蛋白质二级结构预测: 基于词条的最大熵马尔科夫方法

提出了一种新的蛋白质二级结构预测方法. 该方法从氨基酸序列中提取出和自然语言中的“词”类似的与物种相关的蛋白质二级结构词条, 这些词条形成了蛋白质二级结构词典, 该词典描述了氨基酸序列和蛋白质二级结构之间的关系. 预测蛋白质二级结构的过程和自然语言中的分词和词性标注一体化的过程类似. 该方法把词条序列看成是马尔科夫链, 通过Viterbi算法搜索每个词条被标注为某种二级结构类型的最大概率, 其中使用词网格描述分词的结果, 使用最大熵马尔科夫模型计算词条的二级结构概率. 蛋白质二级结构预测的结果是最优的分词所对应的二级结构类型. 在4个物种的蛋白质序列上对这种方法进行测试, 并和PHD方法进行比较. 试验结果显示, 这种方法的Q3准确率比PHD方法高3.9%, SOV准确率比PHD方法高4.6%. 结合BLAST搜索的局部相似的序列可以进一步提高预测的准确率. 在50个CASP5目标蛋白质序列上进行测试的结果是: Q3准确率为78.9%, SOV准确率为77.1%. 基于这种方法建立了一个蛋白质二级结构预测的服务器, 可以通过http://www.insun.hit.edu.cn:81/demos/biology/index.html来访问.     

全心缺血早期阶段室性心律失常仿真研究

为了分析全心缺血早期阶段对心脏电生理活动的影响,以及探讨诱发的室性心律失常机制,本研究考虑了缺血情况下高钾、酸液过多、局部缺氧的情况,结合详细的人类心室细胞生物物理上的动力学特征,开发了一个人体心室细胞和组织全心缺血模型.实验结果表明,全心缺血缩短了动作电位时程(action potential duration,APD),且减缓了兴奋的传导速率(conduction velocity,CV).同时,由于全心缺血降低了动作电位时程曲线(action potential duration restitution,APDR)斜率,且增大了有效不应期(effective refractory period,ERP),因此有利于维持折返波的稳定传导,使得室速不易转化为室颤.另一方面,尽管全心缺血导致了组织易感性的增加,但是由于其需要更长的异位刺激长度来保证折返波的形成,因此也在一定程度上降低了心律失常的发生概率.     

基于Web的基因组浏览器研究现状

测序技术的发展促使人类基因组测序成本急剧降低,测序速度迅速增加,对这些数据的分析和可视化已成为生命科学领域最重要的课题之一.基因组浏览器技术在基因序列分析,遗传密码解读,复杂疾病研究等方面具有重要意义.本文综述了9种主要的基因组浏览器技术,并从可视化内容、可视化形式、软件系统架构等角度分析了它们的特点.最后,探讨了基因组浏览器发展所面临的挑战.     

合成生物学游戏iGaME

为了提升合成生物学在世界范围内的影响力,中国科学技术大学iGEM_Software干队在2010年设计并开发了一款modeling-and-simulation的video游戏,旨在吸引没有生物背景的人对合成生物学有个初步认识并逐渐建立起研究热情。该系统会会教游戏玩家基因回路设计的一些基     

基因表达时间延迟调控关系识别软件ITdGR

基因表达调控网络的深入研究有利于分子药物靶标的发现以及推新药的研发,是未来生物医学研究的重要内容。针对基因表达调控的时间延迟问题,我们初步设计开发了一套基于基因表达谱数据识别基因表达时间延迟调控关系的软件ITdGR(Identification of Time-delayed Gene Regulations)。并已经成功地将该软件应用于酿酒酵母细胞周期的基因表达谱数据中,识别出的调控关系与已有的知识相符。该软件为基因调控网络重构以及基因表达动态研究提供了一个方便和快捷的工具。     

基于基因表达谱的疾病亚型特征基因挖掘方法

在本研究中,提出了一种基于基因表达谱的疾病亚型特征基因挖掘方法,该方法基于过滤后基因表达谱,融合无监督聚类识别疾病亚型技术和提出的衡量特征基因对疾病亚型鉴别能力的模式质量测度,以嵌入的方式实现特征基因挖掘。最后将提出的方法应用于40例结肠癌组织与22例正常结肠组织中2000个基因的表达谱实验数据,结果显示:提出的方法是一种可行的疾病亚型特征基因挖掘方法,方法的优势在于可并行实现疾病亚型划分和特征基因识别。     

面向短QT综合征的药物作用建模与仿真研究

短QT综合征(short QT syndrome,SQTS)是以心电图QT间期、心室和心房不应期明显缩短为主要显性特征,并伴有晕厥、高发心源性猝死(sudden cardiac death,SCD)和恶性心律失常风险的一类遗传性心肌离子通道病.据目前资料信息,关于SQTS致病机理的报道比较多,而对SQTS药物治疗的报道罕见.为了揭示在SQTS下的药物作用,本文通过计算机仿真构建人体心室细胞和组织的药物作用模型,利用该模型,从亚细胞、细胞、组织三个尺度,模拟SQT1、SQT2和SQT3下的普罗帕酮药物作用过程,并仿真心电图的变化情况.仿真结果表明:在SQT1下普罗帕酮延长了动作电位时程(action potential duration,APD)和心电图QT间期,并降低T波幅值;相反,在SQT2和SQT3下普罗帕酮缩短了APD和QT间期.计算使用药物前后细胞间膜电压和APD空间离散度的变化,定量分析了普罗帕酮降低T波振幅的原因.总之,对SQT1,普罗帕酮有效;对SQT2和SQT3,普罗帕酮没有改变其致心律失常的危险.仿真结果为普罗帕酮用于临床治疗SQTS提供理论参考.     

自然语言处理技术在生物信息学中的应用

从信息处理的角度来看,生物信息学与自然语言处理中的许多问题是非常相似的,因此,可以将一些自然语言处理中的经典方法应用到生物信息学文字中。本文介绍了自然语言处理和生物信息学中共有的问题,如比对、分类、预测等,以及这些问题的解决方法。通过对两个领域形似问题的分析可知,优秀的自然语言处理技术也可用来解决生物信息学方面的问题,并且一些还未在生物信息学领域得到应用的自然语言理解技术也有其潜在的应用价值。最后给出了一个分类问题的解决方案,演示了如何在生物数据上应用算法进行实验。     

多序列比对算法的研究进展

多序列比对在阐明一组相关序列的重要生物学模式方面起着十分重要的作用。自从计算机的出现,就有许多研究者致力于多序列比对算法。人类基因组计划和单体型计划使多序列比对研究再次成为研究热点。本文详细归纳了多序列比对的主要算法,总结了国内外近年来多序列比对的研究进展,同时也分析并预测了未来该问题的研究方向。     

时间延迟基因调控网络重构的决策树方法研究

基因调控网络的重构是功能基因组中最具挑战性的课题之一. 针对基因间转录调控的时间延迟性, 提出了一种寻找时间延迟调控关系的方法: 多点延迟调控网络算法, 简称TdGRN (time-delayed gene regulatory networking). 该方法根据时间序列基因表达谱数据, 构建时间延迟基因表达矩阵, 利用有监督决策树分类器方法和随机重排技术挖掘基因之间的时间延迟调控关系, 从而构建时间延迟的基因调控网络. 该方法是一种不依赖模型的基因网络重建方法, 相对于目前采用的基于模型的网络重建方法有显著优势, 可直接利用连续的基因表达谱数据发现延迟任一时间单位差的基因表达调控关系, 并避免了目前一些研究方法中需要人为设定基因的最大调控子数目(k)的问题. 将该方法应用于酿酒酵母细胞周期的基因表达谱数据, 并构建时间延迟的基因调控网络, 结果发现多数时间延迟调控关系获得了已有知识的支持.