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预测转录调控模块的数学模型

中山大学学报（医学科学版） 2009年第A3期30卷 220-222页

作者：胡俊云南农业大学基础信息工程学院云南昆明650201

真核生物转录调控的一个重要特征是基因受多个转录因子的联合调控,在联合调控过程中多个位点结合在一起形成调控模块(module)。对调控模块的识别是真核基因转录调控机制研究的一个主要任务。利用系统生物学和数学建摸的方法是预测转录... 详细信息

真核生物转录调控的一个重要特征是基因受多个转录因子的联合调控,在联合调控过程中多个位点结合在一起形成调控模块(module)。对调控模块的识别是真核基因转录调控机制研究的一个主要任务。利用系统生物学和数学建摸的方法是预测转录调控模块的一种策略,本文对预测转录调控模块中应用的一些数学模型作综述。

关键词：调控模块数学模型联合调控

基于多源数据的miRNA调控模块识别算法研究

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基于多源数据的miRNA调控模块识别算法研究

作者：刘斌湖南大学

学位级别：硕士

随着生物科技的迅猛发展,大量生物组学数据的出现,为研究生物分子功能提供了有力的支撑。如何利用这些生物数据挖掘出人类所需的信息成为研究人员前所未有的挑战。结合miRNA调控关系和蛋白质相互作用关系来识别miRNA调控模块,对于理解... 详细信息

随着生物科技的迅猛发展,大量生物组学数据的出现,为研究生物分子功能提供了有力的支撑。如何利用这些生物数据挖掘出人类所需的信息成为研究人员前所未有的挑战。结合miRNA调控关系和蛋白质相互作用关系来识别miRNA调控模块,对于理解复杂生物系统中的分子组合效应、揭示导致复杂疾病发生的重要的miRNA和靶基因具有十分重要的意义。针对目前大多数miRNA调控模块识别算法需要提前设定模块数目这一问题,本文提出一种基于多类型数据的miRNA-mRNA调控模块识别算法MiRMD(miRNA-mRNAregulatory modules detection)。该算法首先通过整合表达谱数据、绑定位点信息等创建miRNA调控网络,然后检测该调控网络中联系紧密的核结构,再通过给各个核添加满足相应要求的miRNA和mRNA来扩充成为调控模块,最后过滤掉重叠率较高的模块。通过在三种癌症数据集上的实验发现相对于其他两种算法,MiRMD识别出的模块具有更好的MiMEC(miRNA-mRNA expression correlation)值和更加显著的GO富集性。而且MiRMD能识别出与癌症有着密切联系的模块。针对MiRMD算法主要是从单个miRNA与多个mRNA组成的模块出发进行核结构检测并进行重叠邻居拓展得到最终的miRNA调控模块,而没有对miRNA集合与mRNA集合之间的集体联系进行分析研究。本文中提出了一种基于miRNA集合与mRNA集合之间集体关系的miRNA调控模块识别算法CGR(collective group relationships)。该算法首先利用LASSO模型整合多数据源来构建加权miRNA调控网络,然后基于此构建加权的miRNA协同作用网络并对miRNA进行聚类,形成miRNA簇;再在蛋白质网络上对mRNA进行聚类,形成mRNA簇,最后通过miRNA和mRNA之间的调控关系,将联系紧密的miRNA簇和mRNA簇进行合并,得到最终的miRNA调控模块。在三组数据集上的实验表明该算法能识别到效果更好的miRNA调控模块。

关键词：调控模块核结构集体关系调控网络蛋白质相互作用

山茶属和非山茶属物种中茶氨酸调控模块的起源与进化研究

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山茶属和非山茶属物种中茶氨酸调控模块的起源与进化研究

作者：杜金科安徽农业大学

学位级别：硕士

茶氨酸(Theanine,Thea)是一种植物来源的重要次生代谢产物,为保健品的重要原料之一。大量的研究表明茶氨酸具有多方面显著的健康促进效应,比如保护神经,预防心血管疾病,安神等。茶氨酸主要在山茶属(Camellia)植物体内积累,在茶树(Camell... 详细信息

茶氨酸(Theanine,Thea)是一种植物来源的重要次生代谢产物,为保健品的重要原料之一。大量的研究表明茶氨酸具有多方面显著的健康促进效应,比如保护神经,预防心血管疾病,安神等。茶氨酸主要在山茶属(Camellia)植物体内积累,在茶树(Camellia sinensis)中含量相比最高。虽然茶氨酸代谢途径中关键的茶氨酸合成相关基因例如茶氨酸合成酶基因(Theanine synthetase1,TS1)、谷氨酰胺合成酶基因(Glutamine synthetase,GS)、谷氨酸合成酶基因(Glutamate synthase,GOGAT)等其功能都已经深入解析,但我们对这些重要基因如何互作形成茶氨酸调控模块,以及茶氨酸调控模块在山茶属物种和非山茶属物种之间的进化都知之甚少。针对上述问题,本研究利用茶树的mRNA测序数据,构建茶树的全局基因共表达网络,鉴定茶氨酸调控模块,进一步利用比较基因组学的方法,探究茶氨酸调控模块在山茶属物种和非山茶属物种的进化历史,挖掘高可信度的调控茶氨酸合成的转录因子。本课题主要结论如下:1)基于茶树不同组织(包括根和叶)的mRNA测序数据,我们构建茶树的全局基因共表达网络,成功挖掘到茶树体内茶氨酸相关的调控模块(Thea-associated regulatory module,TARM)。TARM与茶树根部具有很高的关联程度,模块中大部分基因在根部高表达,并且包含与茶氨酸合成(GS、TS1、Ala DC),转运(AAP8、LHT)相关的重要基因成员。2)84种绿色植物的比较基因组分析揭示TARM主要起源于藻类(algae)植物时期,TARM逐渐从不同进化节点招募新的基因成员加入,并且伴随着早期的大量的基因复制事件。3)基于进化分析和网络拓扑分析,我们从TARM中挖掘出两个高可信度的参与调控茶氨酸合成的转录因子NAC080和LBD38。我们的研究结果首次为茶氨酸调控模块的起源与进化提供了重要的见解,为茶氨酸代谢调控的研究提供高可信度的候选基因,同时提供了一种基于跨物种网络演化模型挖掘植物特征性代谢通路基因的范例。

关键词：茶氨酸调控模块山茶属起源和进化基因共表达网络比较基因组分析

基于MicroRNA调控网络的功能模块识别算法研究

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基于MicroRNA调控网络的功能模块识别算法研究

作者：黄微湖南大学

学位级别：硕士

MicroRNA(miRNA)是一类非编码小RNA分子,通过调控其目标基因(mRNA)在许多生物进程中扮演重要角色,其功能失调会导致各种人类复杂疾病甚至是癌症的发生,因此对人类疾病的发生及发展过程中有着重要影响。研究miRNA功能调控模块是了解miRN... 详细信息

MicroRNA(miRNA)是一类非编码小RNA分子,通过调控其目标基因(mRNA)在许多生物进程中扮演重要角色,其功能失调会导致各种人类复杂疾病甚至是癌症的发生,因此对人类疾病的发生及发展过程中有着重要影响。研究miRNA功能调控模块是了解miRNA调控机制的重点途径之一,因此如何识别miRNA功能调控模块成为人们揭开人类复杂疾病发生机理的关键。目前有关miRNA调控网络构建大多是基于miRNA和mRNA表达数据的统计相关性,而基于此类方法识别出的miRNA调控关系仅仅只代表其样本统计意义上的强相关性,并不能正确地体现实际的直接调控关系,有研究表明miRNA和目标基因mRNA之间存在因果调控关系;另外网络流(the Network Flood)相对于拓扑特性更能解释发生在权重和节点间的调控关系。为了更好地体现miRNA和目标基因mRNA间的调控,本文结合miRNA和mRNA之间的因果关系以及网络流理论分别提出两种不同的miRNA功能调控模块识别算法,主要研究工作有:(1)提出了一种基于因果关系的miRNA功能模块识别算法CALM(the CAusaL-Modules)。CALM算法首先整合基因表达数据以及位点绑定信息,利用IDA策略识别miRNA-mRNA因果调控关系后通过不同miRNA的目标基因之间的GO功能相似性获取到的miRNA之间协同作用关系构建miRN A-miRNA协同调控网络,在该网络中采用聚类技术识别miRNA簇,通过邻居节点扩展策略添加或删除目标基因,得到miRNA因果调控模块。通过实验表明,CALM算法降低了基于统计相关性预测miRN A与mRNA关系的假阳性,识别出的miRN A功能模块显著富集于更多的生物过程。(2)为了进一步提高在稠密网络中miRNA调控模块识别算法的效率以及更好地体现miRNA与目标基因间的调控信息,本文提出一种基于网络流的miRNA功能调控模块识别算法FLDM(the FLooD-Module)。首先利用一种新的量化miRNA和目标基因之间调控的方法来对miRNA因果调控网络进行加权处理;然后利用网络流理论将miRNA因果调控网络转化为miRNA流网络(the Flood Network),再通过对子网进行最小化划分得到一系列候选miRNA调控子网;最后通过整合或者删除子网得到miRNA调控模块。实验表明,该算法在稠密网络中比CALM算法表现更好,且识别出的miRNA功能模块生物意义显著。

关键词： MiRNA 调控模块因果关系网络流

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转录因子结合的协同性及其对基因表达的调控

转录因子结合的协同性及其对基因表达的调控

作者：冯琳璎内蒙古大学

学位级别：硕士

转录因子(Transcription factor,TF)在调控基因表达的过程中发挥着重要的作用,通过与基因上游特定序列结合,从而影响目的基因的表达时间、表达位置以及表达强度。实际上,多个转录因子之间会形成复杂的组合模式来参与基因的表达调控过程... 详细信息

转录因子(Transcription factor,TF)在调控基因表达的过程中发挥着重要的作用,通过与基因上游特定序列结合,从而影响目的基因的表达时间、表达位置以及表达强度。实际上,多个转录因子之间会形成复杂的组合模式来参与基因的表达调控过程。为了系统的分析转录因子组合与基因的表达水平之间存在的关系,以GM12878(人类B淋巴细胞)作为研究对象,利用两种表达数据得到了基因的表达水平,通过取交集的方法构建了高表达和低表达基因数据集。从ENCODE数据库中下载了已知的83种转录因子的ChIP-seq数据,计算了转录因子对目标基因的关联强度,据此建立了高表达、低表达基因集合的转录因子互作网络,并通过可视化软件Cytoscape进行可视化。通过对网络的筛选,发现在高表达基因的转录因子相互作用网络中BCL11A占有重要地位,以及高表达特异相互作用NFYA-NFYB-SP1。我们发现,在调控基因表达时一定数量的转录因子之间形成子模块形式,研究共得到3个高表达特异的子模块和3个非特异的子模块。然后,利用卷积神经网络(CNNs:Convolution Neural Networks),以模块中所有转录因子的信号作为特征,预测了基因的表达水平。我们发现,预测效果最好的非特异子模块A(ATF2、BATF、IRF4、BCL11A、NFIC、FOXM1)平均AUC值为89.33%,特异子模块F(TCF12、TCF3、PML、TAF1、POU2F2)的预测效果次之(平均AUC值为87.56%)。最后,将模块内转录因子的信号进行融合,并利用模块特征进行预测时,发现3个高表达特异的子模块AUC值升高,而其余3个非特异的模块AUC值则下降。这一结果进一步表明,对具有高表达特异性的3个子模块中的转录因子存在密切的相互作用形式。

关键词：转录因子基因表达调控模块卷积神经网络

识别乳腺癌中lncRNA相关调控网络的算法研究

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识别乳腺癌中lncRNA相关调控网络的算法研究

作者：田磊湖南大学

学位级别：硕士

乳腺癌成因复杂,与基因遗传、生长环境和生活习惯等都有密切的关系,所有的因素之中,基因是否正常表达是产生乳腺癌的最关键因素。通过研究基因的调控关系可以为乳腺癌的产生机理提供一种新的研究视角,研究基因的调控网络的手段有很多,... 详细信息

乳腺癌成因复杂,与基因遗传、生长环境和生活习惯等都有密切的关系,所有的因素之中,基因是否正常表达是产生乳腺癌的最关键因素。通过研究基因的调控关系可以为乳腺癌的产生机理提供一种新的研究视角,研究基因的调控网络的手段有很多,其中用计算方法识别调控网络因出色的性能得到广泛使用和发展。人类全基因组中能够编码蛋白质的基因大约占1%～2%,其余是非编码基因(noncoding RNA,ncRNA),lncRNA由大于200个核苷酸组成,占ncRNA的80%～90%。此外研究表明lncRNA可作为竞争性内源RNA的一种,广泛参与细胞周期调控、信号通路、激素调节以及乳腺癌发展等过程。本文提出了两种新的计算方法识别乳腺癌中lncRNA相关的调控网络。下面对这两种方法做简要介绍:(1)提出了矩阵补全模型算法(EPMSI)来识别乳腺癌中lncRNA-lncRNA和lncRNA-mRNA调控网络,EPMSI基于有限的已知的调控网络和乳腺癌基因的表达数据,识别了生物功能富集相当丰富的包含3 000个lncRNA-mRNA关联对的调控网络和包含10 000个mRNA-mRNA关联对的调控网络,并且识别的调控网络中的每一对关联对都有一个推断值代表其关联性的大小。当用双聚类算法BCPlaid对识别的调控网络聚类时,结果识别出10个调控模块,其中9个调控模块与疾病通路密切相关。用十倍交叉验证的支持向量机对每个调控模块区分正常和肿瘤样本,10个模块都表现出了出色的性能。所有结论证明EPMSI识别的调控网络与乳腺癌密切相关,或许可成为研究人员研究乳腺癌发病机理一种新的方法。(2)提出了一种名为MSNMDL算法预测乳腺癌的lncRNA-mRNA调控网络。首先,该算法从miRNA-disease-lncRNA网络识别出miRNA-lncRNA功能相似性网络;然后,MSNMDL用miRNA-lncRNA功能相似网络中的每一对lncRNAmiRNA中的lncRNA取代相应的miRNA在miRNA-target网络中的位置,从而形成lncRNA-target调控网络。对识别的调控网络进行生物功能富集分析、生存分析、调控模块分析、疾病富集分析、数据包验证和实验对比,结果表明MSNMDL显著地提高了识别调控网络的生物意义等性能,或许其鉴定的模块能充当乳腺癌预后的标志调控网络。

关键词：计算方法调控网络调控模块乳腺癌 lncRNA

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多层次基因表达调控

多层次基因表达调控

作者：黄丽君福建农林大学

学位级别：硕士

真核生物基因表达调控是一个复杂的过程,它包括了转录水平调控、转录后水平调控、翻译水平调控、翻译后水平调控等。这些调控过程之间动态、精确地调控对于基因表达效率以及精确性起至关重要的作用。近年来,越来越多的研究人员对基因表... 详细信息

真核生物基因表达调控是一个复杂的过程,它包括了转录水平调控、转录后水平调控、翻译水平调控、翻译后水平调控等。这些调控过程之间动态、精确地调控对于基因表达效率以及精确性起至关重要的作用。近年来,越来越多的研究人员对基因表达调控在各种疾病的诊断和治疗等方面的应用寄予了极高的厚望。本文利用稀疏多块偏最小二乘回归算法和粒子群算法的稀疏多块偏最小二乘回归算法对多层基因表达调控模块的鉴定展开了深入的探索。首先本文采用稀疏多块偏最小二乘回归算法在包括拷贝数变异,DNA甲基化,microRNA的表达和基因表达的TCGA卵巢癌数据集上鉴定多维调控模块,通过程序得出了其中的34个调控模块,并对这34个模块的生物学意义做了部分的阐述。同时得到拷贝数变异,DNA甲基化,microRNA的表达与基因表达调控的关系图。其次,由于稀疏多块偏最小二乘回归算法在进行模型求解的过程中,对于参数的选择上具有主观性,因此在稀疏多块偏最小二乘算法的基础上,引入粒子群智能算法,对我们所建立的模型中的参数进行优化,并以交叉验证的CV得分值作为适应值。经验证,选取适当的参数可以得到更加优化的结果,使得所得的结果更具统计学意义,同时也会有更好的现实指导意义。

关键词：基因表达调控调控模块粒子群算法稀疏多块偏最小二乘算法交叉验证

基于粒子群优化的智能建筑电气节能控制器设计

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智能建筑与智慧城市 2018年第11期 39-40,43页

作者：言娟江苏城乡建设职业学院

分析了基于粒子群优化技术的RTAM节能控制器的逻辑结构及优化设计,并将其与传统控制器进行对比。结果表明,新型电气节能控制器可达约30%的节能效果,具有明显的经济效益。

关键词：粒子群优化智能建筑电气节能控制器调控模块