基于人类信号网络和表达谱数据研究静脉血栓复发机制

目的:静脉血栓是一种高复发风险和高致死率的疾病,其形成和复发的分子机制尚不明确。基于人类信号网络和基因表达谱数据可针对静脉血栓经华法令抗凝治疗后的复发机制进行研究。方法:结合表达谱数据和人类信号网络,设计差异模块筛选策略,通过功能分析、差异表达分析和已知血栓相关基因及药物靶基因的互作关联研究,获得与静脉血栓复发相关的显著差异模块。结果:最终获得8个与静脉血栓复发密切相关的显著差异模块,评估了华法令治疗静脉血栓的效能,提出了联合用药的3种可能途径。结论:应用本文提出的整合筛选策略,能识别与静脉血栓复发相关的模块,探究静脉血栓复发的分子机制和评估华法令的治疗效能。还提供了潜在的联合用药途径,这对治愈血栓、防治血栓复发及复发机制的研究具有重要意义。     

基于人类信号转导网络研究卵巢癌病变过程的信号转导模式

为了系统地研究卵巢癌病变过程的信号转导模式,综合多种信息构建了完整的人类信号转导网络,发现卵巢癌相关基因在网络中的拓扑学性质与其它基因存在显著差异。将正常、早期卵巢癌和晚期卵巢癌三种状态下的基因表达谱数据映射到信号转导网络中,利用基于共表达改变量的方法,筛选出正常与早期卵巢癌、正常与晚期卵巢癌、早期卵巢癌与晚期卵巢癌间的显著差异模体。通过对显著差异模体进行功能和模式的分析,发现卵巢癌的发生发展主要和信号级联模式的异常相关。另外,还发现AR、PAK6和KPNB1三个基因间信号转导模式的异常和卵巢癌的恶化相关。     

与实验条件相关的基因功能模块聚类分析方法

针对细胞内基因功能模块化的现象,定义了“基因功能模块”和“特征功能模块”两个概念,并基于这两个概念提出一种“与实验条件相关的基因功能模块聚类算法”。该算法综合利用基因功能知识与基因表达谱信息,将基因聚类为与实验条件相关的基因功能模块。向基因表达谱中加入水平逐渐升高的数据噪音,根据基因功能模块对数据噪音的抵抗力,确定最稳定的基因功能模块,即特征功能模块。加噪音实验显示,在基因芯片技术可能发生的噪音范围内,该算法对噪音的稳健性优于层次聚类和模糊C均值聚类。将模块聚类算法应用在NCI60数据集上,发现了8个与实验条件高度相关的特征功能模块。     

抑制Hedgehog信号通路改变结肠癌细胞基因表达谱

Hedgehog（Hh）信号通路在机体发育和肿瘤发生中发挥着重要作用。在该研究中,Western blot检测三株结肠癌细胞Hedgehog信号通路组分的表达,结果表明三株结肠癌细胞中HT-29细胞Hedgehog信号通路组分较完整。采用MTT和BrdU法检测Hedgehog信号通路膜受体Smo特异性抑制剂环杷明和末端转录因子Gli1/2的特异性抑制剂GANT61对HT-29细胞的影响,提示这两种抑制剂均显著抑制HT-29细胞生存率和细胞增殖率,且GANT61比环杷明更敏感。表达谱芯片检测阻断Hedgehog信号通路后HT-29细胞基因谱的变化,结合生物信息学分析,揭示HT-29细胞经环杷明和GANT61处理后基因表达呈现抑制特征,其差异基因表达主要以下调为主,其中环杷明主要影响细胞内源刺激等,而GANT61主要影响代谢和类固醇合成,并与MAPK信号通路有关联,两者均能影响细胞免疫及凋亡相关通路。这些结果提示,Hh信号通路有可能作为结肠癌的治疗靶点。     

表达谱基因芯片

表达谱基因芯片具有高通量、缩微、多参数、平行化等优点.在功能基因组学研究中正发挥越来越重要的作用.就其原理、应用、存在问题及解决策略等进行了综述.     

基因表达谱中信号通路基因集分析方法进展

微阵列技术是生物技术变革的核心,允许研究者同时监测成千上万个基的表达水平,已广泛应用医学研究.如何挖掘海量基表达信息中的有用信息并进行生物学专业解释,是基表达谱数据分析领所面临的一个重要挑战.生物信号通路研究已成为基芯片中不同表型差异表达研究的主要方法,其是以整个信号通路作为一个整体作为研究对象,此得出的研究结果更加科学和准确.在本文中我们简要描述了近10年来信号通路基集富集分析方法的发展情况,将其分为三个阶段,对每个阶段方法的基础和特点做了一些简单的总结和阐述.     

一个基于基因表达谱的基因逻辑网络模型的建立与应用

基因之间除了线性关联作用关系外,还存在着非线性的逻辑关系.用这种逻辑关系构建的生物系统网络模型对研究细胞内的各种生物通路和细胞分子网络非常重要.首先,根据图着色原理确定了基因的低阶和高阶逻辑关系,然后应用结肠癌基因表达谱数据分析了51个癌基因和抑癌基因的逻辑关系,在此基础上构建了结肠癌基因表达的逻辑网络.通过这个网络模型发现了与KEGG数据库中结肠癌通路一致的转化生长因子信号通路,并分析了各生物通路成员之间错综复杂的关系.实验结果表明,基因逻辑网络模型在一定程度上揭示了结肠癌基因和抑癌基因之间并行、分叉等复杂的相互作用关系,反映了结肠癌发病的复杂分子机制,为分子生物医学家提供了一个参考模型.     

基因表达谱微阵列网络数据库在肿瘤研究中的应用

基因表达谱微阵列数据库是一类可提供存储、查询、下载分析的在线网络数据库,在肿瘤相关领域的研究中提供了大量的数据来源。由于微阵列分析对于无生物/医学信息学专业背景的研究人员仍然有较多困难,致使该数据库的使用尚未普及。本文从数据查询、下载分析和使用方法等方面对常用基因表达谱微阵列数据库进行概述,并对现阶段基因表达微阵列数据库的应用策略进行总结,旨在帮助该领域研究的初学工作者了解数据库的基本知识并推动其在科研工作中的应用。     

综合ChIP-chip数据、基因敲除数据和表达谱数据重构基因调控网络

揭示生物体内在的调控机制是生物信息学的一项重要研究内容．各种高通量生物数据的涌现,为从基因组的尺度上重构基因调控网络提供了可能．由于单数据源仅能提供关于调控关系的片面信息且存在噪声,因此整合多种生物学数据的方法有望得到可靠性较高的调控网络．提出了一种综合ChIP-chip数据、knock out (敲除)数据和各种条件下的表达谱数据来推断调控关系的新方法．ChIP-chip数据和knock out 数据能分别提供转录因子和目标基因对关系的直接物理结合和功能关系的证据,这两类数据的整合有望获得较高的识别准确率．但这两类数据的重合性通常较低,基于共调控的基因通常具有较高的表达相似性这一假设,在一定程度上降低了这两类数据重合性较低所带来的影响．算法所识别的大部分调控关系都被YEASTRACT,高质量ChIP-chip数据和文献所验证,从而证明了该方法在调控关系的预测上具有较高的准确性．与其他方法的比较,也表明了该方法具有较高的预测性能．     

甘草抗动脉粥样硬化机制的网络药理学研究

利用网络药理学方法探讨甘草在抗动脉粥样硬化中的分子机制。本研究利用中医药系统药理学数据库和分析平台(traditional Chinese medicine systems pharmacology database and analysis platform,TCMSP)分析甘草中的有效活性成分,并获得有效成分的作用靶点。通过Cytoscape软件构建可视化靶点互相作用网络,对网络中的关键靶点进行基因本体(GO)富集分析和KEGG通路富集分析。结果显示甘草中40种有效活性成分的预测靶点共97个,47个靶点与动脉粥样硬化(AS)相关,其中18个是血管保护药物和脂质修饰药物的作用靶点,表明甘草可作为调控AS发展的药物。基于97个预测靶点的GO富集分析,发现甘草可参与多种生物学过程,尤其是应对外源性刺激,以及参与细胞凋亡等过程。通过构建甘草靶点与AS疾病靶点相互作用网络(PPI),确定了AKT1、MAPK3、MAPK1、JUN和CASP3等关键靶点,并对关键靶点进行KEGG富集分析,结果表明甘草主要影响调控细胞增殖、生存以及凋亡的细胞信号转导相关通路,并激活先天免疫相关信号通路,调节炎性细胞因子释放,从而发挥抗动脉粥样硬化作用。甘草具有多成分、多靶点、多途径的作用特点,主要通过PI3K-AKT信号途径、MAPK信号途径、NOD样受体信号通路调控细胞增殖和凋亡,同时发挥免疫调控作用,从而影响动脉粥样硬化的发展,由此可见,甘草可作为动脉粥样硬化疾病治疗的候选中草药。     

凋亡和周期基因芯片研究As2O3对NB4细胞凋亡相关基因表达谱的影响

目的:利用细胞凋亡和周期基因芯片研究As₂O₃作用前后NB4细胞基因表达谱的差异性,寻找As₂O₃诱导NB4细胞凋亡的相关基因并分析其可能机制。方法:流式细胞仪检测细胞凋亡率,抽提对照及诱导组细胞的mRNA,通过逆转录将As₂O₃处理前后的NB4细胞cDNA进行生物素标记,用含269个目的基因的细胞凋亡和周期基因芯片进行杂交,GEArray软件分析,筛选出As₂O₃诱导前后表达有差异的基因。芯片结果用荧光定量聚合酶链反应(realtimepolymerasechainreaction)进行验证。结果:筛选出As₂O₃作用前后表达有差异的基因共100条(占芯片基因总数的37.2%),其中97条(97/100,97%)基因表达上调,3条(3/100,3%)基因表达下调。表达上调的基因主要包括肿瘤坏死因子配体和受体家族、bcl2家族、半胱氨酸家族、DNA损伤检测和P53途径以及细胞分裂周期蛋白和激酶等基因。结论:As₂O₃主要通过上调促凋亡基因表达来诱导NB4细胞凋亡,其中TNFSF15、Apaf1、Caspase3和p16等基因可能参与As₂O₃诱导的NB4细胞凋亡,As₂O₃诱导NB4细胞凋亡的可能机制主要涉及TNF途径、线粒体途径、Caspase途径、细胞周期抑制途径和P53途径等。     

基于GO与基因表达谱挖掘特征基因功能类

我们研制了基于Gene Ontology与基因表达谱挖掘与实验条件相关的特征基因功能类的算法OntoFexed,它的特点是分别采用信息增益方法和Rand Index评价单个基因功能类与一组基因功能类鉴别差异表达基因与不差异表达基因的能力。算法的优点是充分利用了GO的结构信息来搜索特征功能类,并能给出各个抽象层次上的特征功能类。我们将OntoFexed应用于腺癌数据集和NCI60数据集,发现OntoFexed确能发掘与实验条件相关的功能类,且算法对主要的参数有较高的稳健性。     

基因芯片表达谱数据的预处理分析

基因芯片数据的预处理是一个十分关键的步骤,通过数据过滤获取需要的数据、数据转换满足正态分布的分析要求、缺失值的估计弥补不完整的数据、数据归一化纠正系统误差等处理为后续分析工作做准备,预处理分析的重要性并不亚于基因芯片的后续分析,它将直接影响后续分析是否能得到预期的结果.本文重点综述了cDNA芯片的数据预处理,简要地概述寡核苷酸芯片的数据预处理.     

雷公藤甲素对结肠癌细胞SW480 的基因表达谱的影响

目的:探讨雷公藤甲素对结肠癌SW480细胞的基因表达谱的影响。方法:雷公藤甲素处理结肠癌SW480细胞24h后,分别提取给药组和空白对照组SW480细胞总RNA,纯化并逆转录成用Cy3和Cy5标记的cDNA探针,经全基因芯片杂交,洗涤,通过生物信息学方法分析雷公藤甲素处理组和空白对照组SW480细胞基因表达谱的差异。结果:与空白对照组比较,共发现了902个差异基因,雷公藤甲素处理组有196个基因上调,706个基因下调。上调基因主要涉及细胞代谢。下调基因主要涉及wnt通路、细胞周期通路、Toll样受体通路以及MAPK等通路。结论:雷公藤甲素能导致结肠癌细胞基因表达谱的改变,这些基因改变可能参与了细胞增殖、分化、凋亡等过程。这些信息可能为探讨雷公藤抗结肠癌作用机制提供线索。     

基于流形学习的基因表达谱数据可视化

基因表达谱的可视化本质上是高维数据的降维问题。采用流形学习算法来解决基因表达谱的降维数据可视化,讨论了典型的流形学习算法（Isomap和LLE）在表达谱降维中的适用性。通过类内／类间距离定量评价数据降维的效果,对两个典型基因芯片数据集（结肠癌基因表达谱数据集和急性白血病基因表达谱数据集）进行降维分析,发现两个数据集的本征维数都低于3,因而可以用流形学习方法在低维投影空间中进行可视化。与传统的降维方法（如PCA和MDS）的投影结果作比较,显示Isomap流形学习方法有更好的可视化效果。     

大肠杆菌应激诱导基因表达谱芯片分析

应激是影响微生物发酵生产的重要因素。为挖掘细菌耐热和化合物胁迫等调控相关基因,揭示微生物应激反应调控的分子机制,采用Affymetrix全基因组表达谱芯片,对42℃热激和0.1 mol/L CaCl2处理的大肠杆菌E. coli基因谱进行分析。结果表明,应激处理菌体中共有583个差异表达基因,包括374个表达量上调和209个表达量下调差异基因;GO功能分类将差异表达基因分为34类,大部分差异基因的分子功能覆盖结合、催化和转运等生物学活性;差异基因KEGG分析显示富集在28个通路,以ABC转运蛋白、鞭毛组装、双组分系统、尿素循环和氨基酸新陈代谢以及Ⅲ型分泌系统等通路为主要代表;应激胁迫的E. coli主要通过噬菌体休克蛋白操纵子(psp)基因进行逆境适应性转录调节,同时伴随着酶和氨基酸的合成基因以及细胞氧化还原态平衡基因的调控变化。     

基于Fiedler向量的基因表达谱数据分类方法

尝试将一种基于图的Fiedler向量的聚类算法引入到基因表达谱数据的肿瘤分类中来。该方法将分属不同类的所有样本通过高斯权构造Laplace完全图,经SVD分解后获得Fiedler向量,利用各样本所对应的Fiedler向量分量的符号差异来进行基因表达谱数据的分类。通过模拟数据仿真实验和对白血病两个亚型(ALL与AML)及结肠癌真实数据实验,证明了这一方法的有效性。     

三棱内酯B调控人冠状动脉内皮细胞基因表达谱的生物信息学分析

目的:分析三棱内酯B在人冠状动脉内皮细胞中的表达谱数据集,寻找三棱内酯B调控血管内皮功能的关键作用靶点。方法:基于GEO公共数据库,下载原始表达谱数据集(GSE44598),经过差异基因筛选,功能注释,通路富集,信号通路网络以及基因互作网络分析,找出三棱内酯B对人冠状动脉内皮细胞基因表达谱产生影响的关键基因和信号通路。结果:同对照组相比,三棱内酯B给药组共有5224个基因有显著性差异,包括2628个上调基因和2596个下调基因。基因功能注释和信号通路富集分析表明,差异基因主要参与了细胞周期过程。网络分析显示,MAPK信号通路、细胞周期通路以及PLCG2,PRKACA和ADCY4等为关键信号通路和基因。结论:三棱内酯B通过影响PLCG2,PRKACA,ADCY4等基因的表达,参与MAPK和细胞周期等信号通路,从而调节人冠状内皮细胞的功能。这些关键基因和信号通路是三棱内酯B在心血管疾病治疗应用中潜在的作用靶点。     

GO功能类与基因差异表达的关联规则挖掘算法

针对基因功能分类体系Gene Ontology的层次结构特点,修改关联规则挖掘算法Apriori,开发“挖掘与基因差异表达关联的GO功能组合”软件(RuleGO).RuleGO以基因表达谱上的差异表达基因集合和不差异表达基因集合为输入,输出组合特征功能类与基因差异表达现象的关联规则,有助于解释基因差异表达现象的本质原因,如疾病发病机制、药物作用机理等.将RuleGO 和OntoExpress应用在结肠癌和腺癌表达谱数据集上,结果显示,RuleGO比OntoExpress能发现更多的与差异表达现象关联的特征功能类,更能看到在OntoExpress上不能发现的组合特征功能类.另外,结果显示,将规则的置信度和支持度要求设置较高时,一般只有组合功能类才能满足要求,这提示在基因表达谱分析中不宜采用单个角度的单个功能分类单元,考虑功能分类单元的组合可能更有意义.