘最后一个碱基必需是与目标SNP所在位点的正常碱基互补，如此，若病人在此位点突变，将导致PRIMER2一对引物不能扩增。另外PRIMER2与PRIMER1至少相距100多bp,PRIMER2产物为200多BP。这样，在一个PCR反应中同时放入这2对引物，就可以得到4个片段（在设计引物时，必须使得这4个片段的长度不同，以便电泳时区别），而含有目标SNP的个体，则只有3个片段，通过电泳，就可以确定是否该个体有突变。 这个方法具体的名称我忘了。希望能对你有所帮组。 呵呵，我指的是借用blast来方便序列的比对，当然applied biosystems有更好的软件，不过您如未购买相应仪器则很难获得。 至于标本量的多少，确实是越多越好。对于相对危险度为2的致病位点来说，case-control各1000例检测效能才能达到100%，病例数减少则检测效能也随之降低。但对于初步研究，还不清楚该位点是否有研究疾病有关就大规模投入，有可能颗粒无收。 供参考。 今天基康公司建议我直接测序，把样本4个一组形成一个“pool？”来测，节省经费。他们本来的建议是正常和病人各用4例分别形成1个“pool”来找SNP，然后用公司的TAG MAN（一种新技术）大规模检测SNP，但我没有这么多病人标本。所以只好只是测序。 请大侠看看这样好吗？如果我总共25例病人分成6个“pool”测序再分析可以吗？ 先谢谢了。 maxon wrote: 寻找疾病相关基因的SNP，目前主要是直接测序（外周血抽提的DNA，而不是组织），通过对比病人和正常人（无该疾病的人）该基因序列，搜寻SNP。verygood所说的blast，实际上并不适用。 你可对目标SNP所在区域设计一对prime1，使得该SNP位于其中,PCR长度500bp左右。同时在PRIMER1覆盖的区域内，再设计一对PRIMER2。PRIMER2其中一个引物的3‘最后一个碱基必需是与目标SNP所在位点的正常碱基互补，如此，若病人在此位点突变，将导致PRIMER2一对引物不能扩增。另外PRIMER2与PRIMER1至少相距100多bp,PRIMER2产物为200多BP。这样，在一个PCR反应中同时放入这2对引物，就可以得到4个片段（在设计引物时，必须使得这4个片段的长度不同，以便电泳时区别），而含有目标SNP的个体，则只有3个片段，通过电泳，就可以确定是否该个体有突变。 这个方法具体的名称我忘了。希望能对你有所帮组。 呵呵，谢谢了。我在相关文献上看到的是设计2个引物（突变和未突变的），另外反义引物相同。正常对照组设计的引物很象你所谈到的PROMER2。我就纳闷为什么这样做？ verygood wrote: To 无事转转： 测序以后的结果分析突变主要通过序列比对初筛，可以利用Blast进行。不过确定是否确实为突变需要谨慎，应扩大样本再进行分型研究。 确定是不可能做出结论，只是提出个展望。测序以后可以用SEQUENCEMAN软件分析，但是后面我想加个RFLP，按照相关文献报道来进行。这样分析起来好象就有更多的数据支持。 coldant wrote: 今天基康公司建议我直接测序，把样本4个一组形成一个“pool？”来测，节省经费。他们本来的建议是正常和病人各用4例分别形成1个“pool”来找SNP，然后用公司的TAG MAN（一种新技术）大规模检测SNP，但我没有这么多病人标本。所以只好只是测序。 请大侠看看这样好吗？如果我总共25例病人分成6个“pool”测序再分析可以吗？ 先谢谢了。 呵呵，你也是在基康做吗？他们好象是用探针来检测SNP啊。我听说探针的准确性不如直接测序。不知道他们和你提出的是什么样的建议？：） maxon wrote: 作疾病相关研究，你的case 和control太少了。一般国内期刊好像也要200对200，国外一般性期刊需要400-500对500左右。一流的杂志一般都是至少1000对1000的。由于你经费不足，你不可能作测序，你还是直接选用已知的位点做。因为这个基因跟多种疾病相关，说明这个基因很保守，很有可能跟你所研究的疾病相关，就算没有相关，通过与年龄、性别、该疾病的危险因素综合分析（就是玩数字游戏），一般总能发文章的。 5555555，可是我收集不到这么多的病例呀，经费也有限。 您说的直接做已知位点是什么方法啊？另外您有看过《生物学统计》这样的书吗？听说参照它就可以进行相关的分析了。上海哪个图书馆或是书店有呀？ 具体什么方法我忘了。统计学主要就是T检验和X2 多态性分析方法有两大类： 其一，基于家系分析，主要采用连锁不平衡方法。 其二，基于case-control，如maxon所言，主要就是T检验和X2 。但是应注意control是否能代表所抽样的群体。因抽样错误而导致的假阳性结果在早期文献中比比皆是，这已逐渐引起大家的关注。 无事转转wrote： 呵呵，你也是在基康做吗？他们好象是用探针来检测SNP啊。我听说探针的准确性不如直接测序。不知道他们和你提出的是什么样的建议？：） 看样子无事转转做的工作与我的很相似，可以多多交流！ 基康公司建议：病人与对照各25例（病人只收集到25例），4例一组形成一个“pool”，PCR扩增所以外显子，直接测序。（节省费用） 申能公司建议：对每个病人进行扩增，直接测序，与genbank比较（不设对照组，费用18000元/10例） 北京鼎国公司：PCR-SSCP，（正常，病人各25例） 请verygood，maxon，无事转转等战友们参谋参谋，哪个可行？ 申请斑竹们帮助。 coldant wrote: 看样子无事转转做的工作与我的很相似，可以多多交流！ 基康公司建议：病人与对照各25例（病人只收集到25例），4例一组形成一个“pool”，PCR扩增所以外显子，直接测序。（节省费用） 申能公司建议：对每个病人进行扩增，直接测序，与genbank比较（不设对照组，费用18000元/10例） 北京鼎国公司：PCR-SSCP，（正常，病人各25例） 请verygood，maxon，无事转转等战友们参谋参谋，哪个可行？ 申请斑竹们帮助。 我病例30，对照12。人家的建议是直接测序。我想测序以后再做个RFLP，因为是要写论文，所以内容不可以少。
这个要自己想清楚了，本人是10年生物学研究生毕业，感觉工作不是很好找。如果是大学老师的话，一般需要时博士在读或者毕业，而且据我所知待遇也不怎么高，我的导师也就3000多吧，我们是211工程学校，可能学校不同情况也不一样。说实话考研不难考，只要你英语过线，考博比考研还简单，就是传说中的好进不好毕业，毕业需要发表论文，硕士一篇，博士三篇，好的学校对论文的质量还有具体要求。个人认为要是你刚开始当老师的话，还是踏实的干段时间，考研没有你想象的那么有用，特别是生物。当然，这个还是要你自己决定。
2013年，消费级基因检测公司开始“登陆”中国，此后不断蓬勃发展。据不完全统计，中国现在的消费级基因检测公司超过了200家。即便如此，我国消费级基因检测领域仍然存在较大的发展空间。在中国，2016年参与消费级基因检测并拥有自身数据的个人用户总量约为10万人，2017年约为30万人。目前，中国消费级基因检测服务的人口渗透率是。
消费级基因检测虽多样，但肿瘤易感基因、慢性病遗传病基因、产前与母婴诊断以及各类包括营养代谢、美容养颜、运动机能、天赋基因检测的浅层类检测这四类是主要的检测板块。其中，肿瘤易感基因检测不论是在需求规模上还是消费者的接受意愿上，都有相对较大的发展空间。
大连元和健路基因检测的产品中包含常见疾病检测27项；肿瘤易感男15项，女18项；代谢水平9项；罕见疾病10项；个体特征13项；运动效果12项；药物反应9项；元和健路基因检测除了拥有卫计委认证的医学检验实验室之外，还拥有一支专业的基因解读专家团队，团队中有遗传咨询师、营养咨询师、运动指导师、还有《执业医师》资质的全科医生都会根据您自身的基因特点定制适宜您身体状况的营养饮食、运动的方式方法、帮您改变您不良生活方式，从而减少高患病风险的环境、生活习惯等后天诱发因素，结合科学有效的健康管理方案，可有效延缓甚至避免疾病的发生，让我们能够安心享受健康快乐生活！
1、新生儿基因筛查：婴儿出生24-48小时内，从脚跟处采集血样并送到实验室分析，目的为新生儿进行基因筛查，及早确定生命早期治疗的遗传性疾病；2、无创产前检测（NIPT）：国内基因测序临床转化最成熟的项目，采取孕妇静脉血，利用第二代测序技术对血浆中的游离DNA片段（包含胎儿游离DNA）进行测序与生物信息分析，从中判断胎儿是否患三大染色体疾病；3、肿瘤分子诊断&疾病早筛：通过肿瘤基因检测早期发现和诊断癌症；4、用药指导&伴随诊断：主要采用分子诊断技术进行患者用药指导，实现科学服药与疗效最大化，而伴随诊断是一种体外诊断技术，针对患者提供特定治疗药物的治疗反应信息，帮助医生作出最佳诊断。5、心血管&遗传疾病：通过分子生物学相关技术对血液、体液中的分子标志物或生物大分子进行检测来进行心血管与遗传疾病相关的诊断；6、母婴健康&微生物：新生儿出生前多种因素，如剖腹产、抗生素治疗、益生菌、营养补充剂、宠物等都会影响婴幼儿体内的菌群平衡，所以检测微生物能及时发现菌群是否紊乱，是否引发婴儿免疫系统异常造成疾病风险；7、病原微生物检测：应用分子生物学技术快速检测病原微生物，对感染性疾病的诊断意义重大。近几年全球出现的几次重大疫情，都采用了NGS鉴定分析；8、微生物控制慢病健康：微生物生态系统与人体健康状况紧密联系。失衡的微生态系统会导致多种慢性疾病，例如肥胖症、II 型糖尿病、肠炎（IBD）以及抑郁症等；9、抗生素耐药性与养殖：目前临床用药及畜牧养殖中，明令禁止滥用抗生素，以避免丛生刀枪不入的超级耐药细菌，微生物检测能辅助判断抗生素用量及效果；10、精准营养食品专业：通过基因测序可提前预知自身是否具有患糖尿病、肥胖的高风险。为此靶向设计、精准制造营养、健康的个性化食品；11、药物基础研究与药物临床测试：通过药物相关的基因检测结果，能为制定个体化给药方案提供科学依据，目前不少创业公司聚焦研究药物相关基因与药物代谢动力学和产生药物不良反应个体的相关性，建立中国人临床用药数据库；12、消费级基因检测：能预测未来患病风险，也是目前颇具争议的热点话题。该门类下有祖源分析、疾病易感基因筛查、宠物基因检测、DNA应用商店等细分领域。
基因检测行业基本概况分析
基因检测是通过血液、其他体液、或细胞对DNA进行检测的技术，是取被检测者外周静脉血或其他组织细胞，扩增其基因信息后，通过特定设备对被检测者细胞中的DNA分子信息作检测，分析它所含有的基因类型和基因缺陷及其表达功能是否正常的一种方法。
基因检测可以诊断疾病，也可以用于疾病风险的预测。目前，全球基因检测应用领域主要集中在肿瘤学、生命科学、生育与基因健康三大领域，其中肿瘤学、生育与基因健康占据着80%以上的份额。
全球基因检测应用领域占比统计情况
数据来源：前瞻产业研究院整理
2018年全球基因测序市场规模突破百亿美元
近年来，在市场需求推动下，基因检测行业发展迅速。尤其是肿瘤病人对于治疗及检测的需求持续快速释放，拉动了对基因检测的需求增长。据前瞻产业研究院发布的《中国基因检测行业战略规划和企业战略咨询报告》统计数据显示，2012-2015年，全球基因测序市场规模年增长率在10-30%左右，市场规模由35亿美元增长至59亿美元，到了2018年全球基因测序市场规模突破百亿美元，达到117亿美元。
2012-2018年全球基因测序市场规模统计情况
数据来源：前瞻产业研究院整理
各国来看，美国、英国等发达国家都是基因检测大国，基因检测已经成为这些发达国家新兴的主导产业。其中，美国2014年就有超过500万人接受基因检测;在英国，基因检测则已在健康超市里出现。
预计2018年中国基因检测市场规模将突破200亿元
相比发达国家，我国在基因科技开发与应用上并未落后多少。国家层面也颇为重视基因检测行业的发展，先后在多项重要政策文件中提及支持基因检测发展。
另外，市场需求方面，截至2017年，中国累计参与消费基因检测的人数达到30万人(DTC市场，不包括体检、保险等进行基因检测的人数)。随着我国经济的快速发展，人们生活水平的不断提高，消费能力和健康保健意识愈加强烈，预估我国每年基因检测量至少在300万人次以上，且逐年递增。
而从市场规模来看，截止至2017年中国基因检测行业规模已达到158亿元，同比增长。2018年市场规模预计在207亿元左右，延续快速增长势头。
2012-2018年中国基因检测市场规模统计及增长情况预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
总体而言，基因检测行业还处于早期阶段，市场渗透率不高，但规模增长较快，潜在需求巨大，未来发展前景可期。
测序成本下降大势所趋，肿瘤将继续成为主战场
1、未来基因检测行业规模、应用领域要不断扩大，测序成本下降是必然趋势。价格的下降可以令基因测序变得越来越简单，使之前很多难以实现的科学问题得到解决，能在更广阔的研究领域上发挥作用，包括临床诊断，遗传检测，个人基因组等，从而推动行业规模的进一步增长。
2、除了测序成本下降，肿瘤将继续成为基因检测市场竞争的主战场。随着基因检测技术发展及肿瘤个体化用药的爆发，预计2025年肿瘤基因检测在肿瘤患者中渗透率达30%-40%;而当前基因检测的价格区间大致在3000-10000元，考虑到基因测序价格不断下降以及有望进入医保等因素，预计2025年肿瘤基因检测价格区间降至2000-6000元。据此预测，到2025年，我国肿瘤基因测序市场规模将达到120-480亿元。
3、样本积累仍将是目前许多基因检测公司的主要发力点。但随着样本量的增加，现有的依托公有数据库、算法相对传统的生物信息分析软件，将无法满足基因检测公司业务发展的需要及用户需求。云计算和人工智能技术的发展，为大规模、快速运算和分析基因大数据提供了便利条件，而这在未来基因检测行业市场竞争中，将发挥越来越重要的作用。
全球基因测序行业相关公司：宜曼达(Illumina)、赛默飞世尔(TMO)、太平洋生物科学(PACB)、Foundation Medicine(FMI)等
本文核心数据：全球基因测序市场规模、全球基因测序市场下游应用分布、全球基因测序市场区域分布等
基因测序是指通过一定的技术手段分析DNA或者RNA片段中的碱基序列，从而为生物学和医学的研究发现提供支持。基因测序能够从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性，个体的行为特征及行为合理，如癌症或白血病，运动天赋，酒量等。
全球基因测序发展历程
从1988年人类基因组计划启动开始，基因组学应用的壮阔前景开始展现在人类面前。1998年毛细管测序技术问世，测序提速10倍，原计划15年完成的人类基因组计划加快进度。2006年，第二代测序仪诞生，成本下降百倍，形成“超摩尔定律”之势。
随着测序成本的显著降低和生物信息分析能力的显著上升，美国等西方发达国家已在这一领域做出前瞻式布局：鼓励高端测序仪的研发和商业化、建立配套的生物信息计算平台、推进基因组领域的科学研发和临床转化。
全球基因测序市场增长迅速
近几年来基因测序市场规模飞速发展，据BBC Research数据显示，2010-2019年全球基因测序市场规模呈现连续增长趋势，增速普遍超过10%，2019年全球基因测序市场规模约为126亿美元，按照增速初步测算，2020年全球基因测序市场规模约为149亿美元。
学术研究是基因测序主要应用市场
从全球基因测序下游应用分布来看，学术研究用途在2020年占据最大份额，达到约54%。预计该部分将从2021年到2026年以稳定的复合年增长率进一步扩大。这种增长可归因于NGS解决方案在研究项目中的应用在大学和研究中心进行。其次，在临床研究中，基因测序市场占总市场的约18%;医院诊所的应用市场占比约为14%，位列第三。
欧美市场总和超过全球市场七成
在全球市场区域分布来看，根据Market Research Future等机构发布数据，2020年全球基因测序市场分布最广的是欧洲，其次是美洲，欧美市场合计约占72%。相比来说，亚太地区和中东、非洲地区的基因测序市场规模则较小，亚太地区的市场占比仅为20%。
基因测序市场具有巨大增长空间
随着基因测序技术的高速发展，临床诊断、药物、个体化治疗、农业等领域发生了巨大的变革，并且随着社会各界对基因测序应用行业的关注度越来越高，各领域基于基因测序应用的需求也越来越大。预计2021-2026年全球基因测序市场规模仍将继续保持快速增长，到2026年规模将突破400亿美元。
因为基因的破译是一个繁琐的工程，而且精密度非常高，所以说这是世界上最复杂的谜题之一。
现代遗传学概论
1、新生儿基因筛查：婴儿出生24-48小时内，从脚跟处采集血样并送到实验室分析，目的为新生儿进行基因筛查，及早确定生命早期治疗的遗传性疾病；2、无创产前检测（NIPT）：国内基因测序临床转化最成熟的项目，采取孕妇静脉血，利用第二代测序技术对血浆中的游离DNA片段（包含胎儿游离DNA）进行测序与生物信息分析，从中判断胎儿是否患三大染色体疾病；3、肿瘤分子诊断&疾病早筛：通过肿瘤基因检测早期发现和诊断癌症；4、用药指导&伴随诊断：主要采用分子诊断技术进行患者用药指导，实现科学服药与疗效最大化，而伴随诊断是一种体外诊断技术，针对患者提供特定治疗药物的治疗反应信息，帮助医生作出最佳诊断。5、心血管&遗传疾病：通过分子生物学相关技术对血液、体液中的分子标志物或生物大分子进行检测来进行心血管与遗传疾病相关的诊断；6、母婴健康&微生物：新生儿出生前多种因素，如剖腹产、抗生素治疗、益生菌、营养补充剂、宠物等都会影响婴幼儿体内的菌群平衡，所以检测微生物能及时发现菌群是否紊乱，是否引发婴儿免疫系统异常造成疾病风险；7、病原微生物检测：应用分子生物学技术快速检测病原微生物，对感染性疾病的诊断意义重大。近几年全球出现的几次重大疫情，都采用了NGS鉴定分析；8、微生物控制慢病健康：微生物生态系统与人体健康状况紧密联系。失衡的微生态系统会导致多种慢性疾病，例如肥胖症、II 型糖尿病、肠炎（IBD）以及抑郁症等；9、抗生素耐药性与养殖：目前临床用药及畜牧养殖中，明令禁止滥用抗生素，以避免丛生刀枪不入的超级耐药细菌，微生物检测能辅助判断抗生素用量及效果；10、精准营养食品专业：通过基因测序可提前预知自身是否具有患糖尿病、肥胖的高风险。为此靶向设计、精准制造营养、健康的个性化食品；11、药物基础研究与药物临床测试：通过药物相关的基因检测结果，能为制定个体化给药方案提供科学依据，目前不少创业公司聚焦研究药物相关基因与药物代谢动力学和产生药物不良反应个体的相关性，建立中国人临床用药数据库；12、消费级基因检测：能预测未来患病风险，也是目前颇具争议的热点话题。该门类下有祖源分析、疾病易感基因筛查、宠物基因检测、DNA应用商店等细分领域。
全球基因测序行业相关公司：宜曼达(Illumina)、赛默飞世尔(TMO)、太平洋生物科学(PACB)、Foundation Medicine(FMI)等
本文核心数据：全球基因测序市场规模、全球基因测序市场下游应用分布、全球基因测序市场区域分布等
基因测序是指通过一定的技术手段分析DNA或者RNA片段中的碱基序列，从而为生物学和医学的研究发现提供支持。基因测序能够从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性，个体的行为特征及行为合理，如癌症或白血病，运动天赋，酒量等。
全球基因测序发展历程
从1988年人类基因组计划启动开始，基因组学应用的壮阔前景开始展现在人类面前。1998年毛细管测序技术问世，测序提速10倍，原计划15年完成的人类基因组计划加快进度。2006年，第二代测序仪诞生，成本下降百倍，形成“超摩尔定律”之势。
随着测序成本的显著降低和生物信息分析能力的显著上升，美国等西方发达国家已在这一领域做出前瞻式布局：鼓励高端测序仪的研发和商业化、建立配套的生物信息计算平台、推进基因组领域的科学研发和临床转化。
全球基因测序市场增长迅速
近几年来基因测序市场规模飞速发展，据BBC Research数据显示，2010-2019年全球基因测序市场规模呈现连续增长趋势，增速普遍超过10%，2019年全球基因测序市场规模约为126亿美元，按照增速初步测算，2020年全球基因测序市场规模约为149亿美元。
学术研究是基因测序主要应用市场
从全球基因测序下游应用分布来看，学术研究用途在2020年占据最大份额，达到约54%。预计该部分将从2021年到2026年以稳定的复合年增长率进一步扩大。这种增长可归因于NGS解决方案在研究项目中的应用在大学和研究中心进行。其次，在临床研究中，基因测序市场占总市场的约18%;医院诊所的应用市场占比约为14%，位列第三。
欧美市场总和超过全球市场七成
在全球市场区域分布来看，根据Market Research Future等机构发布数据，2020年全球基因测序市场分布最广的是欧洲，其次是美洲，欧美市场合计约占72%。相比来说，亚太地区和中东、非洲地区的基因测序市场规模则较小，亚太地区的市场占比仅为20%。
基因测序市场具有巨大增长空间
随着基因测序技术的高速发展，临床诊断、药物、个体化治疗、农业等领域发生了巨大的变革，并且随着社会各界对基因测序应用行业的关注度越来越高，各领域基于基因测序应用的需求也越来越大。预计2021-2026年全球基因测序市场规模仍将继续保持快速增长，到2026年规模将突破400亿美元。
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摘要内容：成本分析是在核算资料的基础上，通过深入分析，正确评价企业成本计划的执行结果，提高企业和职工讲求经济效益的积极性。成本分析揭示了成本升降的原因，正确地查明影响成本高低的各种因素及其原因，进一步提高企业管理水平。为了寻求进一步降低成本的途径和方法。成本分析还可以结合企业生产经营条件的变化，正确选定适应新情况的最合适的成本水平。本文应用对比分析法、因素分析法、相关分析法对成本分析方法及应用进行了阐述，以期测定各个因素变动对成本计划完成情况的影响程度，并据此对成本计划执行情况进行评价，提出改进措施，找出相关指标之间规律性的联系，从而为企业成本管理服务。利用成本分析，进行事前、事中、事后的成本分析，可使企业的成本控制有可靠的目标，防止实际成本超过目标成本的范围，对成本执行结果进行评价，分析产生问题的原因，总结成本降低的经验，以利于下一期的成本控制活动的开展。
关键词： 物流 成本管理 对策 中国论文 职称论文【摘要】 成本管理在物流经营中占有重要地位，是企业对物流进行有效管理的手段。如何在激烈的市场竞争和瞬息万变的市场环境下提高物流效率、降低物流成本、获取最大利润是物流企业面临的一个重要问题。本文对目前形势下的企业物流成本管理中存在的问题进行了分析，并提出相应的对策。一、我国物流业的发展现状据有关统计数据显示，我国物流总额与国内生产总值GDP相比的物流需求系数由2006年的提高到了2007年的，表明社会经济发展对现代物流业需求有继续增大的趋势。在举办北京奥运会的经济背景下，我国物流业发展将面临着新的机遇和挑战。各级政府主管部门将加大对物流业发展的重视和支持力度，物流服务逐步由单一运输向配送、仓储、包装、加工、金融服务一体化发展，向供应链整合与一体化管理发展。同时，区域物流逐步整合，泛珠三角、长三角与长江流域区域物流中心与国际物流中心正在形成，第三方物流企业快速成长。由于从2008年开始，我国对国外物流企业的市场进入壁垒和对国内物流企业的保护不复存在，国外物流巨头将依托其国际网络和整体优势，加强对国内物流企业的收购和整合，以抢占国内高端物流服务市场和中小客户市场，国内物流企业面临着新的挑战。据中国物流与采购联合会公布的最新统计数据显示，2007年我国社会物流总成本为45 406亿元，根据国际通用的衡量物流成本的指标——社会物流总成本与国内生产总值GDP比例，计算出该指标为，而美国数十年来该指标一直保持在9%左右。这说明我国的物流成本的管理水平还很低。通过对2007年我国社会物流总成本结构的分析，笔者发现它呈现以下特点：（一）运输成本呈加快增长态势2007年运输成本为24 708亿元，同比增长，增幅比2006年提高个百分点，占社会物流总成本的。（二）保管成本增长较快2007年保管成本为14 943亿元，同比增长，增幅比2006年提高个百分点，占社会物流总成本的。（三）管理成本稳步增长2007年管理成本为5 755亿元，同比增长，增幅比2006年提高个百分点，占社会物流总成本的。二、现阶段我国物流成本管理存在的问题及分析（一）基础设施落后和物流投资规模较小导致运输、保管成本过高我国物流企业基础设施落后且布局也不合理，同时物流投资规模相对较小，滞后于物流需求的增长，这是当前国民经济发展中出现交通瓶颈、物流不畅的主要原因之一，也是我国企业物流效率相对较低、物流成本依然偏大的重要原因。在微观方面，我国物流行业内部设施大部分已陈旧或老化，装卸搬运机械化水平低，难以适应经济形势发展的需要；多数企业自身扩大再生产资金严重不足，无法进行技术设备的更新和改造。在宏观方面，国家财政对物流基础设施建设的投资力度不够，物流基础设施大大低于世界平均水平；现行国家增值税税收政策不允许企业抵扣固定资产的进项税额，制约了物流企业固定资产更新的需求，加大了物流行业企业的税负。（二）物流管理效率低下引起管理成本过高1.管理水平落后。大部分物流企业的管理者素质较低，具有中专以上文化程度的仅占整个物流行业职工总数的10%左右，大大低于其他行业。同时，许多物流企业片面追求“大”和“全”的发展，而忽视了企业自身素质和服务质量的提高，企业的管理还停留在原来粗放式、低效的管理水平上。2.信息技术落后。我国传统物流以经营仓储、运输、装卸、养护为重点，不重视对商品配送、流通加工、企业内部的信息化改造，更不重视物流信息的收集、处理及发布和物流技术的引进，信息处理水平只相当于世界平均水平的。（三）物流成本的核算存在明显缺陷我国目前企业财务制度中没有对物流成本设立单独的会计科目来进行核算，而是将与物流活动相关的各种支出列示于企业的各项费用内，或者仅仅将部分的物流成本随材料、制造费用等计入产品的制造成本中。另外，人们往往比较重视运输费、搬运费等显性成本，对于物流环节所消耗的资金利息、设备折旧、人员培训等隐性成本特别是物流活动组织不当所导致的风险和由于效率低下而增加的时间成本，还缺乏足够的认识。日常采用的标准会计成本法一般没有将与库存有关的成本，诸如保险和税收、租金、存货占用的资金及建设仓库所需的资本费用等计算在库存成本内，导致其被低估或模糊。而先进国家的实践证明，对于自营物流的成本支出而言，实际发生的物流成本远远高于外部支付额数倍以上。所以，从现代物流管理的角度来看，企业还没有真正把握实际的物流成本，决策者也很难从现行的会计系统中获得物流成本数据。（四）物流成本控制的手段和方法不成熟目前，我国企业只停留在依靠企业内部物流活动的分析，寻求降低物流成本的方法和措施，注重单个成本的降低，很少注意外部环境的变化，也不考虑从整个供应链的角度去增加绩效，诸如与生产和销售部门共同去研究物流成本问题，解决机构之间的壁垒问题，仍是一个较为封闭的内部决策支持系统。随着经济的发展，物流企业必将面临多变的市场环境和更大的生存风险，有些物流企业重业务发展、忽视风险防范，增加了风险防范的成本。同时，在成本信息交流、反馈以及监督评价中，重视有形成本动因，忽视无形成本动因，不能完整地反映新形势下物流企业的经营活动及战略思想。 三、针对目前物流成本管理存在的问题拟采取的对策面对全球激烈的市场竞争，人们把探寻利润的目光转向以降低流通费用被誉为“第三利润源泉”的物流领域，越来越多的企业对物流成本管理高度重视，力图通过降低物流成本，增强竞争优势。针对企业物流成本管理中存在的问题，笔者认为可以采取以下措施：（一）加大对基础设施的投入和构建物流信息平台，提升信息化水平国家应在目前交通网络的基础上，加强区域交通网络的规划，加快城际交通线路的建设，完善港口物流，构筑航空、水运、铁路和公路等有机衔接的综合立体交通网络。可以采用多元投资渠道，动员全社会的力量，打破行政限制、行业限制、所有制限制，在统一规划和科学管理的基础上，鼓励和支持各种企业参与高标准、高效率的物流基础设施建设和发展，尽快形成配套的综合运输网络、完善的仓储配送设施、先进的信息网络平台等，特别要兼顾近期运作和长远发展的需要，对现有资源进行有效整合和重新配置，防止物流设施单一、投资分散或重复建设。加快各地区网络基础设施的对接和衔接，逐步建立商业信息数据库，形成电子商务平台，并建立和完善相关的法规、制度，为网络交易和结算提供法律保障。在整个物流的运作过程中，利用EDI、3G、RF、Internet等现代信息技术，围绕采购、生产、仓储、包装、运输、配送等物流活动的各个环节进行信息的采集、交换、传输和处理，使各个节点能够有效地相互协作和无缝对接，构造出合理优化的物流供应链，降低企业物流成本，提高企业的物流效率。（二）大力推广国家标准并完善物流成本的核算2007年5月正式实施的国家标准《企业物流成本构成与计算》（GB/T20523-2006），被专家誉为“填补了国内物流成本计算和管理的空白”，它为我国企业实施物流管理提供了重要的基础手段，实现了企业物流成本管理由定性决策向定量分析的跨越，使企业可以准确了解自身的物流成本支出，并且使不同企业之间实施物流成本的比较成为可能，对提高物流管理水平、发展社会化物流具有重要的促进作用。我国应加强该标准的宣传和推广力度，使标准尽快在实践中发挥作用。在现行会计制度下，可增加企业物流成本的核算和报告，并按照上述标准设计《企业物流成本主表》和附表《企业自营物流成本支付形态表》，为企业管理人员提供决策依据。（三）努力降低保管成本，大力发展第三方物流目前，可以采取如下措施来降低保管成本：对现有仓库设施进行有效整合与改造，减少闲置仓库，使之充分利用；对仓库物品采用ABC分类法，将企业的物流成本划分为重点控制、一般控制、忽略控制三类，重点控制A类物流领域的成本发生源；合理控制库存水平，选择恰当的库存订货模型，协调库存成本和订货成本来加速资金周转、降低库存费用等。中小企业的规模和实力决定了它们在建立企业物流服务链条和网络时的不尽完善，如果它们也在内部投入大量资金进行物流管理，既削弱了企业对核心生产能力的关注，也不能发挥社会化物流的规模经济优势。笔者认为，可以采取对现有企业进行重组、改造和制度创新的措施。同时，国家也应出台财政税收优惠政策和相关法规予以支持，通过市场形成第三方物流或物流企业集团，达到规模效应，逐步实现由“企业物流”向“物流企业”的转化。（四）运用战略管理思想实施物流企业的成本控制传统的物流管理方式使企业的采购、制造、市场营销、配送等功能分割，物流成本的计算、管理与控制分块进行，无法对成本进行权衡和控制。根据效益背反理论，由于物流各子系统间的成本存在此消彼长的关系，因而子系统成本的降低并不一定能够降低物流总成本。只有通过协调物流各子系统间的运作，将物流成本的管理与企业竞争战略联系起来，才能真正有效地降低包含在产品成本中的物流成本，实现企业资源的优化管理。也就是采取从战略以及全方位寻求并拓展成本控制的方法，实现成本管理的事前计划、事中控制、事后分析，体现预测、计划、决策、控制、分析、考核全方位的管理模式。同时，在物流活动中组织实施作业成本管理法，深入到企业的作业层次，对运输、库存、包装、装卸、流通加工等多项作业环节分析、挖掘成本动因，消除作业链中一切非增值作业，并融入战略管理思想，才能促进企业整体价值链的优化，保持长久的竞争力，获得更多的市场份额。【主要参考文献】〔1〕 王丹惠.谈谈物流企业的战略成本管理〔J〕.财会通讯，2007，（1）.〔2〕 刘春霞.我国工业企业物流成本管理的发展现状及问题〔J〕.山西财经大学学报，2007，（4）.〔3〕 李卫忠.长株潭区域物流存在的问题和对策研究〔J〕.物流科技，2007，（4）.〔4〕 隽娟.中美物流成本的比较研究〔J〕.北方经济，2007，
1、归纳方法与演绎方法：归纳就是从个别事实中概括出一般性的结论原理;演绎则是从一般性原理、概念引出个别结论。归纳是从个别到一般的方法;演绎是从一般到个别的方法。
门捷列夫使用归纳法，在人们认识大量个别元素的基础上，概括出了化学元素周期律。后来他又从元素周期律预言当时尚未发现的若干个元素的化学性质，使用的就是演绎法。
2、分析方法与综合方法：分析就是把客观对象的整体分为各个部分、方面、特征和因素而加以认识。它是把整体分为部分，把复杂的事物分解为简单的要素分别加以研究的一种思维方法。
分析是达到对事物本质认识的一个必经步骤和必要手段。分析的任务不仅仅是把整体分解为它的组成部分，而且更重要的是透过现象，抓住本质，通过偶然性把握必然性。
3、因果分析法：就是分析现象之间的因果关系，认识问题的产生原因和引起结果的辩证思维方法。使用这种方法一定要注意到真正的内因与结果，而不是似是而非的因果关系。
要注意结果与原因的逆关系，一方面包括“用原因来证明结果”，同时也包括“用结果来推论原因”。不同的事物，一般都一身二任，既是原因，又是结果，而且一个结果往往有不同层次的几个原因。因此，在研究过程中，对所分析的问题必须寻根究底。
4、比较分析法：比较分析法又称类推或类比法。它是对事物或者问题进行区分，以认识其差别、特点和本质的一种辩证逻辑方法。在资料不多，还不足以进行归纳和演绎推理时，比较分析法更具有价值。康德说：“每当理智缺乏可靠论证的思路时，类比这个方法往往能指引我们前进。”
5、定性分析法与定量分析法：就是通过确定事物的质的关系和数量关系以认识问题和分析问题的辩证思维方法。任何事物或任何问题都是质和量的统一，事物的质量。表现为一定的量，又表现为一定的质。
因此，在研究中，只有弄清质的方面，又弄清量的方面，才能找出其中规律性的问题。在研究中，定性分析就是据事论理，划清事物质的界限。定量分析就是对问题的规模、范围、数目等数量关系的情况及变化，进行精确的统计，计算、分析、对比，就是弄清事物发展中量的变化关系。
6、观察法：观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。
7、文献研究法：文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。
扩展资料：
任何一项研究都离不开方法的支撑。没有研究方法的科学研究是不存在的，没有研究方法，其研究就成了无源之水、无本之木，就不是真正的研究。
1、培根用实验法最早发现了热的运动本质；
2、笛卡儿用他提出的直觉——演绎创立了解析几何学；
3、伽利略用实验——数学方法发现了自由落体定律，运用理想实验出现了惯性定律，开创了动力学研究的先河；
4、牛顿用公理化的方法、归纳与演绎的方法完成了经典力学体系；
5、汤姆生、卢瑟福、玻尔等用模型化的方法揭开了物质微观粒子的结构，建立了各种原子结构模型；
6、爱因斯坦运用理想实验方法、演绎方法和各种非理性的直觉、顿悟方法创立了相对论；
7、康德和拉普拉斯运用思辨的方法与假说方法提出了天体演化学说；
8、拉瓦锡用定量方法、理论思维方法创立了氧化学说；
9、凯库勒以基本灵感与想象发现了苯的环状结构式；
10、门捷列夫用分类、比较法发现了元素周期表；
11、海特勒与伦敦等把量子力学的理论引入了化学研究，创立了量子化学。
达尔文用观察法、实验法、分类法、比较法等提出了进化论。从中不难发现，这些物理学、化学、天文学等自然科学领域的研究成果都是通过各种各样的方法来实现的。吴文俊的数学、袁隆平的杂交水稻等最新研究成果也都是采用新的方法取得的，因此，要想做好研究工作，取得一定研究成果，必须使用一定的研究方法。
参考资料来源：百度百科-研究方法
3000字到5000字左右。
要看学校要求！因为学校的有不同的等级之分，所以国家对学校所培养的学生毕业论文的要求也是不一样的！一般来说地方院校的外语系论文是3000字左右，省一级的学校的话要求大概是4000到5000左右，而且论文的要求是大不一样的！
格式要求：
1、书写格式要求：填写项目必须用碳素或蓝黑墨水钢笔书写。
2、文稿要求：文字通顺，语言流畅，版面整洁，便于装订。Word文稿A4纸打印。
3、图纸要求：图面整洁，布局合理，线条粗细均匀，圆弧连接光滑，尺寸标准规范，文字注释必须使用工程字书写。
4、曲线图表要求：所有曲线、图表、线路图、流程图、程序框图、示意图等不得简单徒手画，须按国家规范标准或工程要求绘制。
5、公式要求：所有公式不得徒手书写，利用Microsoft公式编辑器或Mathtype编辑。
不同学校要求不一样哦。专业不一样，要求也不一样哦。这个问题，你直接问你的指导老师吧。
毕业论文的研究方法主要有（有遗漏的请大家补充）：调查法调查法是科学研究中最常用的方法之一。它是有目的、有计划、有系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料的方法。调查方法是科学研究中常用的基本研究方法，它综合运用历史法、观察法等方法以及谈话、问卷、个案研究、测验等科学方式，对教育现象进行有计划的、周密的和系统的了解，并对调查搜集到的大量资料进行分析、综合、比较、归纳，从而为人们提供规律性的知识。调查法中最常用的是问卷调查法，它是以书面提出问题的方式搜集资料的一种研究方法，即调查者就调查项目编制成表式，分发或邮寄给有关人员，请示填写答案，然后回收整理、统计和研究。观察法观察法是指研究者根据一定的研究目的、研究提纲或观察表，用自己的感官和辅助工具去直接观察被研究对象，从而获得资料的一种方法。科学的观察具有目的性和计划性、系统性和可重复性。在科学实验和调查研究中，观察法具有如下几个方面的作用：①扩大人们的感性认识。②启发人们的思维。③导致新的发现。实验法实验法是通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果联系的一种科研方法。其主要特点是：第一、主动变革性。观察与调查都是在不干预研究对象的前提下去认识研究对象，发现其中的问题。而实验却要求主动操纵实验条件，人为地改变对象的存在方式、变化过程，使它服从于科学认识的需要。第二、控制性。科学实验要求根据研究的需要，借助各种方法技术，减少或消除各种可能影响科学的无关因素的干扰，在简化、纯化的状态下认识研究对象。第三，因果性。实验以发现、确认事物之间的因果联系的有效工具和必要途径。文献研究法文献研究法是根据一定的研究目的或课题，通过调查文献来获得资料，从而全面地、正确地了解掌握所要研究问题的一种方法。文献研究法被子广泛用于各种学科研究中。其作用有：①能了解有关问题的历史和现状，帮助确定研究课题。②能形成关于研究对象的一般印象，有助于观察和访问。③能得到现实资料的比较资料。④有助于了解事物的全貌。实证研究法实证研究法是科学实践研究的一种特殊形式。其依据现有的科学理论和实践的需要，提出设计，利用科学仪器和设备，在自然条件下，通过有目的有步骤地操纵，根据观察、记录、测定与此相伴随的现象的变化来确定条件与现象之间的因果关系的活动。主要目的在于说明各种自变量与某一个因变量的关系。定量分析法在科学研究中，通过定量分析法可以使人们对研究对象的认识进一步精确化，以便更加科学地揭示规律，把握本质，理清关系，预测事物的发展趋势。定性分析法定性分析法就是对研究对象进行“质”的方面的分析。具体地说是运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对获得的各种材料进行思维加工，从而能去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里，达到认识事物本质、揭示内在规律。跨学科研究法运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行综合研究的方法，也称“交叉研究法”。科学发展运动的规律表明，科学在高度分化中又高度综合，形成一个统一的整体。据有关专家统计，现在世界上有2000多种学科，而学科分化的趋势还在加剧，但同时各学科间的联系愈来愈紧密，在语言、方法和某些概念方面，有日益统一化的趋势。个案研究法个案研究法是认定研究对象中的某一特定对象，加以调查分析，弄清其特点及其形成过程的一种研究方法。个案研究有三种基本类型：(1)个人调查，即对组织中的某一个人进行调查研究；(2)团体调查，即对某个组织或团体进行调查研究；(3)问题调查，即对某个现象或问题进行调查研究。功能分析法功能分析法是社会科学用来分析社会现象的一种方法，是社会调查常用的分析方法之一。它通过说明社会现象怎样满足一个社会系统的需要（即具有怎样的功能）来解释社会现象。数量研究法数量研究法也称“统计分析法”和“定量分析法”，指通过对研究对象的规模、速度、范围、程度等数量关系的分析研究，认识和揭示事物间的相互关系、变化规律和发展趋势，借以达到对事物的正确解释和预测的一种研究方法。模拟法（模型方法）模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。根据模型和原型之间的相似关系，模拟法可分为物理模拟和数学模拟两种。探索性研究法探索性研究法是高层次的科学研究活动。它是用已知的信息，探索、创造新知识，产生出新颖而独特的成果或产品。信息研究方法信息研究方法是利用信息来研究系统功能的一种科学研究方法。美国数学、通讯工程师、生理学家维纳认为，客观世界有一种普遍的联系，即信息联系。当前，正处在“信息革命”的新时代，有大量的信息资源，可以开发利用。信息方法就是根据信息论、系统论、控制论的原理，通过对信息的收集、传递、加工和整理获得知识，并应用于实践，以实现新的目标。信息方法是一种新的科研方法，它以信息来研究系统功能，揭示事物的更深一层次的规律，帮助人们提高和掌握运用规律的能力。经验总结法经验总结法是通过对实践活动中的具体情况，进行归纳与分析，使之系统化、理论化，上升为经验的一种方法。总结推广先进经验是人类历史上长期运用的较为行之有效的领导方法之一。描述性研究法描述性研究法是一种简单的研究方法，它将已有的现象、规律和理论通过自己的理解和验证，给予叙述并解释出来。它是对各种理论的一般叙述，更多的是解释别人的论证，但在科学研究中是必不可少的。它能定向地提出问题，揭示弊端，描述现象，介绍经验，它有利于普及工作，它的实例很多，有带揭示性的多种情况的调查；有对实际问题的说明；也有对某些现状的看法等。数学方法数学方法就是在撇开研究对象的其他一切特性的情况下，用数学工具对研究对象进行一系列量的处理，从而作出正确的说明和判断，得到以数字形式表述的成果。科学研究的对象是质和量的统一体，它们的质和量是紧密联系,质变和量变是互相制约的。要达到真正的科学认识，不仅要研究质的规定性，还必须重视对它们的量进行考察和分析，以便更准确地认识研究对象的本质特性。数学方法主要有统计处理和模糊数学分析方法。思维方法思维方法是人们正确进行思维和准确表达思想的重要工具，在科学研究中最常用的科学思维方法包括归纳演绎、类比推理、抽象概括、思辩想象、分析综合等，它对于一切科学研究都具有普遍的指导意义。系统科学方法20世纪，系统论、控制论、信息论等横向科学的迅猛发展，为发展综合思维方式提供了有力的手段，使科学研究方法不断地完善。而以系统论方法、控制论方法和信息论方法为代表的系统科学方法，又为人类的科学认