基於網路水平的關鍵蛋白質識別方法及其套用研究

《基於網路水平的關鍵蛋白質識別方法及其套用研究》是依託中南大學，由李敏擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：基於網路水平的關鍵蛋白質識別方法及其套用研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：李敏
• 依託單位：中南大學

項目摘要

關鍵蛋白質在細胞的生命活動過程中起關鍵作用，它們與生物生存或繁殖密切相關，在疾病診治和藥物設計等方面具有重要套用價值。高通量技術的發展使得基於網路水平的關鍵蛋白質識別研究成為後基因組時代的新熱點。本項目以青年科學基金項目在動態蛋白質網路建模及功能模組挖掘方面的研究成果為基礎，探討關鍵蛋白質與網路功能模組之間的關係，面向動態網路從全新的角度研究刻畫關鍵蛋白質的新拓撲特徵參數，採用多元參數方法對關鍵蛋白質的多個拓撲特徵進行描述和建模，深入分析多元生物信息的複雜關係，研究基於多元信息融合的關鍵蛋白質識別方法,解決網路水平關鍵蛋白質識別存在的一系列難點問題。以此為基礎，進一步研究致病分子網路的構建方法和致病基因識別方法，建立自主智慧財產權的相關軟體處理平台。最後，將研究成果套用於骨肉瘤等複雜疾病的致病機理研究中，為複雜疾病的治療與預防提供實驗基礎和理論依據。

結題摘要

在本基金的資助下，本項目重點研究了關鍵蛋白質的拓撲特徵、基於網路拓撲特徵的關鍵蛋白質識別方法、基於多元信息融合的關鍵蛋白質識別方法及疾病基因預測方法，取得的主要研究成果如下：1. 通過分析關鍵蛋白質與網路功能模組之間的關係，提出了系列基於網路功能模組的關鍵蛋白質識別方法，主要包括集成蛋白質複合物信息和網路拓撲特徵的方法UC和UC-P、基於重疊關鍵模組的方法POEM、結合蛋白質模組性和保守性的預測方法等；2. 提出了基於拓撲勢和基於先驗知識的關鍵蛋白質識別方法，設計了基於特徵選擇的關鍵蛋白預測方法；3. 分析了蛋白質結構域信息、同源信息、亞細胞定位信息等與蛋白質的關鍵性之間的關係，提出了一系列基於多元信息融合的關鍵蛋白質識別方法；4. 提出了基於隨機遊走和集成多數據源信息的疾病基因預測方法；5. 開發了基於Cytoscape的關鍵蛋白預測、評估及可視化工具CytoNCA和web平台。