《複雜疾病的基因調控網路構建及調控機制研究》是依託湖南大學，由蔡立軍擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：複雜疾病的基因調控網路構建及調控機制研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：蔡立軍
- 依託單位：湖南大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
高通量技術的飛速發展為複雜疾病的研究提供了海量的數據來源，如何從海量疾病數據中挖掘出疾病細胞內複雜的調控關係是當前生物信息學所面臨的挑戰性問題。本項研究以複雜疾病的基因表達數據分析為基礎，針對複雜疾病的基因調控網路構建及調控機制等科學問題開展相關研究：針對基因表達數據缺失的問題，給出一種基於稀疏表達的數據重建方法；為了有效解決數據相當缺乏的問題，利用小波分析的多尺度特性設計一種跨平台的數據整合方法；針對網路稀疏性的特點，綜合利用互信息和能量函式構建大尺度基因調控網路；結合正則化向量特徵提取方法和基因網路調控關係對所挑選的特徵基因進行最佳化，發現重要的致病相關基因；基於致病基因及其調控信息，提出一種基於灰色關聯分析理論的致病通路識別方法；綜合利用致病基因和致病通路信息，提出基於網路結構保守特性的致病模組識別模型，為揭示複雜疾病的發生髮展機制及臨床診斷、治療和藥物設計提供了分子水平的科學依據。
結題摘要
高通量技術的飛速發展為複雜疾病的研究提供了海量的數據來源，如何從海量疾病數據中挖掘出疾病細胞內複雜的調控關係是當前生物信息學所面臨的挑戰性問題。本項研究以複雜疾病的基因表達數據分析為基礎，針對複雜疾病的基因調控網路構建及調控機制等科學問題開展相關研究：針對基因表達數據缺失的問題，給出一種基於稀疏表達的數據重建方法；為了有效解決數據相當缺乏的問題，利用小波分析的多尺度特性設計一種跨平台的數據整合方法；針對網路稀疏性的特點，綜合利用互信息和能量函式構建大尺度基因調控網路；結合正則化向量特徵提取方法和基因網路調控關係對所挑選的特徵基因進行最佳化，發現重要的致病相關基因；基於致病基因及其調控信息，提出一種基於灰色關聯分析理論的致病通路識別方法；綜合利用致病基因和致病通路信息，提出基於網路結構保守特性的致病模組識別模型，為揭示複雜疾病的發生髮展機制及臨床診斷、治療和藥物設計提供了分子水平的科學依據。
