基因调控网络的父节点筛选贝叶斯建模方法

在构建基因调控网络的方法中,贝叶斯网络模型可以直观地表达基因间的调控关系,但在结构学习时的复杂度极高,使得网络建模效率较低且规模有限.因此,本文提出一种基于父节点筛选的贝叶斯网络(parent node screening based Bayesian network, PS-BN)建模方法.PS-BN方法将关联模型与贝叶斯网络模型相结合,在充分利用贝叶斯网络模型结构学习搜索策略的前提下,先基于父节点筛选方法去除部分冗余信息,以达到缩减搜索空间的目的.实验结果表明,与传统的贝叶斯网络模型方法相比,PS-BN方法极大提升了基因调控网络构建效率,同时准确率有所提高.     

基于时序互信息构建基因调控网络

为构建基因调控网络,提出了一个基于时序互信息学习动态贝叶斯网络结构的学习算法.在计算基因间的时序互信息时,该算法考虑了时间序列微阵列数据的时间特性,并利用协方差矩阵计算互信息,没有将基因表达数据离散化,与基因表达数据的连续性相符合.在酵母菌周期细胞的实验数据上测试该算法,灵敏度为66.7%;该算法构建的基因调控网络与KEGG数据库中的网络相比较,发现了Cdc28与Cdc20、Chk1与Rad9的调控关系,这些调控关系在相应的生物学实验中得到验证.     

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...     

基于递归模糊神经网络的多时延基因调控网络构建方法

为了处理连续的时序基因表达数据,提出了一个基于递归模糊神经网络的多时延基因调控网络构建算法.该算法能直接用于分析连续的时序基因表达数据,避免离散化数据造成的信息损失.使用时序互信息估计基因间的转录时延,并限制每个基因的潜在调控基因,从而有效提高建网的效率和精确度.酵母菌细胞周期表达数据的实验结果表明该算法能正确选择潜在的调控基因,更加精确地构建基因调控网络.     

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.     

一种改进的多元回归估计基因调控网络的方法

针对用多元回归分析估计基因调控网络时遇到的计算量过大的问题,提出了先用线性模型构建基因类间的调控网络,再用多元回归模型构建基因间调控网络的改进方案,利用类间网络提供的参考信息可以大大减少多元回归分析的计算量.将该方案应用到人类基因调控网络的估计中,并通过现有文献验证了部分调控关系,从而初步证明了该方法的有效性.     

基于改进MS-EM算法的贝叶斯网络学习法构建基因调控网络

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.实验证明构建基因调控网络的最有前途的方法是贝叶斯网络.EM算法是一种有效的利用数据来学习贝叶斯网络的方法,能较好地处理构建基因调控网络中的数据缺失情况,但存在学习精度低、对初始参数值依赖的缺点.本文应用贝叶斯网络实现啤酒酵母细胞基因调控网络的构建,用改进的MS-EM算法进行学习,并实现实验结果的可视化.与现有文献比较,结果表明改进后的算法进一步降低了时间性能,提高了构建调控网络的精度.     

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.     

基因调控网络研究进展

基因调控网络是一种连续而复杂多变的动态网络系统,是细胞内各种信号因子之间相互作用关系的整体表现.近些年来,很多物种全基因组测序的完成、高通量实验技术的发展以及高性能分子生物学工具的应用,使得构建一个复杂和相对完整的基因调控网络成为可能,从而使绘制整个活细胞内各种基因表达的调控网络成为当前研究的热点.作为系统生物学的核心领域,构建和分析基因调控网络将有利于我们更系统地剖析细胞的功能,更深刻地洞见生命的本质.综述关于基因调控网络研究的基本原理和方法,为今后进行更深入的研究和探讨打下良好的基础.     

基于布尔网络的造血细胞谱系分化选择分析

造血干细胞通过分化获得不同的成熟血细胞类型以满足不同的生理需求.通过整合两个已有的基因调控网络并进行修正，构建了综合调控网络以及对应的逻辑模型，可以更全面地反映不同基因在造血干细胞分化过程中的作用.该网络的稳态结果包含了两个小网络中涉及的大部分细胞类型，与实际的ChIP-seq数据结果一致.对综合调控网络进行瞬态扰动与持续扰动，分析了6种主要细胞类型之间正常分化所需要的最简扰动策略.获得的整合调控网络与逻辑模型可以为理解造血干细胞的分化特异性选择提供一些定性的参考依据，同时分析得到的扰动策略可以为实际的细胞培养实验提供一些方案上的建议.     

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.     

采用结构与参数训练相结合的RNN模型构建基因调控网络

提出一种采用递归神经网络模型构建基因调控网络,将结构训练与参数训练相结合的方法进行网络的权值训练.采用模拟退火算法训练网络结构,找出调控关系权值,再引入基于免疫思想的粒子群算法对权值进行参数优化,得到基因调控网络图.并分别用人工数据和大肠杆茵DNA修复系统基因数据进行实验.实验结果表明,该方法能有效地从基因时序数据中揭示基因间的调控关系.     

布尔网络动态行为研究

布尔网络动态特性的研究已经成为国内外基因调控网络研究的重要课题.介绍了布尔网络动态行为的相关概念和最新进展,并采用计算机模拟布尔网络的动态演化过程,用消除趋势波动分析（DFA）方法分析了布尔网络的长程相关性动态特性.结果发现：绝大多数布尔网络呈现1/f波动;长程相关性值α与网络的连通度k有关,并随着灵敏度数值S的增加而减小.     

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.     

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.     

基于熵互信息理论的基因调控网络的研究

将熵互信息理论应用到布尔基因调控网络中,并推导出了多个基因决定某个或多个基因的表达值的逻辑规则,根据得到的逻辑规则建立了基因逻辑电路网络,根据该网络和逻辑电路网络分析方法又建立了基因调控网络动态转换图,从而揭示了基因之问的调控关系。     

基于案例推理的应急决策贝叶斯网建模方法

贝叶斯网络技术具有丰富的概率表达能力,不确定性问题的处理能力,以及多源信息的融合能力,其有利于辅助突发事件的应急决策,提高决策效率.突发事件应急决策具有较高的时间敏感性,因此要求能够尽可能缩短贝叶斯网络的建模时间,而从无到有的传统贝叶斯网络建模方法的效率显然无法较好地满足这一要求.因此,针对以上问题,提出了基于案例推理的应急决策贝叶斯网络建模方法.该方法基于历史案例库,通过相似度和偏离度两个指标对历史案例进行匹配并得到候选案例,最后通过案例合并和剪枝等方法对候选案例进行调整,最终得到新的案例模型.通过案例仿真对所述方法进行了验证,结果表明:基于案例推理的应急决策贝叶斯网络建模方法没有庞大的搜索空间,也不需要样本数据,只需要提前收集历史案例模型,与传统贝叶斯网络建模方法相比,该方法能够复用历史模型,从而缩短了建模时间,提高了建模效率.     

IE_K2：一种基于贝叶斯网络的高效基因调控网络构建方法

为获得正确的节点次序,提高K2算法的执行效率和精确度,提出一种构建基因调控网络的IE-K2算法.基于两个节点互信息构建无向图,通过引入联合信息熵来获得最佳的节点次序.在Alarm网络中的实验结果表明,其预测的准确率优于爬山算法和随机节点顺序的K2算法;将IE-K2算法用于构建酿酒酵母的基因调控网络,通过现有文献证明了调控关系的正确性,结果显示了该算法的有效性.