生物信息学技术进展

生物信息学是一门对生物信息进行采集、储存、传递、检索、分析和解读的学科,它已经渗透于现代生物学、数学、信息学、计算科学、统计学、物理、化学各个方面。本概述和分析了生物信息学研究中的一些方法。     

MicroRNA参与下的p53调控网络

p53作为肿瘤致病的关键因子人们已经进行了广泛的研究,microRNA参与肿瘤的发生也已经成为了不争的事实,但目前关于p53与miRNA的调控关系还不是很清楚。就p53与miRNA存在的可能调控模式及p53对miRNA功能与合成方面的影响进行了综述,并结合已有的研究绘制了可能的p53与miRNA调控模式图。     

G蛋白偶联受体的结构与功能

G蛋白偶联受体(Gprotein-coupled receptor,GPCR)是具有7个跨膜螺旋的蛋白质受体,根据其序列的相似性以及与配基的结合情况,共分为5个亚家族,是人体内最大的蛋白质家族,也是重要的药物靶标。二聚体或寡聚体的形成,以及G蛋白偶联受体多元素参与的信号网络传递模式的研究,打破了传统的配基→G蛋白偶联受体→G蛋白→效应器的这种单一的线性信号传递模式,它的结构与功能的研究对于新药的开发、研制以及推动医药领域的发展起着举足轻重的作用。     

生物胺受体配基结合区域及其位点的预测

生物胺受体被认为是一类重要的药物靶标,用生物信息学手段寻找它的配基结合位点并分析其功能,对于药物设计具有重要的指导意义。从整体上结合可变性、疏水性和保守性构建了受体的2D螺旋横切面模型,预测出其可能的配基结合区Ⅰ、Ⅱ,其中TM3、TM4以及TM7在配基结合中起关键作用,E-Ⅱ环也参与了配基结合这一过程,这是对以往普遍认为只有TM参与配基结合的延伸。从局部上寻找了生物胺受体及其子受体的motif,提出了父家族可变子家族保守motif概念,即父家族可变区中出现的子家族保守的motif最后结合整体与局部分析结果分析了各motif的功能,预测了行使配基结合功能的motif及其相应位点,结果证明与突变实验结果有很好的吻合度。     

计算识别microRNA及其靶基因

小RNA的发现为基因调控系统研究提供了新的方向。在多数物种中已经发现了大量的小RNA。这一领域已经成为了近来研究的热点,在研究起始阶段,计算学方法已经成为实验研究中不可或缺的工具,许多发现是由生物学实验与计算学方法共同合作来完成的。在这篇综述中,我们总结了前人关于小RNA及其靶基因识别的理论知识。最后,讨论了关于预测小RNA及其靶基因的计算学方法和相关软件。     

乳腺癌致病microRNA调控网络的识别与生物信息学分析

目的:构建并解析乳腺癌致病microRNA(miRNA)调控网络,探究其在乳腺癌发生发展中的调控机制。方法:整合TCGA、ENCODE、Fantom等公共数据库资源,得到miRNA、转录因子和基因候选调控关系数据,结合差异表达、变异系数与PCA,构建乳腺癌miRNA调控网络,解析调控网络的度中心性与聚类系数,使用DAVID进行功能富集分析,构建Cox回归模型作生存曲线。结果:共识别miRNA调控网络262个,其中包含5个显著差异表达miRNA,8个转录因子和130个基因。通过功能富集分析发现这些miRNA靶基因显著参与细胞周期、细胞分化、细胞生长、转移等转录后调控的肿瘤生物进程,并与FoxO信号通路、p53信号通路、基因监测通路等信号通路高度相关。通过分析生存曲线发现hsa-mir-144与hsa-mir-133a-2显著与乳腺癌患者生存相关。结论:识别的乳腺癌致病miRNA调控网络中miRNA之间有相互作用,且网络整体功能不仅受hub网络影响,也受元件自身特性影响,这些miRNA靶基因显著富集于肿瘤相关生物学进程与信号通路中。     

肝癌中增强子调控miRNA前馈环路的识别与功能分析

先前研究表明前馈环路(Feed-forward loops,FFLs)作为重要的网络单元在肿瘤疾病的发生发展中起着重要作用。microRNA(miRNA)、增强子、转录因子三类调控元件已被文献证实与肝肿瘤密切相关,然而三者形成何种FFL以及在肝癌中的特征目前并不清楚。基于肝癌细胞HepG2的DNase高敏位点以及H3K4me1、H3K27ac、H3K4me3三类组蛋白修饰信息的ChIP-seq数据识别了5 055个肝癌特异的增强子。此外,基于超几何检验及元件调控关系识别了2 070个TF-enhancer-miRNA FFL并对其中miRNA的靶基因进行了GO与KEGG功能富集分析。富集结果显示FFL中miRNA的靶基因显著富集于肿瘤或肝癌相关信号通路与生物进程。其中hsa-miR-574参与了99个FFL且在HepG2细胞中高表达,显著富集于已知的与抑制肝癌细胞增殖相关的cAMP信号通路。初步探讨了以增强子-miRNA为核心的FFL在肝细胞癌中的特征与功能,有望为基于网络模体为单位的肝肿瘤标志物识别奠定理论与数据基础。     

基于EST和GSS序列的玉米未知微RNA的数据挖掘

miRNAs通过与靶基因互补位点配对结合,在转录后水平负性调控靶基因的表达.根据miRNA进化上的保守性,以拟南芥、水稻等已知的植物miRNAs为探针,与相关数据库中玉米表达序列标签(EST)和基因组序列(GSS)中的非编码序列比对,采用一系列的标准进行筛选,最后预测得到24个玉米miRNA前体,通过靶基因的预测共得到61个靶基因.通过生物信息学方法大大提高了人们发现miRNAs及其靶基因的效率,补充了玉米miRNA数据库的不足.     

致病菌III型分泌系统分子伴侣序列保守性分析及新伴侣的预测

很多革兰氏阴性致病菌使用Ⅲ型分泌系统(type Ⅲ secretion system,TTSS)将毒力因子直接注射到宿主细胞质中,其中某些效应蛋白(即毒素)需要专一的Ⅲ型分泌系统分子伴侣才能有效分泌。尽管2000年Cheng等提出这些分子伴侣中应该存在保守的氨基酸序列或保守的分泌信号,但是以往的研究并没有发现保守的氨基酸序列或分泌信号。文章作者通过生物信息学模体搜索对45个Ⅲ型分泌系统分子伴侣的氨基酸序列进行分析,找出5个与Ⅲ型分泌系统分子伴侣功能有关的保守模体和模体组合。其中一个为已知的,一个比已知的34氨基酸多肽重复(tetratdco peptide repeat,TPR)模体更具有Ⅲ型分泌系统分子伴侣SycD家族特征,其他3个为新的模体。每个Ⅲ型分泌系统分子伴侣家族包含一个或多个模体,这揭示了同类分子伴侣序列中确实存在保守的位点,暗示着同类分子伴侣可能存在相同的空间结构和功能,进一步支持了Birtanlan有关相同的空间结构具有普遍TTSS三维分泌信号的假说,并基于此分析和同源分析预测出27个新的可能的Ⅲ型分泌系统分子伴侣。     

p53直接调控microRNA及其靶基因的高通量筛选

通过对676条人microRNA进行筛选,共得到了53条新的具有p53-DNA结合位点且调控p53上游转录因子和下游靶基因的microRNA．结合已有蛋白质互作关系与microRNA调控信息,构建了p53-microRNA相互作用网络图,其中FAS受多条microRNA调控,FAS是介导细胞凋亡的关键因子,因此,FAS-microRNA的相互作用可能在细胞凋亡途径中起着关键的作用．随后,提出了microRNA参与p53调控的假设机制,认为p53调控靶基因与microRNA的同时也受上游转录因子与microRNA的调控,从而形成了以p53为中心的一种平衡,当这种调控平衡一旦被打破则会引起信号通路的紊乱,从而可能引发相应的疾病．对这53条microRNA进行靶基因预测,共得到15 500个靶基因,对这些基因的出现频率进行聚类分析共得到27个簇,将出现频率大于10的基因进行功能注释分析,发现多数基因功能属于近来发现的p53靶基因新的功能分类——细胞粘连和细胞运动,目前研究认为,p53通过与这些具有细胞粘连和运动功能的靶基因结合来抑制肿瘤的迁移．通过对15 500个基因进行功能注释分析,得到了30条感兴趣的参与细胞周期调控、细胞凋亡和细胞增殖的microRNA,其中有9条microRNA于3种生物学进程均有参与,这9条microRNA分别是: hsa-mir-181a-1、hsa-mir-181b-1、hsa-mir-181c、hsa-mir-181d、hsa-mir-195、hsa-mir-497、hsa-mir-495、hsa-mir-543和hsa-mir-548c．这暗示着这9条microRNA在p53信号通路的调节中可能起着关键的作用,它们互相作用共同调节着多个p53信号环路．最后在36个物种的基因组中对这30条microRNA进行了同源性搜索与保守性分析,结果发现有10条高度保守的且为目前数据库所未收录的microRNA．这10条microRNA分别是：hsa-mir-497、hsa-mir-495、hsa-mir-543、hsa-mir-19a、hsa-mir-19b-1、hsa-mir-200b、hsa-mir-448、 hsa-mir-28、hsa-mir-455和hsa-mir-590．