合成基因線路非線性動力學研究與套用

《合成基因線路非線性動力學研究與套用》是依託天津大學，由宋凱擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：合成基因線路非線性動力學研究與套用
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：宋凱
• 依託單位：天津大學

項目摘要

對基因調控網路機理知識的嚴重匱乏，野生型基因調控網路的複雜性和互動作用等因素嚴重製約著對於生物系統的改造、設計和套用，更加制約著建模、最佳化等各種信息理論的有效套用，阻礙生命科學的信息化進程。本項目充分利用合成生物學的工程化本質、利用合成基因線路清晰的層次性和模組性特點，套用分形等混沌理論、控制理論等分析人工合成基因線路的穩定性、非線性動力學特性；確定在保證穩定性和混沌特性基本不變的前提下，基因線路特性和拓撲結構發生變化時啟動子啟動能力、分子降解速率等關鍵參數取值空間的變化規律，指導和最佳化實驗設計；分析基因線路對環境信號、內、外源噪聲等的基本回響規律，為人工合成基因線路的套用和產品獲取開闢新思路，建立新方法。

結題摘要

充分利用合成生物學的工程化本質、將基因調控網路模組化。進而套用先進的機器識別算法和計算機技術，提高啟動子、短編碼序列等特殊功能部件的識別精度，具體包括以下幾個方面：(1) 提出新的可變視窗Z曲線（vw Z-curve）算法，提高原核生物啟動子的識別精度，縮短運算時間。(2)在張春霆院士實驗室工作的基礎上對有監督模式識別分類器的性能進行評估分析和特徵篩選研究，一方面是為了通過我們的研究為生物領域的研究者在選擇恰當分類器時提供一定的參考，另一方面是為了藉助線性分類器方法的可解釋性篩選適宜於人類短外顯子序列識別問題的最優Z-curve參數集合。藉此為推動基因識別算法的進一步發展做出貢獻。(3)提出新的IASPLS算法用於原核生物短編碼序列的識別。(4)提出新的SPDF算法，提高對於結腸癌和白血病樣本的分類精度，並尋找重要的致病基因，為癌症相應調控網路的研究奠定基礎。(5)提出新的ZEPLS算法，實現原核生物必需基因的交叉物種識別和預測。(6)建立生物信息學網站，提供上述所有算法的網頁調用程式，為生物信息學的發展做出貢獻。抗訴算法不僅能大大提高識別精度，同時可以大大縮短運算時間，實現在普通筆記本電腦上也可以在幾分鐘內得到高精度預測結果的目的。更為重要的是，所有算法做到“用戶友好”化，用戶不需要掌握高深的數學知識，同時也不要求較深的生物機理知識，這一點對於新測序和研究尚未深入的生物物種基因功能部件的識別至關重要。