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摘要:基因芯片是一种高通量研究生命规律的技术,但是如何从海量的基因芯片数据中获得生物信息依旧是一个难题.基因集合分析技术可以从这些海量的生物数据中揭示出潜在的被影响的生物过程....
[专利] 发明专利 CN201310028142.4
南京大学 2013-05-08
摘要:本发明公开了一种利用网络结构信息识别显著生物通路的方法,包括以下步骤:输入基因芯片数据;将基因芯片中测量的所有基因归属到已知的生物通路集合中;使用网络结构信息计算每条生物通路的差异性;构造随机对照数据,计算随机情况下每条生物通路差异性的分布,并且计算p值;对原始p值进行校正;判断每条生物通路的显著性是否符合阈值要求,如果判断结果为否,则抛弃;如果判断结果为是,则输出识别结果。本发明方法能够有效识别当生物条件发生变化时被显著影响的生物通路,同时也能从多种角度发现导致这些生物通路发生变化的关键基因和调控路径。
[博士论文] 顾祖光
生物化学与分子生物学 南京大学 2012(学位年度)
摘要:系统生物学是近二十年涌现出的一门新兴学科,它从一个崭新的视角来观察和研究生物系统。与基于还原论的分子生物学研究不同,系统生物学试图从整体上通过整合不同层次的生物数据和信息来了解生物系统的属性、结构和行为。系统生物学依赖于海量数据的处理和高通量技术的发展,同时也需要生物学、计算机科学、统计学、物理学等多学科的深入交叉融合,对21世纪的生命科学来说,是机遇也是挑战。本文针对基因表达调控这一重要的生命活动机制建立了一系列基于基因表达谱的系统生物学分析计算方法,并尝试肝癌基因调控的网络研究。具体分为三部分:
  1.SiGPAT基因集合分析方法的建立。生物系统基因表达显现复杂多变的特征并伴随广泛的随机变化信号,我们期望从复杂的基因表达谱数据中识别发生显著变化的生物功能。对这些功能的了解,可以帮助研究人员将注意力集中到最为重要的一组基因上去,从而细致研究它们的作用机理。基因集合富集分析方法的用途是从基因芯片数据中寻找当生物系统在外在环境发生改变后,被显著影响的生物功能和生物通路。本文首先对基因集合富集分析的方法论进行了详细论述,以模块化的方式对各种分析框架进行了详尽的描述。针对现有基因集合分析方法的不足,提出了一个新的统计模型,用来寻找具有显著表达模式的基因集合。对每个基因集合,通过分析其中基因的上调趋势和下调趋势来确定这个基因集合的表达模式和显著性。通过模拟实验表明我们的模型能够正确地识别出各个表达模式的基因集合,对两组真实的基因芯片数据集的分析表明,我们的模型能够找到与生物问题紧密相关的基因集合,并且在基因芯片数据分析中具有很高的稳健性。
  2.CePa生物途径富集方法的建立。生物途径包含着更为重要的生物分子之间的复杂作用,是一类特殊的基因集合。在生物体中,生物途径是一组基因或者分子,以化学反应、分子修饰或者信号传导的方式来实现特定的生物功能。在整个生物系统中,生物途径是作为子网络而存在的。因此,我们提出一个新的基于现有生物途径富集方法的扩展,在其中集成了生物途径的网络拓扑学信息。我们的模型突出关键基因在生物途径网络中的地位。此外,为了更准确地表述真实的生物情况,我们使用了网络节点作为分析的基本单位。这是因为在真实情况下,基因产物必须要组装成为复合物才能在生物系统中发挥正常的功能,而只要其中的某个成员基因失常,整个复合物的功能就会受到严重影响,从而对生物途径造成影响。我们使用模拟数据展示了不同的网络结构和不同的中心性度量是如何影响生物途径的显著性;对真实的基因芯片数据的分析表明我们的方法与现有方法相比能够更好的找到与生物问题紧密相关的生物途径。
  3.肝癌基因调控网络构建方法与系统分析。我们尝试从系统的角度对特定疾病的基因调控网络进行分析,试图在整体水平上揭示生物系统中最为重要的基因调控机制。我们重构了肝癌的基因调控网络,其中的调控子同时包含了转录因子和microRNA。我们使用了多种数据源:1)基因表达谱数据;2)经过实验支持的基因相互作用;3)基于靶点预测的基因相互作用。这些不同的数据源从不同角度描述了基因与基因之间的相互作用,而同时集成这些数据源,可以取长补短,最终筛选出可靠的相互作用关系。基于转录因子和microRNA作用机制的不同,我们在模型中为这两种调控子分别进行参数选择和优化。对基因调控网络的分析表明,肝癌中的基因调控是高度模块化的。其中microRNA主要调节线粒体和氧化还原相关的生物功能,而转录因子主要调控免疫响应、细胞外活动和细胞周期相关的生物功能。我们还发现存在着一个核心基因调控网络,其中包含全网络中最重要的调控关系,承担调节不同网络模块间信息交流和维持整个网络稳健性的功能。核心网络中大部分的节点都已被实验验证。我们相信该核心网络反映的相互作用和重要节点是认识肝癌调控机制的关键,并可作为下游实验生物学研究的基础。
  本文采用逐步递进的路线,从揭示基因调控系统基本的功能属性开始,进而分析系统的局部结构,最后对特定生物系统的整体结构进行深入研究,发展了一系列有效的计算方法和分析流程,并成功应用于分析肝癌基因调控网络。随着高通量基因检测技术的普及,本研究的成果将在各种疾病分子机制研究、新药机理研究中发挥广泛的作用。
[专利] 发明专利 CN200810019862.3
南京大学 2008-08-27
摘要:本发明公开了一种识别显著差异表达基因集合的方法,它包括以下步骤:(1)设置和输入数据;(2)将基因归属至各个基因集合;(3)检查每一个基因集合中基因的个数是否大于设置中定义的个数,如果结果为否,则抛弃此基因集合;(4)计算每一个基因集合的表达变化指数;(5)将整张芯片上所有基因作为背景基因,计算背景基因集合的表达变化指数;(6)从背景基因中随机抽样,检验各基因集合E值的显著性;(7)根据设定的E值和p值的阈值,输出符合阈值要求的基因集合作为识别结果。本发明方法对大基因集合识别效果优良,保证了在较少检测次数的情况下有较高的准确率,大大提高了基因表达值在实际应用中的价值。
[专利] 发明专利 CN200910032863.6
南京大学 2009-10-28
摘要:本发明公开了一种提取多种基因集合特征表达模式的方法,包括以下步骤:输入芯片数据;判断基因表达谱芯片所含基因所属的基因集合;判断每一个基因集合中基因的个数是否在基因集合容量大小设置的范围之内,如果判断结果为否,则抛弃此基因集合;否则,执行下一步;计算基因集合的单态显著性和多态显著性;对原始p值进行校正;判断基因集合的单态显著性和多态显著性是否符合阈值要求,如果判断结果为否,则抛弃;如果判断结果为是,则输出识别结果。本发明方法能够有效识别多种特征表达模式,甄别无效的干扰噪音,大大提高了基因表达谱在实际应用中的价值。
[硕士论文] 顾祖光
生物化学与分子生物学 南京大学 2008(学位年度)
摘要:基因芯片技术的发展是生物技术领域一次激动人心的革新,它将细胞生物学实验从传统的单个或少量基因研究跃变到全基因组的水平。数据的飞速增长,使得生物工作者满怀激动却又举步维艰。近年来,各种各样的数据分析方法被应用在基因芯片的分析上,从传统的排序方法到现在的人工智能,目的只有一个,就是要找出隐藏在这些海量数据中的规律,揭示生物体中未知的秘密。基因芯片数据分析和芯片实验一样,是一个系统性的过程,其中每一步都需要详细设计和谨慎操作,最后得到的结果才是可靠的。芯片分析的步骤包括数据的转换、缺失数据的拟合、归一化、寻找差异表达基因、聚类、基因集合分析、转录调控分析以及更加复杂的基因基因相互作用网络分析。本文展示了两部分工作:(1)发展了一个新的基于基因芯片表达变化率权重分布的基因集合分析方法;(2)建立了一个实用的cDNA基因芯片数据分析平台。
   基因集合分析是近年来兴起的基因芯片数据分析方法之一。它使用了预定义的生物集合信息,这些集合或者代表一个生物功能,或者是代表一个作用途径,其中的基因具有高度的相关性。基因集合分析技术可以找出潜在的被影响的生物过程。我们开发了一个基于基因表达变化率权重分布的基因集合分析的新方法和工具:SGS。该方法假设在某一个基因集合中,表达变化率大的基因对于此基因集合整体行为的影响更大。将基因的表达变化率作为基因表达分布的权重,得到基因表达谱的权重分布,通过比较某基因集合中的基因表达谱加权分布在上调区和下调区的差异来决定此基因集合是否属于显著差异变化的基因集合。将该方法用于一批2型糖尿病的测试数据,与目前广泛使用的基因集合分析工具GSEA相比,SGS能够找出更多与氧化磷酸化和核糖体相关的基因集合,并且其结果中所含的无关基因集合更少,具有较高的灵敏性和较低的假阳性。
   基因芯片技术已经逐步进入生命科学研究的各个领域,芯片分析是个系统性的工作,根据不同研究目的必须要选择各种相应的数据分析方法。为了提供实用的、系统的芯片数据分析工具,我们根据实际需求开发了一个新的cDNA芯片数据在线分析平台,其中整合了大多数现行芯片分析的方法,贯穿其中的是基因列表。这个平台包括了芯片数据使用及分析中所涉及的主要步骤的方法和工具,具体分为数据导入、数据展示、数据准备、寻找差异表达基因、聚类、基因集合分析、转录调控分析七个模块。该平台中,用户以及用户所分析的芯片数据之间相互独立,即支持多用户、多任务。以芯片数据为核心,该平台能够提供一系列常用分子生物学相关的基因表达调控分析工具,并具有使用方便、快捷的优点。
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