拟南芥花药表达基因调控关系的预测

模式植物拟南芥花药的发育由复杂的基因网络所调控. 至今为止, 研究人员对这一调控网络的了解非常有限. 本研究利用一种整合基因芯片数据与启动子序列分析的生物信息学方法来预测拟南芥花药表达基因之间的调控关系. 基于这种方法, 一共预测到了7710对具有调控关系的基因对, 其中80对为高可信度的调控关系. 在这80对基因中, 有3对调控关系已被之前的实验验证, 表明本研究预测的结果有一定的可靠性. 我们所预测的基因调控关系有助于拟南芥花药发育分子机理的深入研究, 提出的生物信息学研究方法也可用于其他基因调控关系的预测.     

拟南芥代谢通路下基因调控网络的构建

基因调控网络在研究基因之间的调控关系及揭示复杂的生命现象方面有着重要的意义. 拟南芥整个生长过程是由基因网络所调控. 本文利用拟南芥代谢通路下基因共表达这一属性, 结合启动子序列分析的生物信息学方法来预测拟南芥代谢通路下基因的调控关系. 基于这种方法, 一共预测到2268对具有调控关系的基因对, 其中91对为高可信度的调控关系. 在我们预测到的调控关系中, 有4对调控关系已被实验验证, 实验表明本文预测的结果有一定的可靠性. 我们预测的拟南芥代谢通路下基因的调控网络, 为深入研究代谢通路在植物生长过程中所起的作用提供了方便, 有助于进一步研究拟南芥未知基因的功能.     

生态系统服务复杂关系研究的机遇、挑战与对策

理解多种生态系统服务之间的相互影响已经成为可持续发展科学的热点与前沿.本文总结了多种生态系统服务间复杂关系的分析方法与模型研究的最新进展,分析了当前研究中的问题和难点,并提出了一种新的交叉学科研究路线,即利用来自基因调控研究的布尔网络模型为生态系统服务间的复杂互动提供建模和模拟分析平台.以食物生产系统的4项基本生态服务的关系为案例,设定1个基本情景和1个调控情景,分析4项生态系统服务的相互关系变化对系统功能的影响.结果表明,运用布尔网络模型可以在简单规则和少量数据的条件下,模拟多个生态服务之间非线性的复杂相互作用,并能为研究调控多种生态服务提供建议.本文是对基因调控网络模拟多生态系统服务间相互关系的能力和合理性的初步验证可为进一步开展该领域研究提供参考.     

钩端螺旋体蛋白质相互作用网络预测与系统分析

问号钩端螺旋体是一种致病菌, 能够引起人畜共患病. 该细菌全基因组序列测序的完成, 为从全蛋白质组学的角度分析蛋白质相互作用网络提供了基础. 本研究通过整合4种计算方法(基因融合法、基因邻居法、系统发生谱法和操纵子法)来预测钩端螺旋体赖株蛋白质相互作用网络. 对运动和趋化系统、信号传导系统、脂多糖生物合成以及黏附、侵袭等有关蛋白质之间的相互作用进行了详细分析. 除此以外, 根据蛋白质的相互作用网络以及功能分类, 预测了203个未知蛋白质可能的功能. 这不仅为进一步研究钩端螺旋体赖株的致病机制提供了一个资料, 也为在基因组范围内应用生物信息学方法研究微生物提供了一个实例.     

网络数据挖掘及其在生物信息学中的应用

20世纪90年代中期,随着万维网的崛起和高速发展,大量信息可以从网上获取.传统的数据挖掘技术已开始应用于网络数据的挖掘中,这也正成为人们研究的焦点.本文介绍了网络数据挖掘的定义、分类,并对当前网络数据挖掘的研究现状作了综述,最后介绍了网络数据挖掘在生物信息学研究中的实际应用.     

整合组学数据的代谢网络模型研究进展

基因组规模代谢网络模型(genome-scale metabolic model, GEM)是根据化学计量平衡原理,基于基因-蛋白-反应三者关联,建立包含细胞生长必需的生化反应数学模型.细胞代谢网络存在复杂的调控,通过基因和蛋白表达量及代谢物浓度变化调节代谢反应通量,而这些数据无法直接反映代谢反应的通量. GEM研究面临的一个挑战是如何整合不直接反映代谢通量的数据类型,并将这些调控过程在代谢模型中进行准确的描述.本文综述了将高通量组学数据整合到代谢化学计量模型中的方法,包括根据基因和蛋白的表达判定代谢反应状态、筛选核心代谢反应集、代谢反应通量边界约束、转录调控网络整合和多时间尺度基因动态表达约束等;比较分析了不同算法的优缺点和应用场景;介绍了GEM与多组学数据整合在解析生物代谢特征、分析遗传和环境扰动、筛选癌症治疗潜在药物靶标和抗代谢药物等方面的应用;展望了组学数据和代谢网络模型集成的发展趋势.     

基于DAP-Seq方法鉴定玉米胚乳特异表达转录因子O2在全基因组水平上的结合位点

Opaque2(O2)是一个调控玉米胚乳发育的重要转录因子.为了揭示O2的转录调控网络,利用DAP-Seq技术挖掘其在全基因组范围上结合位点共检测到11385个位点.通过结合已报道RNA-Seq数据,本研究DAP-Seq共检测到317个O2直接结合并调控的靶基因,其中包括97个已报道ChIP-Seq检测靶基因以及220个DAP-Seq特异检测的靶基因.而基序(motif)富集分析显示, DAP-Seq检测O2结合317靶标基因与220个特异结合靶标基因所富集的基序均与已报道O2结合motif相同.另外, GO富集分析显示,与ChIP-Seq一致的O2靶基因主要参与zein蛋白合成及氨基酸代谢途径,而特异检测的O2靶标基因,除参与上述途径外,还主要参与糖代谢途径以及多个胁迫响应相关途径.本研究利用DAP-Seq技术进一步揭示了O2在胚乳发育过程发挥调控作用,该结果是对前人研究结果的验证和补充.     

应用复杂网络理论研究代谢网络的进展

后基因组生物信息学研究的一个重要任务是系统地研究活细胞内所有分子和它们之间的相互作用, 从而了解这些分子及它们之间的相互作用对整个生物体功能的影响. 而网络则是对各种相互作用关系的恰当的抽象描述. 近年来, 复杂网络理论在揭示各种复杂的技术网络和社会网络的形成和演化机制方面取得了一些重要成果, 其方法和结果已对生物学研究产生影响. 本文评述了基于基因组的大规模代谢网络重建和分析的进展, 论述了利用复杂网络理论分析代谢网络结构的主要方法和结果.     

利用EST及生物信息学方法挖掘马铃薯中miRNA及其靶基因

microRNA (miRNA)是一类调控真核基因转录后表达的非编码小分子RNA. 大量研究表明, miRNA在调节生物功能方面起着重要的作用. 目前发现miRNA的主要方法有直接克隆法和基于生物信息学的基因搜索和同源搜索. 由于真核生物组织中有些miRNA的丰度较低, 而且其表达具有组织和时序特异性, 采用直接克隆法发现新的miRNA有时较为困难. 采用生物信息学方法寻找未知miRNA是当前发现和鉴定miRNA的重要策略之一. 本研究联合了几种生物信息学方法预测了马铃薯(Solanum tuberosum)中miRNA及其靶基因. 通过把拟南芥、水稻等植物已知的miRNAs与马铃薯EST数据库进行比对搜索, 筛选出候选的miRNA. 之后, 设置一系列严格的筛选标准, 分析候选miRNA序列特征, 包括碱基错配、二级结构、(A+U)含量、能量水平等. 最后, 从上述候选库中筛选出了22个miRNA. 进一步利用新鉴定的miRNA序列, 预测到43个靶基因. 分析结果表明, 上述大多数靶基因编码的产物为转录因子及重要代谢酶类, 它们调控着植物的生长发育, 信号转导及各种胁迫反应.     

表皮葡萄球菌双组分调控系统的生物信息学分析

应用序列同源性比较及功能域分析等生物信息学手段, 从表皮葡萄球菌全基因组序列中发现16对双组分调控系统以及2个相对保守的功能域(HATPase_c和REC). 通过与金黄色葡萄球菌和枯草杆菌中的双组分调控系统基因比较, 预测表皮葡萄球菌中同源双组分调控系统基因可能具有参与调控细菌生长、生物膜形成、毒力因子表达等重要生物学功能. 对16对双组分调控系统基因的2个保守性功能域进行空间结构模建, 获得4个相似的组氨酸蛋白激酶HATPase_c功能域模拟结构以及13个相似的反应调节蛋白REC功能域模拟结构, 其中HATPase_c结构在AMP-PNP的结合部位形成袋状结构, 而REC结构中均包含3个天冬氨酸活性位点. 初步实验结果表明表皮葡萄球菌双组分调控系统保守性功能域的生物信息学分析可以为进一步开发相关治疗药物提供潜在的靶标.