基于转录因子信号识别基因的表达水平

真核生物的基因表达调控过程十分复杂,各种转录因子通过与基因上游特异性序列结合协同地对靶基因的表达水平进行调控。以人类GM12878细胞系为研究对象,基于表达谱RNA-seq数据构建了高低表达基因集合,利用74种转录因子(TF)的ChIP-seq峰值数据计算了转录因子和靶基因的关联分数(TFAS),进而根据转录因子间的相关性筛选得到了6个转录因子模块。进一步,通过统计靶基因转录起始位点邻近转录因子结合的信号分布,构建了基于TF信号的卷积神经网络模型(TFCNN)去识别基因的表达水平。结果表明,基因表达水平特异的TF模块能够更好的识别基因的表达水平,且基于高表达特异性模块C构建的TFCNN模型的准确性达到了93.23%。     

基于矩阵分解技术的系统性红斑狼疮转录调控网络构建

利用双向聚类方法提高系统性红斑狼疮(systemic lupus erythematosus,SLE)基因表达数据特征基因提取的有效性;预测SLE患病过程中转录因子活性以及对靶基因的调控强度变化,构建和挖掘与SLE发病密切相关的转录调控网络及其生物过程.利用FastICA方法进行双向聚类筛选出800个SLE显著基因,结合转录调控信息选取其中表达显著的转录因子及其靶基因,利用NCA预测SLE发病过程中转录因子活性以及对靶基因调控强度的变化,并构建调控网络.构建了由9个转录因子和47个靶基因所组成的调控网络,结合分子生物学分析发现,转录因子在正常样本和患病样本中的活性有明显的变化趋势,其调控的靶基因的变化符合SLE的病理特征.利用矩阵分解技术进行SLE特征基因提取及转录调控网络构建能够发现多个与炎症反应及免疫系统等密切相关的生物过程,对研究SLE致病机理和相应的生物学实验提供了方法和依据.     

利用比较基因组学方法预测短小芽孢杆菌转录调控网络

为探讨短小芽孢杆菌(Bacillus pumilus)的基因调控关系,通过在其亲缘关系最近的模式菌——枯草芽孢杆菌(Bacillus subtilis)中寻找同源转录因子及其调控基因的方式,预测出B.pumilus的候选转录调控网络;并利用转录因子绑定位点的位置权重矩阵(Positional Weight Matrix)在B.pumilus全基因组的基因上游区域扫描motif的方式来验证候选转录调控网络;最后再整合其他B.pumilus专属的调控数据,最终形成一个较完备的B.pumilus基因转录调控网络（包含195个转录因子和1201个受控基因）.上述结果表明,在细菌中,利用比较基因组学的方法,以一个被广泛研究的模式生物所积累的基因转录调控关系数据为基础,推测出亲缘关系较近的其他物种的基因调控网络,其结果是可靠的,为探索一些尚不具备大规模基因表达芯片数据的物种的基因调控网络提供了一种可行的方法.     

基于GEO数据库和转录因子调控网络的结核病药物作用靶点筛选及其作用机制

目的 基于GEO数据库和转录因子调控网络筛选抗结核病药物及药物作用靶点。方法 通过NCBI的GEO数据库,筛选结核病患者和健康者之间差异表达的基因;通过AnimalTFDB 3.0数据库预测差异表达基因中的转录因子,并构建转录因子调控网络;通过调控网络中的关键基因筛选相关miRNA,并筛选关键节点,初步阐明结核病致病的分子机制。结果 通过GEO数据库检索,筛选出的差异表达基因为784个;通过AnimalTFDB 3.0数据库筛选出23个转录因子和对应的790个靶基因,构建了转录因子-靶基因的调控网络;通过TargetScanHuman 7.2查询到关键节点对应的miRNA,构建“转录因子-靶基因-miRNA”调控网络,筛选出4个结核病药物靶点(EP300,CREBBP,ELAVL1,HSP90AA1),阐明了其与转录因子和miRNA之间的调控机制。结论 通过构建结核“转录因子-靶基因-miRNA”网络,筛选出结核病新的潜在药物作用靶点——EP300、CREBBP、ELAVL1、HSP90AA1;同时发现,EP300、CREBBP、HSP90AA1通过激活转录因子STAT2,导致机体内炎...     

人类肾脏组织特异性蛋白网络构建及分析

生命体内组织特异性基因往往在对应的组织中表现出高的共表达性,在组织特异性基因的调控中,非组织特异性的转录因子往往起很大作用,并且这些转录因子往往与特定的转录因子一起影响组织的特异性,因此研究组织特异性基因编码蛋白相互作用网络必须考虑非组织特异性蛋白的影响。本文提出了一种利用最短路径算法来计算组织特异性基因编码蛋白的关联蛋白,从而构建最大连接强度的组织特异性蛋白相互作用网络,并对其拓扑结构进行基因本体（ GO）、KEGG Pathway和疾病本体（ DO）的富集度分析。通过对肾脏组织中的1486个蛋白质及其相应的4011条蛋白质相互作用分析,发现绝大部分结构的功能与肾脏组织的功相吻合,同时也发现了几种比较有趣的表面上与肾脏组织无关的功能及疾病。     

转录物组学解析植物生长发育的生物钟调控模

基于拟南芥的时间序列的基因组芯片数据,分析了植物生长的昼夜调节模式相关的基因表达规律,发现有2.4%的基因的日振幅达到了显著差异水平.从整体基因转录组水平分析,白天诱导表达的基因主要参与调控植物与环境之间的相互作用,而夜晚表达上调的基因主要参与调节植物的生长发育.此外,植物叶绿素和血红素的生物合成也受到了生物钟的调控.对整个基因组水平上生物钟核心震荡调节子CCA1/LHY和TOC1的共表达基因做了基因组水平上的扫描鉴定,得到了一些新的潜在的生物节律调节因子.这些结果为今后更为系统地完善植物的生物节律的调控网络提供了参考.     

转录因子和组蛋白修饰的分布特征

转录因子的结合与组蛋白修饰对于基因表达的精确调控是至关重要的.基于染色质免疫共沉淀的二代测序技术得到了大量转录因子结合和组蛋白修饰的ChIP-seq数据,借助于信号峰搜索(peak finders)算法,ENCODE数据库提供了转录因子结合和组蛋白修饰信号峰(Peaks)数据.利用人类GM12878与K562两类细胞系55种转录因子结合与11种组蛋白修饰最新的信号峰数据,统计了转录因子结合和组蛋白修饰在两类细胞系中全基因组范围及TSS附近的分布,计算了不同转录因子结合位点与组蛋白修饰的重叠率和平均重叠率,分析了转录因子之间发挥调控功能的相互作用模式,比较了转录因子结合与组蛋白修饰的细胞系特异性.     

一种新的识别细胞周期相关的转录调控元件的方法

提出了一种新的细胞周期相关的转录调控元件(CCRE)的识别方法,该方法综合分析转录因子—调控元件的结合强度和转录因子靶基因的表达,模拟元件活性变化值,将具有显著周期性活性的元件认为是CCRE.在实际的细胞周期基因表达谱数据中的应用表明,该方法能识别绝大多数已经报道的CCRE,与其他常用识别方法的比较也证明该方法得到的元件与细胞周期关系更紧密.     

基于序列预测转录因子的相互作用

转录因子（TF）对真核生物的转录调控有着举足轻重的作用,而这些转录调控大多不是一个转录因子可以独立完成的,还需要其他转录因子的帮助来共同完成对基因的转录控制。我们提出了一种新的基于序列的方法来预测转录因子的相互作用,利用了转录因子结合位点（TFBS）的距离,方向和相位等信息,利用酵母菌的芯片数据来实现这一思想,获得了165对统计上有相互作用的转录因子,通过与SGD数据库中的蛋白质-蛋白质相互作用的数据进行比较,可以达到约95．5％的正确率。最后我们还利用预测的结果讨论了相互作用的转录因子对在基因组上存在的一些特征,例如,他们对距离,方向,相位的倾向性。希望我们的预测有助于更好的理解真核生物的转录控制网络。     

基于生物信息学构建前列腺癌单细胞层面lncRNA-miRNA-mRNA调控网络

利用生物信息学筛选差异表达基因（Differentially Expressed Genes,DEGs）,构建前列腺癌（Prostate Cancer,PCa）单细胞层面lncRNA-miRNA-mRNA调控网络,在分子水平上研究前列腺癌的发生发展过程及预后指标。首先从基因表达综合数据库（GEO）和癌症基因组图谱（TCGA）数据库分别下载单细胞RNA测序数据GSE157703和转录组测序数据TCGA-PRAD,通过R语言筛选差异表达信使RNA （DEmRNA）和差异表达长非编码RNA （DElncRNA）,利用相关软件预测并构建lncRNA-miRNA-mRNA调控网络;然后使用R语言进行基因本体论（Gene Ontology,GO）和京都基因与基因百科全书（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,KEGG）分析,运用STRING数据库、Cytoscape软件建立蛋白相互作用网络,同时对单细胞RNA测序数据进行质控、降维、聚类和分群,构建单细胞层面的lncRNA-miRNA-mRNA调控网络;最后进行生存分析,通过人类蛋白质图谱进行验证。结果显示,共得到3 013个DEmRNA和1 101个DElncRNA,筛选出51个lncRNA、27个miRNA和97个mRNA构建lncRNA-miRNA-mRNA调控网络。GO分析揭示靶基因在腺状细胞迁移、化学突触传递的调节等生物学过程富集,KEGG分析揭示miRNA在癌症、轴突导向和胞间的黏附等信号通路富集。通过PPI得到Top 10基因,据此整合单细胞水平上PCa单细胞转录组测序数据,得到包括肿瘤细胞在内的9个细胞群的多条精确的lncRNA-miRNA-mRNA调控轴。生存分析结果显示,ITGA2、PDLIM5H和PRRG4低表达组的无病生存期显著高于高表达组（P<0.05）,免疫组织化学验证了上述基因在肿瘤组织中均有不同程度的表达。本研究成功构建了PCa单细胞水平的lncRNA-miRNA-mRNA调控网络,并发现其不仅参与PCa的发生和发展,同时在临床预后预测方面也有重要意义。     

有氧运动对伴随衰老代谢综合征基因表达的调控

目的：探索有氧运动对代谢综合征患者血液基因表达的影响，分析运动前后血液转录表达谱的差异，研究差异表达基因涉及的功能与内在联系.方法：从美国国立生物技术信息中心(NCBI)公共基因芯片数据平台(GEO)下载GSE10540数据集mRNA芯片数据，对5名代谢综合征患者运动前后的mRNA表达谱数据进行基因集富集分析(GSEA),应用metascape软件进行功能富集(GO)和信号通路(KEGG)富集分析，用STRING数据库构建蛋白质相互作用网络.结果：运动后血样比较运动前共筛选出152个差异表达基因(differentially expressed genes, DEGs),其中有54个基因上调，98个显著下调.GESA分析发现12个基因或通路在运动后表达谱中显著富集负相关，蛋白质相互作用网络筛选出9个关键蛋白.结论：代谢综合征患者运动前后血样相关DEGs揭示了代谢综合征的分子特征，这些基因可能与癌症发生之间呈负相关，这为进一步探讨有氧运动对代谢综合征患者健康改善的作用机制及关键调控分子提供了研究思路.     

AP 数据源融合算法构建基因调控网络

针对单一数据集构建基因调控网络算法数据量不足及构建网络结果不精确的问题, 提出一种基于能力与信任(AP)的数据源融合算法. 该算法将基因表达数据、 蛋白质相互作用数据和基序数据集, 分别通过控制与被控制双向数据流传输来分析和构建基因调控网络, 并与ReMoDiscovery,CLR和C3Net三种已开发模型在酵母全基因组网络构建结果的AUC值进行对比. 对比结果表明, 该算法在构建基因调控网络算法方面执行效率更高、 收敛性更强.     

AP数据源融合算法构建基因调控网络

针对单一数据集构建基因调控网络算法数据量不足及构建网络结果不精确的问题, 提出一种基于能力与信任(AP)的数据源融合算法. 该算法将基因表达数据、 蛋白质相互作用数据和基序数据集, 分别通过控制与被控制双向数据流传输来分析和构建基因调控网络, 并与ReMoDiscovery,CLR和C3Net三种已开发模型在酵母全基因组网络构建结果的AUC值进行对比. 对比结果表明, 该算法在构建基因调控网络算法方面执行效率更高、 收敛性更强.     

MicroRNA与转录因子调控网络综述

MicroRNA是一类长度约为18-24nt的非编码小RNA,它在转录后水平通过调控靶基因来行使多种生物学功能,例如：细胞周期、分化、细胞增殖和凋亡等。在转录水平,转录因子作为一种重要的调控因子参与调控多种基因的表达。近些年研究表明转录因子可以直接调控miRNA的表达,并且参与了包括肿瘤疾病发生等多种生物学进程。转录因子与miRNA形成的调控网络已被广泛地研究,文中就目前已有的研究成果进行综述,以期为今后转录因子与miRNA调控通路的研究提供一定的理论基础。     

基于炎症反应的阿尔茨海默症功能模块构建

整合阿尔茨海默症患者6个脑区的基因表达数据和蛋白质相互作用数据,较好地避免了基因表达数据高噪声、高变异等不足对构建基因调控网络精度和准确性的影响.考虑到脑部神经炎症是AD发病的重要原因之一,以及钙平衡失调可能是AD几个致病因素联系的纽带,结合蛋白质网络挖掘与AD发病密切相关的基因及炎症和钙离子功能网络,采用最大权重诱导子图(Heinz)算法实现两种高通量数据的结合并提取显著扰动子网,在此基础上利用基于边权的模拟退火算法预测和优化扰动网络,去除网络中较弱的相互作用,添加预测的较强的相互作用,提高网络的精度.实验共提取206个特征基因,并且提取了脑部炎症及钙离子作用机制的功能模块子网.结果证明,使用基于边权的模拟退火算法进一步加强了功能网络的模块性.经生物学分析证明炎症和钙离子机制在AD致病机制中起着很大的作用.这些数据在不同方面为系统地认识基因的复杂调控机制提供了必要的信息.     

树突细胞免疫应答结核分枝杆菌基因调控网络的构建与分析

目的 探讨结核分枝杆菌感染树突细胞(dendritic cells,DCs)后宿主DCs基因表达谱的变化,并构建免疫应答基因调控网络,筛选出特征基因模块.方法 通过NCBI GEO datasets数据库,收集结核分枝杆菌感染DCs的芯片表达谱数据,运用R语言分析筛选出差异表达的基因,并对差异表达特征进行统计学分析;基于筛选出的差异基因,整合转录调控元件(TRED)数据库,构建结核分枝杆菌感染DCs中的免疫应答基因调控网络,并筛选出显著功能模块,通过注释及可视化整合分析工具(DAVID)整合KEGG数据库对网络基因进行功能分析(GO analysis)、信号通路分析(Pathway analysis)及疾病相关性分析;对网络基因进一步行蛋白相互作用(PPI)网络分析,并挖掘出关键子网络,筛选高节点度基因;结合基因调控网络中显著功能模块与PPI关键子网络,筛选出结核分枝杆菌感染DCs中的特征基因,并进行ROC曲线分析.结果 构建了DCs免疫应答结核分枝杆菌过程中异常表达的基因调控网络,并提取了包括CREB1、IL6、CEBPA和CCND14个差异表达基因在内的显著功能模块,网络中差异基因与保护性免疫过程或信号通路相关性较大,且在结核通路中有显著功能模块基因CREB1与IL6的分布.PPI网络分析基因调控其节点度Degree最显著的基因为IL6,且在显著功能与通路(inflammatory response与TNF signaling pathway)上均有IL6的分布信息.通过ROC曲线分析CREB1和IL6与DCs免疫应答结核分枝杆菌临床病理特征相关性,其ROC曲线下面积(AUC)分别为0.9114和0.9636.结论 筛选出CREB1与IL6不仅有预测调控关系,且DCs免疫应答结核分枝杆菌的特征基因集特异性强、灵敏度高,可作为表征DCs免疫应答结核分枝杆菌过程的候选标志物,可能成为先天免疫应答向适应性免疫应答的过渡信号.     

RNA对基因表达调控作用的研究进展

RNA可以单独或者通过与其它蛋白因子的相互作用参与基因表达的调控。在转录前水平,RNA分子可以通过介导DNA的甲基化或异染色质的形成来调控基因表达;在转录水平,RNA分子通过直接与转录因子或RNA聚合酶相互作用来调控基因表达;在转录后水平,RNA利用由siRNA和microRNA介导的RNA干扰机制,通过降解目标mRNA或阻碍目标基因的翻译来沉默基因的表达。此外,mRNA还可以通过感知环境中代谢物的浓度,通过形成核糖开关（riboswitch）来调控基因的表达;反义RNA可以从复制、转录和翻译3个水平上调控基因的表达。     

共有基因模块构建大规模基因调控网络

目的 提出一种利用共有基因模块构建大规模基因调控网络算法(Common Gene Mod-ules Network,CGMN),有效降低传统基因调控网络构建基因节点规模较大的基因调控网络(包含几百个,甚至几千个基因节点)时时间复杂度过大的缺陷.方法 CGMN算法从基因表达数据出发,采用6种常用聚类算法把基因表达模式相似的基因聚类成功能模块,找出6种聚类方法的共有模块,并将其作为功能模块基因节点,采用局部贝叶斯网络(Local Bayesian Network,LBN)算法构建功能模块基因-基因调控网络.结果 与结论 大规模细胞周期基因表达数据集上仿真实验结果表明,搜索共有模块压缩基因节点数目策略,能够有效降低大规模基因调控网络重构时间复杂度,且验证了CGMN算法构建大规模基因调控网络的有效性.     

AtGT-3b基因克隆及原核表达与纯化

GT-3b转录因子是一个受NaCl和病原体诱导表达的GT-1-like转录因子,它能与GT-1 cis-element( GAAAAA)相互作用,促进下游基因的表达,在植物耐盐中起着重要的调节作用.通过分离了拟南芥(Arabidopsis thaliana)AtGT-3b基因,克隆到原核表达载体pCold TF中,并在大肠杆菌(Escherichia coli)BL21中进行融合表达;通过纯化得到AtGT-3b融合蛋白,以期用于研究其与GT-1顺式作用元件在体外的相互作用.