《基於C-空間理論的基因調控網路構建與解析方法研究》是依託同濟大學,由周小波擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名:基於C-空間理論的基因調控網路構建與解析方法研究
- 項目類別:面上項目
- 項目負責人:周小波
- 依託單位:同濟大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
對基因調控網路進行深入研究能從系統角度全面揭示基因組的功能和行為,有助於系統地理解細胞活動,解釋疾病與治療的機理。本項目主要開展以下研究:基於基因之間調控關係的稀疏性特性,利用基因表達譜數據,並結合基因組、ChIP-chip數據,繪製基因調控網路結構草圖,在此基礎上,基於機率圖模型,構建出近似逼近真實結構的基因調控網路;從基因與基因的關係入手,發展差異共表達分析基本理論與算法,識別差異調控基因,在此基礎上構建差異調控子網路:借鑑歐氏空間等概念,創新性地提出適於基因調控網路分析的擬幾何隨機圖空間理論(我們稱其為C-空間理論),並提出基於C-空間理論的重疊模組挖掘方法。本項目的成功實施將形成一套規範的基因調控網路計算理論分析方法和支撐工具,這將為我國利用基因調控網路技術,提升生物學基礎研究水平,提供系統框架和技術平台支撐。
結題摘要
基因蛋白調控網路能從系統角度全面揭示基因組的功能和行為,有助於解釋細胞活動和疾病治療機理。本項目主要開展了以下研究:基於基因間調控關係的稀疏性,來整合基因表達譜數據、ChIP-chip數據和其他類型的基因數據,進而準確地構建基因調控網路;利用基因間的關聯信息,研究差異共表達分析的基礎理論與算法,構建差異調控子網路。本項目基於歐式空間的條件,創新性地提出了適用於基因調控網路分析的多種分析方法,如: 二進制線性編程(BLP)、模組化因子圖方法、放射性基因組學方法、基於深度學習的生成分析方法,基於組合差異基因表達網路分析方法辨識癌症發展進程中的功能網路模組,基於結構精確鑑定RNA-蛋白質結合位點的RPI-Bind預測方法,基於網路的方法(NLCFA),來整合lncRNA、蛋白編碼基因和非編碼miRNA之間的相關性。本項目形成了一套規範的基因蛋白調控網路計算理論分析方法和支撐工具,這為我國利用基因調控網路技術,提升生物學基礎研究水平,提供了系統框架和技術平台支撐。