《基於高通量RNA-seq數據轉錄組拼接的關鍵技術與算法研究》是依託山東大學，由李國君擔任項目負責人的重點項目。
基本介紹
- 中文名：基於高通量RNA-seq數據轉錄組拼接的關鍵技術與算法研究
- 項目類別：重點項目
- 項目負責人：李國君
- 依託單位：山東大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
研究表明癌症等複雜疾病與轉錄過程中的可變剪接密切相關，因此認知轉錄產物的種類、特異性及表達量對於癌症機理研究及臨床診斷具有重要意義。高通量的RNA-seq測序技術為揭示和研究真核生物轉錄組的複雜結構提供了前所未有的機遇。然而如何準確有效地將海量測序片段組裝成完整的轉錄組成為目前面臨的一個重要挑戰。本項目針對基於RNA-seq的轉錄組拼接問題，利用圖論技術將問題模型化，進而將轉錄組拼接歸結為經典的組合最最佳化問題；通過系統研究相關理論問題，針對海量數據的特徵、可變剪接帶來的障礙，設計高效準確的算法，解決拼接問題的計算瓶頸；在準確預測轉錄組的基礎上，將算法套用於癌症相關的RNA-seq數據，結合傳統的基於基因表達晶片的研究，篩選與特定癌症緊密相關的特定基因，並利用信號傳導通路和代謝通路信息進行綜合分析，尋找致病基因在轉錄體水平上差異表達的原因，更加深入的揭示癌症的發生規律和進化機理。
結題摘要
研究表明癌症等複雜疾病與轉錄過程中的可變剪接密切相關，因此認知轉錄產物的種類、特異性及表達量對於癌症機理研究及臨床診斷具有重要意義。高通量的RNA-seq測序技術為揭示和研究真核生物轉錄組的複雜結構提供了前所未有的機遇。然而如何準確有效地將海量測序片段組裝成完整的轉錄組成為目前面臨的一個重要挑戰。本項目針對基於RNA-seq的轉錄組拼接問題，利用圖論技術將問題模型化，進而將轉錄組拼接歸結為經典的組合最最佳化問題；通過系統研究相關理論問題，針對海量數據的特徵、可變剪接帶來的障礙，設計高效準確的算法，解決拼接問題的計算瓶頸；在準確預測轉錄組的基礎上，將算法套用於癌症相關的 RNA-seq 數據，結合傳統的基於基因表達晶片的研究，篩選與特定癌症緊密相關的特定基因，並利用信號傳導通路和代謝通路信息進行綜合分析，尋找致病基因在轉錄體水平上差異表達的原因，更加深入的揭示癌症的發生規律和進化機理。本項目突破了幾個經典的轉錄組拼接算法的計算瓶頸，發表高質量的學術論文70餘篇，並研發了相應的算法軟體和網路服務平台。
