複雜基因邏輯網路若干理論和套用研究

《複雜基因邏輯網路若干理論和套用研究》是依託山東科技大學，由王淑棟擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：複雜基因邏輯網路若干理論和套用研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：王淑棟
• 依託單位：山東科技大學

項目摘要

如何從海量數據中準確有效地獲得基因間相互作用的信息，構建合適的形式化模型，研究分析基因組數據間的關係並從中發現生物學規律，是後基因組時代的重要課題。目前構建分子網路的計算方法只涉及到挖掘兩兩元素間的聯繫。申請人在近幾年的研究中發現，上述計算方法不足以描述生物系統內相互作用網路的複雜性。因此，本項目建立高階邏輯的複雜網路理論及其分析方法；基於該理論，擬建立系統生物學不同層次的高階邏輯複雜網路；利用該分析方法對所建複雜邏輯網路的整體結構和結構組分進行分析，旨在發現其對應實際生物系統的功能模組及主要生化反應模式；建立複雜邏輯網路中關鍵元素邏輯網路，並對其連續化微分動力學和離散動力學進行分析；將上述所得理論、建模和分析方法套用於擬南芥和腫瘤的分期、分型問題。本項目將為研究生物系統內在機理提供理論及分析方法。通過發現的生物功能模組、模體等，為生物學家預測基因的未來表達和內在機理提供新的分析手段。

結題摘要

本項目對基因邏輯網路中高階邏輯產生的方法、邏輯種類、邏輯有效函式以及邏輯網路中相繼故障、傳播機理、同步現象等理論及其分析方法和套用進行了研究。在理論方面，借鑑模糊論和線性方程的思想，討論了二值（布爾）邏輯網路在連續基因表達譜數據和敲除數據基礎上的構建理論和方法；探索了三值邏輯網路在離散數據基礎上的構建理論和方法，推廣了三值邏輯網路中一些結構參數：節點強度、聚集係數、最短路徑、介數、核數、模體和社團結構等，通過對這些統計量的分析和研究來了解複雜邏輯網路的整體和組分結構。在套用方面，分別探討了基因邏輯網路分析方法在三類數據（基因表達譜數據、全基因組數據、DNA甲基化數據）中的套用。整合DNA甲基化和基因表達數據，識別了與乳腺癌和結腸腺癌疾病相關的基因和基因模組。考慮到全基因組數據中單個單核苷酸多態性（Single Nucleotide Polymorphism，SNP）間存在的複雜關聯關係（即網路結構），篩選對網路結構具有顯著貢獻的“結構性關鍵SNPs”。仿真結果表明：結構性關鍵SNPs的選取方法能夠有效地篩選出預先設定的致病SNPs及其對應基因。研究發現的疾病致病基因、生物功能模組、模體等，為生物醫學家分析疾病發生、發展的內在機理提供新的方法和手段。