信号处理技术在生物分子序列分析中的应用

信号处理技术在生物分子序列分析中的应用主要包括周期分析、基因预测、相似和重复序列分析、蛋白质分子结构预测等。涉及的技术方法有：Fourier变换、小波变换、相关分析、分形技术、非线性信号处理技术等。本文将全面回顾这些应用。     

蛋白质序列的特征周期研究

利用Fourier乘积谱(Fourier product spectrum,FPS)系统计算了76个蛋白质亚家族的疏水自由能(HΦ)序列、电子离子相互作用势(electron-ion interaction potential,EIIP)序列和结构拓扑指数(Balaban指数)序列的特征周期;讨论了特征周期的规律;并以时间周期谱(time periodicity spectrum,TPS)演示了如何定位特征周期在蛋白质序列上的热区.结果表明EIIP特征周期热区与蛋白质结合位点有较好的对应关系.     

下一代测序技术在干细胞转录调控研究中的应用

基因转录调控及其机制分析是后基因组时代生物学研究的重点之一。随着高通量测序技术的发展,人们可以从不同层面研究基因的转录调控行为,从转录组、转录因子结合,到染色质局部结构和整体空间构象,可系统分析转录调控的分子机制。干细胞分化过程的转录调控分析对研究再生医学和理解细胞癌变机制等具有重要意义。本文综述了下一代测序技术在干细胞转录调控研究中的应用,包括：(1)基于基因芯片或RNA测序的转录组分析;(2)基于染色体免疫共沉淀(chromatin immunoprecipitation, ChIP)测序的表观基因组和转录因子结合信息的分析;(3)基于DNase 酶切测序(DNase-Seq)的染色质开放性分析;(4)基于高通量染色质构象捕获(high-throughput chromosome conformation capture, Hi-C)技术的染色体远程相互作用分析。从基因表达谱、转录因子结合和基因组三维结构等层面展开介绍,重点关注了一些多能性转录因子(Oct4、Sox2和Nanog等)在维持干细胞干性和分化中的调控作用,以期为干细胞转录调控的研究提供借鉴和参考。     

面向蛋白质功能位点识别的机器学习平台构建

有关蛋白质功能的研究是解析生命奥秘的基础,机器学习技术在该领域已有广泛应用。利用支持向量机(support vectormachine,SVM)方法,构建一个预测蛋白质功能位点的通用平台。该平台先提取非同源蛋白质序列,再对这些序列进行特征编码(包括序列的基本信息、物化特征、结构信息及序列保守性特征等),以编码好的样本作为训练数据,利用SVM进行训练,得到敏感性、特异性、Matthew相关系数、准确率及ROC曲线等评价指标,反复测试,得到评价指标最优的SVM模型后,便可以用来预测蛋白质序列上的功能位点。该平台除了应用在预测蛋白质功能位点之外,还可以应用于疾病相关单核苷酸多态性(SNP)预测分析、预测蛋白质结构域分析、生物分子间的相互作用等。     

Hi-C的干细胞染色质多重相互作用特征分析

染色质高级结构是基因转录调节的重要因素,染色质多重相互作用是高级结构中的一种,是多个(≥3)染色质片段在空间上相互接触而形成的紧凑结构。为了解染色质多重相互作用这类高级结构的特征及其在干细胞中分化中起到的作用,通过对Hi-C数据进行相关分析并计算基因的FPKM表达量,研究了染色质多重相互作用。分析发现:多重相互作用约占所有作用的30%,包含近70%的基因;此类作用区域的高表达基因多于低表达基因;且与组蛋白乙酰化相关性高。在分化过程中,多重作用位点数目和比例减少;位于多重作用区域的基因的表达略有降低;组蛋白乙酰化(H3K27ac和H3K23ac)在多重作用区域的减弱,而组蛋白甲基化(H3K4me3和H3K27me3)倾向于增强。结果表明,染色质多重相互作用是一种广泛存在的染色质高级结构,在干细胞分化中有重要作用,此类结构多具有H3K27ac修饰,调节基因的表达。总之,染色质多重相互作用是一种重要的基因转录调节因素,在细胞分化中具有调控作用。     

生物信息学本科人才培养的调研与思考

近年来,生物信息学已经逐步发展成为现代生物学和医学等领域的关键技术方法,社会对生物信息学专业人才的需求不断扩大,生物信息学的本科教育也受到了越来越多的关注和重视。为了探索更加合理的人才培养模式、完善课程设置和教学计划,本文以中美两国开设生物信息学本科专业的高校为对象,分别选取一些代表高校并进行深入调研,对比分析课程设置和人才培养现状。结果显示,生物信息学的跨学科性质在各高校中均得到一定体现,培养学生具有多元化的知识结构已经成为生物信息学人才培养的一项共识。同时,根据调研的结果,也对国内生物信息学本科教育提出一些启发与建议。     

核小体定位模式及其与DNA甲基化位点分布的关系

核小体定位是指DNA双螺旋相对于组蛋白八联体的位置.核小体定位通过限制蛋白结合位点参与基因转录调控.本文利用实验检测的人类CD4+ T细胞核小体定位数据,研究了核小体定位在转录因子结合位点(TFBS)和转录起始位点(TSS)附近的分布模式,并分析了在TFBS和TSS周围,核小体定位与DNA甲基化之间的关系.结果表明,在休眠和激活的人类CD4+ T细胞中,部分TFBS和TSS周围的核小体定位在动态改变,即在定位和缺失两种状态之间切换.在TFBS周围,核小体定位和DNA甲基化存在一种互补模式,核小体定位与DNA低甲基化相联系;而在TSS周围,两者呈现同步模式,DNA高甲基化伴随高核小体水平.而且,在TFBS和TSS周围,DNA甲基化位点的分布呈周期模式.CD4+ T细胞被激活时,较少的转录因子启动了较多的基因.     

核小体及染色质修饰的基因组分布模式和染色质状态

染色质是真核DNA的存在方式,可以通过影响DNA的可及性调节基因转录,其基本单元为核小体,系由约147 bp的DNA缠绕在组蛋白八联体上形成的结构,核小体之间以连接DNA相连．核小体组蛋白上能发生甲基化和乙酰化等化学修饰．核小体位置、DNA的甲基化和组蛋白的修饰等对染色质状态(常染色质或异染色质)及基因组之间的长程相互作用有重要影响．近年,基于高通量测序技术,核小体位置和染色质修饰在多种细胞中的基因组分布已被测定．结果显示,这些标记的分布模式具有位点特异、动态变化、相互偶联和高度复杂的特征．本文详细回顾并评述了核小体位置和染色质修饰的分布模式、对应生物学功能、修饰之间的关联、实验测定技术、染色质状态的计算分析等内容．该工作对于深入认识和理解染色质的表观遗传调节机制有重要意义．     

帕金森病多巴胺神经细胞的差异表达基因分析

帕金森病(Parkinson’s disease,PD)是一种常见的神经退行性疾病,影响群体广泛。该文分析了帕金森病多巴胺细胞的表达和DNA甲基化信息,识别出了新的表达或者DNA甲基化异常的基因,并分析了这些基因与帕金森病的关联。结果表明:相比于正常细胞,帕金森病细胞中与微管形成相关的基因表达上调,这些基因包括SLAIN1、TAGLN3和TUBB2B;天然免疫关联的基因(如LY96)下调。另一个上调基因SCG5推测与免疫应激响应相关。DNA甲基化变化在启动子区显著,除了调节基因转录,这些变化可能通过PRC1和Pc G复合物改变染色质的活性水平。此外,表达水平和DNA甲基化同时调整的基因与轴突定向、胞内运输、神经元分化及迁移等功能有关。以上结果提供了对帕金森病机理特征的新的认识。     

人类基因组核苷酸多态性位点核小体定位分析

研究人类基因组核苷酸多态性位点周围核小体的定位,对于分析核苷酸的变异机制有重要意义.分析了人类基因组单核苷酸多态性(SNP)位点、简单插入位点、插入删除位点和删除位点的分布规律,以及这些位点周围的核小体定位特征.结果表明:转录起始位点下游的核苷酸多态性位点分布呈现约211 bp的周期特征,单核苷多态位点另有一个146 bp的周期;约211 bp的周期与转录起始位点下游核小体的分布周期204 bp非常接近,146 bp的周期恰是核小体核心DNA的长度.这些结果说明核小体与多态性位点的分布关系密切.进一步研究证实,单核苷酸多态性位点多分布于核心DNA上,且多位于核心DNA的两端,这使得单核苷酸多态性位点具有146 bp周期,而插入、插入删除、删除多态性位点多分布于核小体排开区域,间隔约为204 bp.转录起始位点下游核小体等间隔的规则分布使得多态性位点的分布也具有周期性.研究表明,相对于核小体,不同类型变异发生的位置不同,核小体定位在基因组多态性位点的形成过程中具有重要作用.