基因转录调控网络模型

摘要：基因转录调控网络是细胞内基因之间的相互作用关系的整体表示,是生命功能在基因表达层面的展现. 最近多种生物信息学（计算分子生物学）工具和高通量实验技术的发展,使得重建复杂的基因调控网络成为可能. 基因调控网络模型试图从DNA微阵列等海量数据中推断基因之间的调控关系,从而揭示复杂的生命现象, 虽远未完成,但从现有实验数据中重建基因调控网络的工作可以促进在分子和遗传水平上系统地剖析细胞的功能,是功能基因组学中的重要研究内容,也是当前生物信息学和系统生物学研究的最具挑战性的前沿课题之一. 简要评述了几类典型数学模型的最新研究进展.     

p53基因调控网络研究进展

肿瘤抑制基因p53表达的p53蛋白是一个通用转录因子,与其上、下游功能相关基因组成了一个复杂的基因调控网络,在这个基因网络中p53基因起着关键作用;DNA损伤、缺氧、原癌基因的激活等均能刺激p53基因表达;p53表达升高后,可通过p53-MDM2反馈环路与泛素系统等对p53表达水平进行精确调节;p53通过调控多种下游/靶基因表达完成多种生物学功能,主要包括阻滞细胞周期、促进细胞凋亡、维持基因组稳定性等;认识p53基因调控网络的功能有助于理解p53及其下游/靶基因间的具体作用机制。     

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.     

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.     

随机基因调控网络的指数稳定性

对由分形布朗运动驱动的随机基因调控网络(genetic regulatory networks,GRNs)进行了均方指数稳定性分析.通过构造Lyapunov函数和采用线性矩阵不等式,得到了均方意义下GRNs随机模型指数稳定的充分条件,同时也得到了标准布朗运动扰动的GRNs的相应结果.     

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。     

基于动态贝叶斯网络的多时延基因调控网络构建

分子生物学的主要挑战是如何更好地理解基因间的调控机理。重构调控网络有助于探索生命系统的本质问题。目前,已提出的方法大多数都不考虑基因表达之间的时延,或者假定其时延是一个常量。这为深入理解基因调控的时-空机制带来了困难。现提出一个用连续DBNs构建具有多时延基因调控网络的方法,它可以系统地分析基因之间的调控关系。将其应用于酵母菌的转录调控网络中,结果显示,该方法能更好地估计转录时延,进一步提高了调控网络构建的精度。     

基于动态Bayesian网络的基因调控网络建模

为了精确建模与推断基因调控网络,提出一种基于动态Bayesian网络的多数据融合方法(SP-DBN).该方法利用结构期望最大算法进行未知结构学习,基于粒子滤波方法完成参数学习,可有效处理数据缺失与噪声问题,更好地捕捉数据中固有的动态特性,并通过其先验结构,在基因表达数据的基础上,自然地融合转录因子绑定位点等多数据源信息.基于酿酒酵母的真实数据,实验结果表明: 对于仅采用基因表达数据的情况, SP-DBN的敏感度与特异度分别提高到19%和95%;融入绑定位点数据后, SP-DBN的敏感度可从19%进一步提升至20%, 而特异度则仍保持在95%的水平.     

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.     

由基因调控网络数据分析揭示振荡斑图的功能结构

自然和社会系统的许多实际问题都可以用复杂网络动力学来描述,特别是生物网络和社会网络的应用最为广泛.人们已经积累了各种网络行为的大量数据,如何提出合理的物理思想和有效的数学方法来分析这些数据、从中提取有用的信息;从这些信息出发,理解在许多实际过程中由复杂的网络拓扑结构产生的简单动力学关系,并辨识支持各种网络动力学行为的自组织结构,是一个重要的课题.本文综述了其中一种研究方法.以生物学基因调控网络(Gene Regulatory Network,GRN)为研究对象,提出了一种功能权重(Functional Weight,FW)计算方法.通过FW方法定量计算在GRN的振荡动力学中不同调控作用(称为作用边)的重要性.进一步研究发现在各种GRN中这种FW的分布普遍极不均匀,绝大部分作用边具有很小权重(弱作用边),只有少数边具有大的权重(强作用边).而这些强作用边构成的子网络比原网络简单得不可比拟,但它们揭示了网络节点之间的相互作用关系并控制着整个网络的动力学行为.由这些强作用边构成的网络,我们可以辨识GRN的功能骨架和振荡核心子网络.振荡核心起到网络振荡源的作用,而振荡骨架则成为网络中信号传播的主要路径.FW方法可以广泛应用到不同尺寸、不同调控规则(AND,OR等形式)和不同动力学行为(周期振荡、混沌动力学和暂态过程)的GRNs,并且由FW分析出发我们可以对GRN动力学进行有效调控.     

果蝇体极性基因网络的稳定性分析

果蝇的全基因组的序列测定早已完成,但是,对于基因之间是如何相互调控以实现复杂的生物功能,还需要深入的研究.认识并解析复杂的基因调控网络的构成和动力学机制,已成为现代生命科学中的前沿课题之一.在本文中,我们重点研究了果蝇的胚胎发育过程中图式形成的体极性基因网络调控.这一调控是通过相邻细胞中的基因网络的相互影响而达成的.本文主要考察这种基因网络调控对于初始条件的稳定性,以此说明生物胚胎发育对于初始条件的相对稳定性.我们发现该调控系统对于特定位置的干扰有极好的稳定性,对于整个系统的小干扰有良好的稳定性.     

网络教学模式及未来发展趋势

计算机网络具有很缜密的理论性和实践性,所以非常适用于教育领域的网络教学.如何充分利用计算机网络技术与资源取代传统的教学模式,就需要我们充分了解网络教学的特点和模式.结合网络教学的特点,指出网络教学模式与传统教学模式的区别,给出网络教学模式的两种表现形式,针对网络教学存在的问题给出解决办法,并指出网络教学未来的发展趋势.     

基于加权超网络的区域物流网络模型及特征分析

为了定量化表述区域物流网络及认识其本质特征,针对区域物流网络的加权性和多网络性,提出把加权网络和超网络结合起来分析区域物流网络的方法.依此建立了基于加权超网络的区域物流网络模型,并对其中货物流加权网络的特征和信息流网络的鲁棒性进行了分析.发现增加区域中局域间关键路径容量和发展第四方物流是提高区域物流效率的有效措施之一.     

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。     

基于生物种群模型的智能交通网络控制

针对传统交通网络控制方法,通过对其约束条件和交通网络需求分析,以动态设置交通网络控制参数和提高交通网络性能为目的,提出一种基于生物种群模型的智能交通控制算法.在Matlab环境下进行仿真,结果表明,与传统交通网络控制方法相比,基于生物种群模型的智能交通控制算法可以显著提高交通网络利用率,减少车辆在网络中的延误时间.     

PTEN抑癌基因与胃癌关系的研究进展

PTEN基因是近年发现的新抑癌基因,目前已经证实其与多种肿瘤的发生发展有密切的关系。在许多肿瘤中都有PTEN基因表达异常,且其表达异常与肿瘤发生发展的生物学行为有一定相关性。胃癌是我国常见的多发性的恶性肿瘤之一,在胃癌组织中PTEN通过多种途径表达降低。PTEN的突变和异常表达与胃癌的发生、发展、浸润、转移显著相关,可能成为检测胃癌的有效指标之一。     

面向教学的计算机网络系统设计与实施

介绍了一种可广泛应用于学校开展计算机辅助教学与计算机学习的局域网络系统的设计与实施方法