生物网络研究进展述评

生物网络是一类典型的复杂适应性系统,包含了许多个体的多层次的各种相互作用和关系,在过去的十年里,利用复杂网络理论对生物网络进行研究引起了人们的注意并获得了快速发展.本文首先从从度分布、聚类系数及鲁棒性等角度对现阶段生物网络性质的研究进行了简要介绍,后进一步对生物网络的聚类算法及主要建模理论做出了概括.今后的研究趋势在于如何建立合理的生物网络模型,以深入研究生物网络的各种性质.     

通过网蛱蝶的例证研究试论集合种群的理论和方法

空间生态学 (Spatial Ecology) 近来引起了生态学界的广泛注目。集合种群 (又译作异质种群)生态学的理论和方法是它的重要组成内容。有关的文章在近二三年急剧增加。本文试图通过Hanski等人对网蛱蝶的研究,了解其所采用的研究途径,得到了什么样的数据,如何进行分析,最后得到了什么结果,并结合我们对网蛱蝶进行研究的一些体会,试图分析集合种群的理论和方法的实际内涵、特色及应用前景。     

鱼类多样性监测的理论方法及中国内陆 水体鱼类多样性监测

近年来, 生物多样性监测网络的建设得到广泛重视, 全球、地区或国家生物多样性观测网不断组建。生物多样性观测的理论框架得到发展, 提出了生物多样性核心监测指标(Essential Biodiversity Variables, EBV)。鱼类多样性监测的理论框架包含于生物多样性核心监测指标之内, 在遗传、物种、生态系统等多层次进行。基于鱼类监测提出的生物完整性指数(index of biotic integrity, IBI)强调不同物种的生态功能, 可以综合反映群落结构和功能的变化, 得到广泛应用。鱼类多样性的监测方法是传统网具和现代水声学等方法的结合。监测结果的分析可以进行简单的指数比较, 也可以进行长期的趋势分析, 寻找关键节点, 探讨宏观生态格局的变化。中国内陆水体鱼类多样性监测网隶属于中国生物多样性监测与研究网络, 拟选取长江、黄河、黑龙江、珠江、澜沧江、怒江、塔里木河及青海湖8大流域, 对25个重要区域和24个重点物种(类群)进行监测, 从重要区域鱼类群落结构、重点物种(类群)种群动态和个体生物学特征、遗传多样性、早期资源等不同层次, 全面监测我国内陆水体鱼类生物多样性状况。     

基因调控网络的模块化组织研究

基因调控网络表现的是大量基因受到转录因子的调控而最终转录翻译为蛋白质进而实现生物功能的复杂信息, 是人们理解生物过程和基因功能的重要内容。为了理解基因调控网络中的调控机理, 网络的拓扑结构及其组织方式是极其重要的研究内容之一。它不仅能说明网络的局部特征, 并且能揭示调控网络的构造方法, 同时还能对调控信号通路进行全面系统的分析。调控网络可分为4层结构: 调控元件、Motif、模块和整个网络。当前, 这种层次结构受到人们越来越多的认可。文中重点讨论motif和模块两层, 比较分析了近年来对网络组织结构的多方面研究内容, 阐述了各个研究结果与结论具有的生物学意义, 并指出了其中存在的问题。在此基础上, 文中还针对这些问题提出了可能存在的研究方向, 并展望了基因调控网络模块化组织的研究前景。     

动态神经元的网络模型 Ⅱ.计算机仿真

在动态神经元的网络模型的基础上,在计算机上进行了仿真。结果表明,我们的单元模型能再现感受器的适应性、兴奋后抑制、相位锁定和位置编码。由五十个这样的单元构成的侧抑制网络能再现鲎复眼侧抑制网络的瞬态特性,而在达到稳态时则表现出马赫带现象。仿真结果还预测侧抑制网络对运动目标特别敏感。模型有关神经元处理信息的内部机制和外部特性与生物神经元的一致性,以及由此构成的侧抑制网络与鲎复眼侧抑制网络性质的一致性,都提示此模型有希望成为一种更接近于生物神经网络的模型。     

超宽带生物无线传感器网络热效应研究

生物无线传感器网络由于其需要植入人体内部,故热效应是其研究的一个热点.超宽带信号由于覆盖频率范围广,使其以往的研究仅仅停留在定性研究的阶段.本文首先提出一个适合于研究物理层技术对热效应影响的系统模型,然后,在此基础上利用加权平均的方法分析超宽带生物无线传感器网络的热效应,得出超宽带信号时人体热效应影响较弱的结论,并时进一步的研究工作提出了展望.     

植物遗传多样性及保护研究进展

根据国内外最近资料和作者的研究体会,综述目前生物多样性的概念、研究方法和研究动态,文章比较了应用形态、分类、同功酶、ＲＦＬＰ和ＲＡＰＤ方法研究栎树的最新结果,介绍了研究目标和采用方法的相互关系,分子生物学方法在生物多样性,尤其是遗传多样性研究中的应用。结合概念、方法和结果的讨论,文章最后介绍一些有关生物多样性保护方面的理论和方法以及国际国内生物多样性保护研究的发展动态。     

生境破碎化对生物多样性的影响研究综述

生境破碎化与生物多样性的关系是理论生态学的研究热点。本文在综述国内外相关研究内容的基础上,阐述了生境破碎化的概念内涵与度量,介绍了生境破碎化研究的主要理论基础、研究内容与研究进展;总结了目前生境破碎化研究存在度量破碎景观格局的方法尚未统一、研究方法有待精确以及生境破碎化与生物多样性的阈值效应尚未发现等问题。今后,半干旱地区生境破碎化对生物多样性影响的研究需要加强,空间分析理论和方法将会在生境破碎化对生物多样性影响的研究中得到更多应用。     

湖南省城市群生态网络构建与优化

大型生境斑块为区域生物多样性保护提供了重要的空间保障。然而,快速城市化使得大型生境斑块变得日益破碎化、岛屿化,连接性不断下降,且日益受到周边土地利用变化的强烈影响,已严重威胁着区域生物多样性的保护。通过生态廊道建立或修复破碎生境斑块之间的连接,将非常有利于生态网络生态服务功能的有效发挥。基于景观生态学和保护生物学的相关原理,以湖南省城市群为例,在RS和GIS技术的支撑下,采用最小费用路径和情景分析方法,定量模拟了研究区的潜在生态廊道,基于重力模型对重要生态廊道进行了识别与提取,并就消费面模型对潜在生态网络结果产生的影响进行了分析,在此基础上有针对性地提出了生态网络优化的对策。研究结果表明,林地和耕地是组成研究区生态网络的优势景观要素类型;不同生境斑块间的相互作用强度差异显著,总体上西高东低,南高北低;消费面模型能够在较大程度上影响到生态网络的分析结果,因而进行情景分析十分重要和必要。研究结果可为研究区生态网络的构建和优化提供科学依据,同时可为其他城市群区域生态网络的构建提供参考和借鉴。     

景观生态网络研究进展

作为生态学重要的概念与方法,生态网络是景观生态学研究的热点问题,也是耦合景观结构、生态过程和功能的重要途径。景观生态网络对于保护生物多样性、维持生态平衡、增加景观连接度具有重要意义。从景观生态网络的相关理论、研究进展、研究方法模型等进行分析,并对其应用前景进行展望,主要介绍了传统景观格局分析、网络分析、模型模拟等方法的适用性与特点,并分析了景观生态网络在城市景观格局优化、自然保护区规划、生物多样性保护、土地规划等领域的应用,最后提出了研究的主要问题。     

利用基于Normal矩阵的谱平分法挖掘酵母蛋白质相互作用网络中的社团

蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络是生物网络的重要组成部分,也是后基因组时代的热点研究问题。揭示PPI网络中的社团结构,对于理解其复杂相互作用的结构和动态特征,了解活体细胞的结构和功能都有很大作用。但目前对于PPI网络结构的分析带有很强的试探性,还没有成熟可靠的方法。传统的谱平分法需要预先知道社团的个数,为了克服这一缺点,在无向无权的PPI网络中使用改进后的基于Normal矩阵的谱平分法,得到了55个有生物学意义的社团。实验结果表明:尽管PPI网络中的社团结构不是很明显,基于Normal矩阵的谱平分法依然可以有效地挖掘出其中具有生物学意义的社团结构。     

Reconstruction of Gene Regulatory Networks Based on Two-Stage Bayesian Network Structure Learning Algorithm

In the post-genomic biology era,the reconstruction of gene regulatory networks from microarray gene expression data isvery important to understand the underlying biological system,and it has been a challenging task in bioinformatics.TheBayesian network model has been used in reconstructing the gene regulatory network for its advantages,but how to determinethe network structure and parameters is still important to be explored.This paper proposes a two-stage structure learning algorithmwhich integrates immune evolution algorithm to build a Bayesian network.The new algorithm is evaluated with the use ofboth simulated and yeast cell cycle data.The experimental results indicate that the proposed algorithm can find many of theknown real regulatory relationships from literature and predict the others unknown with high validity and accuracy.     

北京东灵山森林植物多样性的网络结构特征

一个群落可以看作是由物种相互连接的复杂系统,刻画其网络结构有助于深入揭示系统性质以及结构与功能之间的关系。在生态学中,复杂网络理论已被成功应用于食物网与互利网络的结构研究,但尚未检验其刻画生物多样性格局的能力。采用复杂网络理论研究了北京东灵山森林乔木层、灌木层、草本层植物关联关系的网络结构特征及其差异。结果表明,植物物种的共同出现是非随机的,并表现出一定的小世界模式;乔木层、灌木层、草本层植物共同出现的网络在结构特征上存在明显差异,草本层网络比乔木层和灌木层网络更松散且平均路径更长,灌木层和草本层网络的聚类系数高于乔木层且存在度的幂律分布。皆表明复杂网络理论具备反映不同层植物多样性格局差异的能力。     

基于蛋白质网络功能模块的蛋白质功能预测

在破译了基因序列的后基因组时代,随着系统生物学实验的快速发展,产生了大量的蛋白质相互作用数据,利用这些数据寻找功能模块及预测蛋白质功能在功能基因组研究中具有重要意义.打破了传统的基于蛋白质间相似度的聚类模式,直接从蛋白质功能团的角度出发,考虑功能团间的一阶和二阶相互作用,提出了模块化聚类方法(MCM),对实验数据进行聚类分析,来预测模块内未知蛋白质的功能.通过超几何分布P值法和增、删、改相互作用的方法对聚类结果进行预测能力分析和稳定性分析.结果表明,模块化聚类方法具有较高的预测准确度和覆盖率,有很好的容错性和稳定性.此外,模块化聚类分析得到了一些具有高预测准确度的未知蛋白质的预测结果,将会对生物实验有指导意义,其算法对其他具有相似结构的网络也具有普遍意义.     

Network modelling of gene regulation

Gene regulatory network (GRN) modelling has gained increasing attention in the past decade. Many computational modelling techniques have been proposed to facilitate the inference and analysis of GRN. However, there is often confusion about the aim of GRN modelling, and how a gene network model can be fully utilised as a tool for systems biology. The aim of the present article is to provide an overview of this rapidly expanding subject. In particular, we review some fundamental concepts of systems biology and discuss the role of network modelling in understanding complex biological systems. Several commonly used network modelling paradigms are surveyed with emphasis on their practical use in systems biology research.     

氨酰tRNA合成酶的分子网络和功能

氨酰tRNA合成酶是生命进化过程中最早出现的一类蛋白质,氨酰tRNA合成酶帮助氨基酸转移到相应的tRNA上,进而参与蛋白质的合成保证了生命体的严谨性和多样性.随着后基因组时代的到来,氨酰tRNA合成酶的结构和功能成为新的研究热点.结构生物学和生物信息学的研究结果表明,氨酰tRNA合成酶在真核生物体内以多聚复合物的形式行使功能,形成复杂的分子网络体系.最新的实验证据显示,氨酰tRNA合成酶不但是蛋白质合成过程中一类最重要的酶,而且参与了转录、翻译水平的调控、RNA剪接、信号传导和免疫应答等众多生命活动.     

基于图论的景观图表达、分析及应用

景观结构和空间格局一直是景观生态学的核心问题,图论的应用为景观格局的分析提供了一种研究框架,基于图论的景观图逐渐被应用于生物多样性保护的连通性建模和景观规划的决策支持研究,景观图的表达、分析和应用已成为保护生物学和景观生态学研究的热点。本文首先介绍了景观图的图论基础,在Scopus数据库的基础上,检索了1993—2019年在标题、摘要和关键词中出现 “landscape graph”、“connectivity”和“network”词汇的257篇已发表的期刊论文。从年发文量、来源期刊、研究区域、研究机构、景观类型等方面分析了该领域的研究进展和发展趋势。分析发现,2017年之前,发表的期刊论文数量整体呈上升趋势,2017年之后年发文量逐年下降;主要研究力量集中在美国、西班牙、法国、加拿大和中国,发文量占到86.8%。大部分研究成果发表在“Landscape Ecology”、“Landscape and Urban Planning”和“Biological Conservation”期刊上。在研究内容上,景观图表达主要包括点的定义、边的度量和景观的模拟3方面,景观图分析研究包括分析指数、景观图划分两方面。我们重点关注了景观图在生物多样性保护、景观(生态网络)规划和管理、景观影响评价等科学与实践中的应用。基于图论的景观图通过帮助理解景观连通性变化、动物行为和栖息地保护,影响着保护科学和规划实践者。图论对保护科学和规划的影响来自于丰富的理论基础和成熟的研究方法,基于图论的景观图为景观结构和格局的生态学理解提供了跳板,并将继续成为全球研究人员和实践者的重要工具。     

Gene Regulatory Network Inferences Using a Maximum-Relevance and Maximum-Significance Strategy

Recovering gene regulatory networks from expression data is a challenging problem in systems biology that provides valuable information on the regulatory mechanisms of cells. A number of algorithms based on computational models are currently used to recover network topology. However, most of these algorithms have limitations. For example, many models tend to be complicated because of the “large p, small n” problem. In this paper, we propose a novel regulatory network inference method called the maximum-relevance and maximum-significance network (MRMSn) method, which converts the problem of recovering networks into a problem of how to select the regulator genes for each gene. To solve the latter problem, we present an algorithm that is based on information theory and selects the regulator genes for a specific gene by maximizing the relevance and significance. A first-order incremental search algorithm is used to search for regulator genes. Eventually, a strict constraint is adopted to adjust all of the regulatory relationships according to the obtained regulator genes and thus obtain the complete network structure. We performed our method on five different datasets and compared our method to five state-of-the-art methods for network inference based on information theory. The results confirm the effectiveness of our method.     

Network spandrels reflect ecological assembly

Ecological networks that exhibit stable dynamics should theoretically persist longer than those that fluctuate wildly. Thus, network structures which are over‐represented in natural systems are often hypothesised to be either a cause or consequence of ecological stability. Rarely considered, however, is that these network structures can also be by‐products of the processes that determine how new species attempt to join the community. Using a simulation approach in tandem with key results from random matrix theory, we illustrate how historical assembly mechanisms alter the structure of ecological networks. We demonstrate that different community assembly scenarios can lead to the emergence of structures that are often interpreted as evidence of ‘selection for stability’. However, by controlling for the underlying selection pressures, we show that these assembly artefacts—or spandrels—are completely unrelated to stability or selection, and are instead by‐products of how new species are introduced into the system. We propose that these network‐assembly spandrels are critically overlooked aspects of network theory and stability analysis, and we illustrate how a failure to adequately account for historical assembly can lead to incorrect inference about the causes and consequences of ecological stability.     

细胞生物学网络课程的构建与实施评价

在现代教育技术的推动下,网络课程已经成为现代教育的新趋势,它不仅克服了传统课堂教学的不足,而且增添了很多新的手段和内容。该文介绍了细胞生物学网络课程建设的体系,主要是多媒体课件及录像、在线课程学习、教学文件及相关资源等四大模块,并且通过网络课程的具体实践,实现了细胞生物学课程的网络教育和多媒体教学以及＂网络互动＂的教学模式。网络课程在一定程度上解决了高校普遍存在的学时少内容多、教师少学生多的矛盾,给学生的自主学习和师生交流提供了一个良好的平台。细胞生物学网络课程实施后,受到了省内近十所高校专家的高度评价,学生对本门课程教学的满意度也达到了93%以上,并且学生考试成绩优秀者所占比例也较网络课程实施前有显著提高,取得了明显的教学效果。