基于有序条件互信息和有限父结点构建基因调控网络

基因调控网络重建是功能基因组研究的基础,有助于理解基因间的调控机理,探索复杂的生命系统及其本质.针对传统贝叶斯方法计算复杂度高、仅能构建小规模基因调控网络,而信息论方法假阳性边较多、且不能推测基因因果定向问题.本文基于有序条件互信息和有限父结点,提出一种快速构建基因调控网络的OCMIPN算法.OCMIPN方法首先采用有序条件互信息构建基因调控相关网络;然后根据基因调控网络拓扑先验知识,限制每个基因结点的父结点数量,利用贝叶斯方法推断出基因调控网络结构,有效降低算法的时间计算复杂度.人工合成网络及真实生物分子网络上仿真实验结果表明:OCMIPN方法不仅能构建出高精度的基因调控网络,且时间计算复杂度较低,其性能优于LASSO、ARACNE、Scan BMA和LBN等现有流行算法.     

肝癌基因调控网络研究进展

肝癌(Hepatocellular carcinoma,HCC)是我国常见的恶性肿瘤之一。肝癌基因调控网络(HCC regulatory network,HCC GRN)是研究肝癌分子机制的重要途径之一,其节点包括肝癌相关的分子,如mi RNA、TF等,网络的边由节点间相互作用关系构成。基于不同类型的数据构建的肝癌基因调控网络其类型及特征各有不同。综合近年来肝癌基因调控网络研究发现,由TF与mi RNA构建的肝癌转录调控网络更能揭露肝癌关键基因,反映关键基因在调控网络中的扰动情况。整合基因变异信息与调控网络成为研究肝癌基因调控网络的趋势,但相应的研究几乎是空白的。本文从HCC GRN的数据来源、分类及特征,及各类型调控网络的近年研究情况等方面进行综述,并结合相关研究工作对肝癌基因调控网络研究现状进行分析与讨论,对前景进行展望,为这一领域研究工作提供参考。     

概率布尔型基因调节网络的分解方法研究

基于Iyla Shumlevich等提出的概率布尔型网络(PBN)模型,计算网络中任意两基因之间量化了的相互影响,给出相应的有向带权图模型。通过对模型的标准化分析,找出关键节点,以各关键节点为中心,对网络划分,通过计算子网络间交互信息,确定各子网络边界,以达到对网络的最优分解。     

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.     

结肠癌中核内miRNA的激活调控作用研究

为了探究增强子介导的核内miRNA在结肠癌发生中的作用,本研究筛选了结肠癌中的差异表达的miRNA数据、结肠的特异性增强子数据、结肠癌中差异表达基因数据,利用细胞核内miRNA靶向增强子预测算法,筛选miRNA调控的结肠特异性增强子;利用增强子靶基因预测数据,筛选核内miRNA调控的差异表达靶基因,并且构建核内miRNA-靶基因网络,并通过网络的分析和筛选获得结肠癌中关键的致病基因,同时对网络中的靶基因进行GO的功能注释。结果表明,我们所构建的核内miRNA-激活调控靶基因网络包含miRNA-靶基因关系对2 121个,259个节点,其中包含34个下调基因、183个上调的基因,7个下调的miRNA,35个上调的miRNA。而后我们分析了网络进行的节点度的整体分布情况,发现网络中大部分的节点的度都是小于10的,仅有少量miRNA结合和部分的差异表达基因节点的度大于10。核内miRNA主要通过激活调控了一些应激反应相关的功能和,同时,抑制调控了细胞周期、细胞凋亡、细胞死亡巨噬细胞代谢等相关功能,通过激活和抑制相关功能诱发结肠癌的发生。从核内miRNA的激活调控角度研究结肠癌的发病机制,是对原有细胞浆中miRNA抑制调控机制的补充,也为结肠癌的系统研究提供了新的视野。     

棘腹蛙线粒体局部重复序列非排序聚类

动物线粒体基因组发生局部串联复制后,涉及区域具有多基因拷贝、假基因化、大量插入缺失的特点,难以排序和构建基因树。而不依赖排序的聚类方法理论上可用来归纳和展示这类序列的差异,但未见相关评估和运用。本研究选取棘腹蛙Quasipaa boulengeri 19号个体,以3类常用的基于特定长度(k)子序列集的非排序算法,依次设k值为4、6、8……20,对其轻链复制起点邻近复制区域583~695 bp的序列进行聚类。构建相同个体线粒体1 518 bp蛋白编码序列最大似然树为参照,计算和考查两者间拓扑结构距离和差异。所评估的28种算法中,半数可在主要为8的特定k值下产生和最大似然树拓扑结构相差仅2个节点(11.8%)的聚类树,部分算法在不同k值下均表现不佳,较小的k值(4)适合解析差异程度相对较高的序列间关系。这些结果例证了动物线粒体重复序列非排序聚类的可行性,其中的算法、k值理想组合可能适合类似系统。建议对其他类型的复制重排系统进行类似评估。     

基于扩展起始节点和加权融合策略预测肺癌风险致病基因

肺癌风险致病基因预测有助于了解疾病发病机制、提高临床治疗效果.目前,以重启游走为框架的风险致病基因预测算法,普遍存在起始节点少、节点转移概率相同、信息源单一的问题.为此,本文提出一种基于扩展起始节点和加权融合策略的风险致病基因预测算法(命名为AFMFSC),并在肺癌中验证算法有效性.首先,基于增广模糊测量思想,计算疾病表型近似基因间的增广功能相似得分,从中选出重要基因与致病基因作为扩展起始节点;其次,采用节点拓扑相似度转移矩阵及基因表达差异相关性转移矩阵,分别在蛋白质网络中重启随机游走,并将两种结果加权融合排序;最后,通过富集分析排名靠前基因,得到有显著意义的风险致病基因.AFMFSC算法预测的73个肺癌风险致病基因,均与肺癌发生、发展有密切联系,生物学意义显著.与其他排序算法相比,AFMFSC算法的Top 1%、Top 5%和AUC值比较大,平均排名和受拓扑特性偏差影响程度小;融合策略排名性能优于单一转移矩阵或普通邻接矩阵游走排名.AFMFSC算法不仅能准确有效地预测肺癌风险致病基因,而且可推广预测其他疾病风险致病基因,为探索癌症致病机理提供新视角及依据.     

植物种子特异基因调控网络研究

通过比较种子植物与蕨类植物的基因及其调控网络,为研究种子性状出现的分子机制提供更多的信息.下载拟南芥(Arabidopsis thaliana)种子特异基因和基因网络数据,构建拟南芥种子特异基因调控网络,并与江南卷柏(Selaginella moellendorffii)基因组数据比较,发现其中重要的调控节点.分析得到构成调控网络的1053个拟南芥种子特异基因,其中的969个基因形成一个复杂的调控网络.该网络的核心模块包括39个基因,形成哑铃状的子网络,其中重要节点基因AT1G54860只存在于种子植物基因组中.AT1G54860基因编码GPI锚定蛋白,参与细胞壁的形成、细胞间信号传导及生长分化等过程,推测其在种子形成中具有重要地位,可能起了"开关"的作用.     

一种新的无标度网络构建方法及其在基因表达谱模拟上的应用

本文提出一种新的基于重连接方法的无标度网络构建算法．根据重连接方法新节点的调控节点会被重选,重连接概率取决于幂率分布模型参数gamma．用本文算法构建的网络通过微分方程模型来模拟基因表达谱数据,所用的优化算法为GA与PSO．候选节点的选择可以根据已有节点的连接数决定．实验的网络可以用log-log图,模拟的基因表达谱也用微分方程模型来验证效果．每个连接的正确性将会通过实验验证,完整的程序可以通过我们的官方网站获得：http://ccst.jlu.edu.cn/CSBG/ourown/.     

基于Bootstrap方法的基因表达谱数据互信息估计研究

基因调控网络模型为深入理解生命本质提供了一个新的研究框架和平台。作为基因调控网络模型的其中一种,互信息关联网络模型使用熵和互信息描述基因和基因之间的关联。本文描述了用互信息度量基因表达相似性的方法,提出基于Bootstrap的互信息估计算法,并对产生的偏离现象提出了改进策略。实验结果表明,改进的互信息估计方法可以有效提高基因表达相似性估计的精确度。