代谢网络的蝴蝶结结构特征及其功能意义

研究全基因组代谢网络的结构拓扑对于了解结构与功能间的联系是必不可少的. 而可视化有助于获取网络组织结构的直观信息. 从网络拓扑的角度考察了75个物种的全基因组代谢网络. 提出了一个展开蝴蝶结模型, 实现了对代谢网络的蝴蝶结结构的清晰的可视化. 展开蝴蝶结所揭示的代谢网络的结构特征, 有助于我们设计高效的且更能反应代谢网络自身特点的网络算法. 同时, 这个粗粒化的网络模型还可实现对网络中脆弱连接的可视化, 因此对于疾病研究和药靶发现都有潜在意义. 通过对蝴蝶结中心部分的双向连接及主核的研究表明, 代谢网络的蝴蝶结结构有其内在的、有意义的拓扑特征, 而这些特征是随机网络所不具备的.     

基于GPU运算的宏基因组第二代测序模拟软件

提出一个新的宏基因组模拟系统NeSSM（Next—GenerationSequencingSimulatorforMetagenomics）。通过结合目前数据库中所有的基因组信息和一些初步的宏基因组测序信息,该系统可以产生一个接近于实际情况的模拟宏基因组测序数据。为了加快该系统的运行时间,运用了显卡计算（GPU并行化计算）,通过并行化运算有效地缩短了程序运行所需时间。目前,NeSSM支持454和Illumina的测序平台。关键词：宏基因组;GPU;模拟系统;测序平台     

新甲型H1N1流感病毒血凝素基因(HA)突变网络结构

构建了新甲型H1N1流感病毒血凝素基因的变异网络图. 同源性比对表明, 来自墨西哥的一个病毒序列类型为此次新流感病毒的原始序列类型. 通过血凝素基因658A和1408T突变可将此新流感病毒序列分为墨西哥类型、过渡类型和纽约类型3个主要类型. 这3个类型在地理分布上具有明显差别.     

大规模蛋白质相互作用数据的分析与应用

蛋白质相互作用在生命活动中起着重要的作用. 目前已开发出几种实验和计算方法能够得到大规模蛋白质相互作用数据. 但是, 与传统的实验结果相比, 蛋白质相互作用大规模数据中存在着比例较高的假阳性. 为了能够充分利用这些数据, 需要建立生物信息学方法对这些数据进行系统的评价, 进而提高数据的可信度, 并从中挖掘出有价值的生物信息. 本文对目前蛋白质相互作用大规模数据的计算分析和应用进行了总结, 包括蛋白质相互作用数据评估方法、与蛋白质其他信息的关系以及在生物学研究中的应用, 并提出了开发分析和挖掘蛋白质相互作用数据工具的主要方向, 以期有助于这些数据的研究和应用.     

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.     

猪链球菌全基因组序列比较分析

2005年, 在四川局部地区爆发的人感染猪链球菌疫情导致200多人感染, 30多人死亡. 为了研究猪链球菌的致病机理, 以达到防止细菌传播和人畜感染的目的, 对已测序的猪链球菌(Streptococcus suis)的2个菌株(P1/7, 89-1591)进行了全面的功能注释和分析. 猪链球菌P1/7的基因组全长为2.007 Mb, 共有1969个可读框(ORF), 而部分测序的猪链球菌 89-1591序列包含在177个连接群(contig)中, 长为1.98 Mb, 含有1918个ORF. 两菌株基因组比较结果表明, 其平均编码区(CDS)的长度非常接近. 在所有ORF中, 同源ORF数为1306个. 两菌株中可能的毒性因子大多数具同源性. 但也存在例外, 如在P1/7中存在于一个基因岛内, 编码与毒性相关的荚膜多糖的11个毒性因子(CPS2A-2K)中, 4个基因cps2A, 2B, 2I, 2J未在89-159菌株中发现. 同时, P1/7中编码细胞外因子(EF)和溶血素(Haemolysin)的基因也未在89-159菌株中发现. 另外, 两菌株中与DNA复制、修复及重组相关的基因组成上存在着明显的差异, 并且在表面蛋白质组成上也同样存在着一定的差异. 这些特性表明两菌株为了适应不同的环境压力而演化出特有的功能单位, 暗示着2个菌株在毒性机理上存在着一定的差异. 以上分析结果为系统地研究猪链球菌以及防治、疫苗的开发、治疗药物的设计提供了广泛的基因组学信息.     

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.     

预测和分析血吸虫含有EF-hand结构域的表膜蛋白的功能

血吸虫病仍然是严重危害人类健康的重要寄生虫疾病之一. 在血吸虫中发现一类特殊的表膜蛋白, 它们含有EF-hand结构域, 但是对它们功能的了解除了可以作为抗原之外几乎一无所知. 蛋白-蛋白相互作用、位点特异性变异和糖基化位点修饰等in silico分析的结果表明, 这类表膜蛋白不仅可以与具有免疫调节功能的宿主蛋白进行相互作用来帮助血吸虫主动调节宿主的免疫反应, 还可以通过位点特异性变异、糖基化修饰自身那些可以被宿主免疫攻击所识别的位点, 以帮助血吸虫被动调节宿主免疫攻击. 此外, 对表膜蛋白C端区域的分析表明, 这些蛋白还可以协助血吸虫抑制宿主多核细胞的细胞趋化和宿主的IgG4免疫反应来调节和逃避宿主的免疫攻击. 总之, 分析结果暗示, 这些表膜蛋白可以协助血吸虫在宿主-寄生虫相互作用过程中调节和逃避宿主的免疫攻击, 起到自我保护的作用.     

FluxExplorer:一个通用的基于化学计量矩阵的代谢网络建模和分析平台

近年来基于化学计量矩阵的生物代谢网络分析在系统生物学研究领域备受关注. 为该领域的研究者开发更加方便和友好的硅上模拟平台已成为一项重要工作. 这种平台应提供图形化的操作方式, 整合强大的分析模块, 帮助生物学研究者更深入地理解代谢系统的特性和行为. 基于这种需求, 我们开发了一个免费共享的计算机模拟平台FluxExplorer. 它整合了多种基于化学计量矩阵的分析方法, 如流平衡分析 (flux balance analysis, FBA)等. 这些分析方法可对代谢网络的各种特性进行全面而深入的刻画. 在该平台上, 用户只需通过简单的图形化建模过程, 就能直观构建并分析自己的目标网络. 同时, 该平台能自动地查找模型中不符合建模规则的结点, 以便用户修改. 此外, 该平台支持系统生物学建模语言 (systems biology markup language, SBML). 利用该平台成功地构建了哺乳动物线粒体的代谢网络, 并得到了一些有生物学意义的模拟结果. 可以说, 该平台是一个分析功能强大且使用方便的代谢网络模拟工具.     

一种基于结构域的蛋白质功能分类预测新方法

从已知的蛋白质序列数据出发，预测蛋白质的功能是生物信息学研究的一项重要任务。常见而有效的一种方法是将蛋白质按照其序列特征归并到不同的功能类中去。据此我们应用最大似然估计（MLE）算法，发展了一种以蛋白质结构域组成特征为基础的方法，对蛋白质进行功能分类。我们对酵母（Saccharomyces cerevisiae）基因组用MLE方法和文献中记载的另一种方法进行了预测，并对两种方法进行了比较。结果表明MLE方法预测明显优于文献中记载的另一种方法。MLE方法的特异性达到75.45%，敏感性达到40.26%。这个结果也说明结构域是蛋白质的一个重要特性，它与蛋白质的功能紧密相关。