基于双层生物模块网络的致病基因预测

为提高致病基因预测的准确性,提出了一种结合多种生物组合数据的生物分子网络构建方法。利用蛋白质相互作用网络、蛋白质复合物和代谢通路构建双层生物模块网络,并设计一种新型异构图神经网络。实验结果表明,与基于蛋白质相互作用组学数据构建生物分子网络的经典方法相比,本方法的AUC和F1分数提高了约1.5%和3.7%。     

基于网络方法的疾病基因预测算法分析

目的 分析基于各类生物网络的复杂疾病致病基因预测算法,总结其优势及不足之处,提出改进思路及未来的研究方向。方法 深入分析当前基于网络的疾病基因预测算法原理,包括不同生物网络的构建、算法原理的基本假设、3个代表性算法及基于其发展出的最新方法。结果与结论 分析发现当前算法存在的3个不足并指出解决此不足的2种思路。     

网络药理学与分子对接研究黄芪治疗阿尔兹海默病的作用机制

为了研究黄芪中活性成分治疗阿尔兹海默病的作用机制,采用网络药理学与分子对接模拟方法,利用相关数据库确定疾病靶点,构建靶点相互作用和药物-成分-靶蛋白-疾病网络,在DAVID数据库进行基因本体富集分析和京都基因与基因组百科全书数据库通路富集分析,并对靶点进行分子对接模拟验证。结果表明：筛选到20种黄芪抗阿尔兹海默病的活性成分,其中槲皮素、山奈酚、异鼠李素、刺芒柄花素、 7-O-甲基-异微凸剑叶莎醇为关键成分;筛选出118个交集靶点,含6个关键靶点,各靶点富集于炎症反应细胞凋亡等生物过程;分析得到180条信号通路,作用机制主要与TNF、 PI3K-Akt、 IL-17等通路相关。     

宝山堇菜Pb耐性相关基因筛选及表达特性

Cd超富集植物宝山堇菜Viola baoshannensis也有一定Pb耐性/富集能力,为了解宝山堇菜对Pb的耐性/富集分子机制,采用抑制消减杂交技术(suppression subtractive hybridization,SSH),筛选了宝山堇菜根在Pb诱导下差异表达的基因片段,进而对与Pb耐性与富集相关的基因克隆片段(expressed sequence tags,ESTs)进行半定量RT-PCR和Northorn杂交验证。利用SSH方法,从宝山堇菜根部获得27个在Pb胁迫下特异表达的无重复的有意义EST克隆片段。半定量RT-PCR和Northern杂交进一步证实和Lycopersicon esculentum木葡聚糖内源转糖基酶(xyloglucan endotransglycosylase,XTH)基因、Arabidopsis thaliana GTP结合蛋白基因(GTP binding mRNA)基因相似的2个克隆片段在宝山堇菜受Pb胁迫时,为上调表达基因。可初步假设,Pb胁迫下,伴随有细胞壁的变化,GTP结合蛋白可能参与宝山堇菜体内Pb胁迫信号的传导。     

基于网络药理学探讨瘤果黑种草子的抗炎机制

目的 运用网络药理学技术研究瘤果黑种草子抗炎作用机制。方法 通过文献检索及Swiss Target Prediction数据库进行成分靶标预测;采用OMIM、DrugBank、Genecard数据库进行疾病靶标搜集,使用Venny2.1.0分析共同靶标;构建蛋白互作网络,按照平均degree值筛选重要靶标;构建成分-共同靶标网络;对重要靶标进行基因本体和生物通路富集分析。结果 收集到化合物57个,预测到药物和疾病的重要交互靶标101个。生物功能富集得到细胞组分111条、分子功能139条,生物过程2 104条,信号通路165条。细胞组分以膜成分为主,分子功能排名靠前的多为G蛋白偶联受体,生物过程涉及激酶、转移酶活性调控、MAPK级联调控等。通路富集到以IL-6、STAT3等为关键基因的Th17细胞分化通路,与瘤果黑种草子的抗炎机制密切相关。结论 运用网络药理学分析技术,针对中药多组分、多靶标、多通路的特点,分析了瘤果黑种草子抗炎的潜在机制,为瘤果黑种草子的深入研究提供参考,然其核心靶标和具体的调控机制尚待进一步的实验验证。     

具有预后价值的乳腺癌发病关键基因鉴别研究

目的:筛选与乳腺癌发病相关的关键基因,为研究乳腺癌的诊疗提供新的潜在分子靶标.方法:使用GEO2R在线工具比较乳腺癌与正常乳腺组织基因表达情况,进行差异显著性分析,利用基因功能注释工具DAVID对差异基因进行GO和KEGG富集分析.通过STRING数据库构建差异基因的蛋白互作网络,基于最大团中心性(maximal clique centrality,MCC)算法鉴别关键基因,利用Kaplan Meier生存分析验证关键基因对患者生存时间的影响.结果:乳腺癌基因表达差异分析共产生491个差异基因,其中有254个上调,237个下调.GO富集分析表明差异基因显著富集于肿瘤相关的生物学过程、细胞组分和分子功能,KEGG通路富集分析主要集中于PI3K-Akt信号通路、黏附斑和癌症通路.基于MCC算法共选取10个关键基因,其中的4个基因(ISG15,IFIT1,GBP1和IFI27)过表达与患者生存时间显著降低密切相关(P0.05).结论:共鉴别了4个与乳腺癌发病密切相关的关键基因,相关研究结果可为研究乳腺癌的诊疗提供新的潜在分子靶标.     

一种新的自相似流量模型的网络性能分析

网络流量的自相似性给流量控制和网络资源的管理带来了新的挑战。基于传统流量模型的网络性能结论和网络设计策略不能完全适用于具有自相似流量的高速网络中,采用较符合实际流量特征的、并具有自相似特性的随机过程——随机相位正弦波作为队列服务系统的输入流量模型,运用排队理论推导和分析了这种新的流量模型的网络性能,然后探讨了改善自相似流网络性能的流量控制方法和设想。     

基于网络药理学探讨尪痹方治疗类风湿性关节炎的机制

基于网络药理学方法探讨尪痹方治疗类风湿性关节炎(rheumatoid arthritis, RA)的潜在机制。应用中药系统药理学数据库与分析平台筛选出尪痹方的化学成分及作用靶点,GeneCards数据库检索RA相关靶点,维恩图获取药物与疾病交集靶点,利用STRING数据库得到蛋白质-蛋白质相互作用(protein-protein interaction, PPI)网络信息,使用Cytoscape构建药物-有效成分-靶点-疾病网络与PPI网络图,通过DAVID数据库对共同靶点进行基因本体(gene ontology, GO)和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)分析。使用SYBYL-X 2.1.1软件进行分子对接验证。经过筛选得到32个有效成分及99个相关靶点,核心靶点为IL-6、TNF、AKT1、VEGFA、PTGS2等。GO功能富集分析主要涉及RNA聚合酶II启动子转录的正调控等生物过程,KEGG通路富集分析主要涉及TNF信号通路、T细胞受体信号通路、Toll样受体信号通路、破骨细胞分化等信号通路。分子...     

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...     

一种基于分数阶微分方程模型的基因调控网络构建方法

考虑到实际生物系统的非线性特性,提出了一种基于分数阶微分方程模型构建基因调控网络的新方法,采用模型预测数据与实际数据的逼近误差为目标函数,通过人工鱼群优化算法辨识分数阶微分方程模型的阶次和参数,并引入自适应步长,保留精英个体和增加种群多样性等策略提高算法的进化能力。对真实生物实验数据的结果表明,该方法能够较准确的辨识出模型参数,得到的分数阶微分方程模型与实际数据吻合程度较高。     

基于网络药理学和分子对接技术探讨槐花止血的作用机制

目的:基于网络药理学和分子对接技术探讨槐花止血的作用靶点及信号通路，明确其疗效机制。方法:从TCMSP中检索出槐花的有效活性成分，收集其靶点；通过GeneCards数据库收集止血相关的疾病靶点，取与药物靶点重复的靶点作为关键靶点，使用Cytoscape软件构建“药物-有效成分-靶点”网络，利用String数据库构建蛋白互作网络，应用DAVID数据库对核心靶点进行GO功能及KEGG通路富集分析，最后利用分子对接技术初步验证。结果:最终获得6个槐花活性成分，68个交集基因。蛋白互作分析发现JUN、TNF和MAPK1止血的作用，GO功能富集得到407个条目，KEGG通路富集分析得到151条信号通路，且发现槐花止血主要通过TNF signaling pathway、Hepatitis B等信号通路进行调控。分子对接显示isorhamnetin、beta-sitosterol等成分与MAPK1、TNF和JUN等靶点有较强亲和能力。结论:槐花可能通过isorhamnetin、quercetin-3’-methyl ether等化学成分调控TNF signaling pathway等信号通路上的MA...     

基于演化超网络的DNA微阵列数据分类方法

为能够更好地从高特征维度的DNA微阵列数据中挖掘癌症相关基因,实现对恶性肿瘤的分子分型,提出了一种基于演化超网络模型的DNA微阵列数据分类方法?演化超网络是受生物网络启发而建立的一种认知学习模型,其学习过程非常适用于发掘基因间的相互作用?该方法采用信噪比进行基因选择,选择后的基因经归一化后用于演化超网络的学习和分类?通过急性白血病和结肠癌2种数据集进行实验,结果表明,演化超网络在分类精度方面与当前其他方法有较高的可比性?     

基于数据挖掘和网络药理学探讨川贝母治疗肺系疾病的核心中药和机制

基于数据挖掘川贝母治疗肺系疾病的核心中药和基于网络药理学探讨“川贝母-人参”治疗肺系疾病之支气管哮喘的作用机制。通过数据处理软件,利用统计学方法对所收集的含贝母肺系疾病中药组方进行频数统计、关联规则分析和聚类分析。并利用网络药理学知识对核心药对治疗肺系典型疾病支气管哮喘进行靶点收集筛选、基因本体论(gene ontology, GO)富集分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)富集分析,最后利用分子对接验证。共筛选出含贝母处方420个,涉及中药463味;高频药物有甘草、杏仁等;聚类分析可得8类;高频核心二联药物组合有“川贝母-阿胶”“川贝母-人参”等,三联药物组合包括“川贝母-天冬-麦冬”“川贝母-天冬-甘草”等,四联药物组合“川贝母-桑白皮-桔梗-甘草”“川贝母-桑白皮-杏仁-甘草”等;由于阿胶为动物药材,则分析“川贝母-人参”药对治疗作为治疗支气管哮喘这一典型肺系疾病的核心药对,其中Hub靶点包括“AKT1”“PTGS2”等;核心活性成分包括“beta-sitosterol”“kaempferol”...     

基于基因注意力和多组学的低级别胶质瘤分类方法

现有对低级别胶质瘤(low-grade glioma, LGG)分子亚型三分类的研究依赖于LGG医学影像数据,数据样本少且难获取导致模型较难学习到LGG分子亚型之间的差异,降低了模型的分类性能。基于此,提出了LGG分子亚型三分类方法MODDA,利用基因注意力网络提取LGG多组学数据的重要特征,使用嵌入网络处理临床数据得到临床数据特征;将临床数据特征与组学数据重要特征进行融合,采用密集深度神经网络进行LGG分子亚型分类。实验结果表明,MODDA的分类性能优于现有LGG分子亚型分类方法,并且在外部验证数据集上也表现出较好的泛化性能。此外,对卡方检验过程中发现的重要基因进行了富集基因本体论(gene ontology, GO)术语和生物学途径分析,有助于LGG的个性化治疗。     

基于网络药理学的桑白皮治疗2型糖尿病的作用机制

通过网络药理学和分子对接方法探讨桑白皮治疗2型糖尿病的作用机制。运用中药系统药理学数据库与分析平台筛选桑白皮的活性成分及相应作用靶点,借助DrugBank、GeneCards和TTD数据库检索疾病靶点。活性成分靶点与疾病靶点取交集得到桑白皮作用于2型糖尿病的预测靶点,构建活性成分-潜在靶点网络图和关键靶点蛋白质-蛋白质相互作用(protein protein interaction, PPI)网络。将交集基因进行基因本体(gene ontology, GO)分析和京都基因与基因组百科全书(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG)富集分析;最后应用AutoDock软件进行活性成分及关键靶点之间的分子对接验证。预测得到桑白皮活性成分25个,桑白皮与疾病的交集靶点126个。PPI网络发现AKT1、IL-6、TNF、VEGFA、TP53、CASP3等可能是桑白皮治疗2型糖尿病的关键靶点。GO富集分析涉及细胞因子信号转导通路、对脂质的反应和凋亡信号通路等生物过程。KEGG通路分析涉及糖尿病并发症中AGE-RAGE信号通路、IL-17信号通路、T...     

结合多组学和人类蛋白互作网络研究急性髓细胞白血病中的突变基因互作子网络

急性髓细胞白血病(AML)是一类由血液中白细胞恶性增殖引起的恶性疾病,很多与AML致病性相关的基因突变还没有被阐明,使用基于多组学整合分析的方法可以有效地揭示AML中基因突变与疾病间的相互关系.通过使用来源于癌症和肿瘤基因图谱(TCGA)计划中AML病人的1 450个体细胞突变基因数据和这些基因的RNA表达量数据,结合人类蛋白互作网络,构建了在AML中的基因子网络.发现的基因子网络中包含21个突变基因,KEGG代谢通路和GO富集分析结果表明,趋化因子信号通路和染色体结构相关基因在AML的致病性中具有重要作用;并且,基因子网络可以反映AML中突变基因间的相互作用关系,可以加强对AML致病机理认识.在基因子网络中,部分基因已经被证明与AML相关,如NPM1,KDM1A和NRAS等,但部分基因还需要进一步探索,如CBX7,GNAI2和COPS2等.对这些基因的深入研究可以加强对疾病致病机理的认识.最后提供了整合多组学数据研究疾病的框架,并且该框架可以应用于其他疾病或机制的研究中.     

黄连治疗新冠肺炎的作用机理——基于网络药理学方法和分子对接技术

基于网络药理学方法和分子对接技术,初步探索了黄连治疗新冠肺炎（COVID-19）的作用机理.使用中草药系统药理学平台筛选黄连的有效活性成分与作用靶点,GeneCards和OMIM数据库筛选COVID-19的疾病靶点,R软件筛选药物与疾病的共同靶点,并利用Cytoscape软件构建“药物—活性成分—靶点—疾病”互作网络,STRING数据库构建共同靶点蛋白互作网络,ClueGo软件对共同靶点进行基因功能分析,R软件对共同靶点进行KEGG通路富集分析,然后将黄连有效成分中的核心成分与其治疗COVID-19的主要靶点进行分子对接.结果表明,黄连的有效活性成分共14种,靶点共235个;COVID-19的相关基因共341个;黄连治疗COVID-19的关键靶点包括VEGFA,IL6,POR,PLAT.分子对接结果显示,黄连中核心化合物榭皮素与PLAT,VEGFA,IL6对接效果良好.     

基于网络药理学和分子对接探讨蛹虫草对糖尿病作用机制研究

目的:以网络药理学和分子对接分析的方法，系统研究蛹虫草在治疗糖尿病中的机制，为开发治疗糖尿病的新药提供理论依据。方法:采用TCMSP数据库对蛹虫草的活性成分和治疗靶点进行预测和筛选。Cytoscape3.9.0绘制了活性组分和靶标网络，STRING数据库分析了蛋白-蛋白相互作用(PPI),利用DAVID数据库对交叉靶标进行了GO生物富集及KEGG富集分析。分子对接研究由SYBYL-X 2.0软件进行验证完成。结果:得到蛹虫草的活性成分有120个，取交集基因得到96个，蛋白互作分析发现IL6、TNF和TP53治疗糖尿病的作用，KEGG富集结果发现，蛹虫草治疗糖尿病主要通过Pathways in cancer、TNF signaling pathway、HIF-1 signaling pathway、African trypanosomiasis等信号通路进行调控。分子对接结果表明，蛹虫草中的活性成分Kushenol, t、Leachianone, g、Cis-Dihydroquercetin等成分与IL6、TNF和TP53具有较好的结合能力。结论:蛹虫草的活性成分Kushenol, t、...     

容量限制分配的蚁群优化算法

针对交通规划实践中广泛使用的用户出行行为假设与现实脱节的不足,提出了用蚁群优化算法获取网络流量加载路径的配流新思想.分析了网络中用户出行的行为特征并与蚁群算法执行机制进行了比较,提出利用人工蚂蚁模拟网络中用户出行的可行性和合理性.给出了基于Ant-Cycle模型的容量限制分配思路和流程.设计采用双层迭代机制完成整.个交通分配过程:使用内迭代构建完整的流量加载路径;使用外迭代对路段阻抗进行修正,体现网络的拥挤效应,使网络分配趋于平衡.仿真算例与对比分析表明:该方法可以模拟交通系统的平衡状态,分配结果趋近用户平衡;算法合理、有效.