基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法研究.pptVIP

,基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法研究,Harbin Engineering University,報(bào)告的主要內(nèi)容,一、背景介紹 二、相關(guān)技術(shù)理論 三、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型,一、背景介紹,1.基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò),無(wú)論是原核細(xì)胞還是真核細(xì)胞，都有一套精確的基因表達(dá)和蛋白質(zhì)合成調(diào)控機(jī)制。 基因表達(dá)調(diào)控是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，基因和基因產(chǎn)物（如蛋白質(zhì)等）之間形成錯(cuò)綜復(fù)雜的相互作用，如果將這些相互作用用線條描繪出來(lái)，將呈現(xiàn)出網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，也就是我們說(shuō)的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。,需要注意的是，基因之間并沒(méi)有直接的相互作用，基因的誘導(dǎo)或抑制是受到特定蛋白的調(diào)控作用，而該蛋白質(zhì)本身是由調(diào)控基因編碼的。將蛋白質(zhì)和各種酶的作用進(jìn)行抽象，通過(guò)基因表達(dá)調(diào)控網(wǎng)絡(luò)把基因之間非直接的相互作用關(guān)系呈現(xiàn)出來(lái)是非常有意義的，它映射了所有基因之間抽象的相互作用關(guān)系。,2.轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò),根據(jù)調(diào)控事件在基因表達(dá)過(guò)程中發(fā)生的先后次序，可將其分為染色質(zhì)水平上的調(diào)控，轉(zhuǎn)錄調(diào)控，轉(zhuǎn)錄后調(diào)控，翻譯調(diào)控及蛋白質(zhì)修飾五個(gè)層次。 轉(zhuǎn)錄調(diào)控：在特定組織或細(xì)胞中、特定的生長(zhǎng)發(fā)育階段、特定的機(jī)體內(nèi)外條件下，選擇特定基因進(jìn)行轉(zhuǎn)錄表達(dá)。涉及到最多的基因與基因產(chǎn)物之間的交互作用，具有最大的可變性，是認(rèn)識(shí)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的最關(guān)鍵因素，是最重要調(diào)控環(huán)節(jié)。,3. 動(dòng)態(tài)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò),目前，多數(shù)的方法都使用靜態(tài)數(shù)據(jù)來(lái)分析基因網(wǎng)絡(luò),僅能用于指出在當(dāng)前生命狀態(tài)下，基因之間存在何種相互作用。而真實(shí)的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中，尤其在某些發(fā)育過(guò)程中，各個(gè)基因的表達(dá)情況卻并不是一成不變的，基因的表達(dá)值隨著時(shí)間的推移存在變化，最終各個(gè)基因的表達(dá)狀態(tài)可能會(huì)達(dá)到一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)，如穩(wěn)定的細(xì)胞間期，或者是達(dá)到一個(gè)動(dòng)態(tài)的平衡狀態(tài)，如細(xì)胞周期過(guò)程等。這些穩(wěn)定狀態(tài)也是相對(duì)的，某些關(guān)鍵基因狀態(tài)的改變，將可能打破當(dāng)前穩(wěn)定狀態(tài)重新回到基因表達(dá)的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換。,通過(guò)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的研究，我們才能深入把握系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特征，了解基因之間的相互作用機(jī)制、基因其對(duì)于細(xì)胞或組織功能進(jìn)行調(diào)控的機(jī)理，這樣我們才能夠真實(shí)有效的逼近基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)情況，從而利用這些信息為我們進(jìn)行開(kāi)發(fā)新藥，疾病治療，生命研究提供幫助，并推動(dòng)疾病基因組學(xué)，藥物基因組學(xué)這些分支學(xué)科的發(fā)展。,二、相關(guān)技術(shù)理論,1. 基因芯片技術(shù),基因芯片技術(shù)的原理是基于DNA分子堿基互補(bǔ)的特性。利用DNA序列之間的堿基互補(bǔ)配對(duì)原則，使固定在片基上的探針序列與從樣本RNA反轉(zhuǎn)錄并用熒光標(biāo)記后得到的cDNA結(jié)合，經(jīng)由洗脫與熒光光度檢測(cè)，最終獲得每個(gè)探針對(duì)應(yīng)的熒光強(qiáng)度值，這些熒光強(qiáng)度值能夠反映出某個(gè)生命狀態(tài)下基因組范圍的基因表達(dá)情況。基于這些原理，該技術(shù)實(shí)現(xiàn)了在同一時(shí)間測(cè)定不同細(xì)胞的大量基因的mRNA水平，也就是基因表達(dá)水平。,2. 聚類(lèi)技術(shù),聚類(lèi)分析是根據(jù)微陣列基因芯片數(shù)據(jù)，分析建立基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型的常用方法。應(yīng)用于基因表達(dá)數(shù)據(jù)的聚類(lèi)分析方法包括： K-Means聚類(lèi)算法 自組織特征映射法 自動(dòng)子空間聚類(lèi)算法 分層聚類(lèi)算法,通過(guò)對(duì)微陣列數(shù)據(jù)的聚類(lèi)得到基因表達(dá)圖譜，從而分析基因表達(dá)調(diào)控的模式。,3. 數(shù)據(jù)挖掘,目前Internet上存在大量公共數(shù)據(jù)庫(kù)。,三、網(wǎng)絡(luò)模型,1. 布爾模型網(wǎng)絡(luò),基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的一種最簡(jiǎn)單的模型。在布爾網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)基因所處的狀態(tài)或者是“開(kāi)”，或者是“關(guān)”?！伴_(kāi)”表示一個(gè)基因轉(zhuǎn)錄表達(dá)，形成基因產(chǎn)物，而“關(guān)”則代表一個(gè)基因未轉(zhuǎn)錄，沒(méi)有表達(dá)。,過(guò)于簡(jiǎn)化，存在局限性。,2. 線性模型,線性模型是一種連續(xù)的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型。在線性模型中，一個(gè)基因表達(dá)水平可表示為若干個(gè)其它基因表達(dá)水平的加權(quán)和，即：,Xi(t+t)=ijxj(t)+,線性模型是一種簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型，只能處理具有線性關(guān)系的基因表達(dá)數(shù)據(jù)，應(yīng)用范圍小。,3. 馬爾科夫模型,馬爾可夫鏈?zhǔn)且环N隨機(jī)過(guò)程，適用于分析時(shí)間序列的基因表達(dá)數(shù)據(jù)。在馬爾可夫模型中，馬爾科夫鏈假設(shè)：某一時(shí)間點(diǎn)的基因表達(dá)水平?jīng)Q定了下一時(shí)刻基因表達(dá)水平，馬爾科夫模型有如下公式：,C(t)=JC(t-1),在構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程中，基于馬爾可夫模型，對(duì)基因表達(dá)譜的特征提取和聚類(lèi)，都表現(xiàn)出良好的適應(yīng)性。 如果想提高模型的準(zhǔn)確性，可以提高馬爾可夫模型的階數(shù)。,4. 微分方程模型,微分方程模型假設(shè)一個(gè)基因?yàn)橐粋€(gè)變量，對(duì)于由n個(gè)基因組成的網(wǎng)絡(luò)，可用如下n維微分方程來(lái)表示：,根據(jù)生物數(shù)據(jù)和建模的不同要求，函數(shù)fi可以根據(jù)實(shí)際情況確定。通常有下面兩種形式：,以貝葉斯定理與貝葉斯假設(shè)為理論基礎(chǔ)，用有向無(wú)環(huán)圖的形式表示隨機(jī)變量間的概率關(guān)系。