農藝性狀及相關基因關聯網路若干基礎問題研究

《農藝性狀及相關基因關聯網路若干基礎問題研究》是依託吉林大學，由梁艷春擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：農藝性狀及相關基因關聯網路若干基礎問題研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：梁艷春
• 依託單位：吉林大學

項目摘要

農藝性狀是人們在農業生產中最關心的問題之一，而構建與分析農作物基因和農藝性狀關係的複雜網路，是目前農作物基因組學研究的前沿和熱點問題。本課題在蒐集農作物基因晶片數據的基礎上，研究基因表達數據噪聲控制和歸一化方法，利用多階段混合方法識別與農藝性狀相關的基因及基因組合，進而整合農作物的基因組、性狀、發育階段以及各種組織器官等不同層次的信息。使用群智慧型和統計學習等多種方法構建農藝性狀及相關基因的多維度多層次複雜關係網路，並借鑑社會網路挖掘的思想和方法，結合基因表達數據聚類及雙聚類方法挖掘此複雜關係網路中具有生物學意義的子網路。本項目著力於研究一套系統生物學範疇的系列方法，旨在建立以農藝性狀為中心的農作物系統網路模型，以揭示農藝性狀的遺傳學機理，為指導農業生產提供科學依據，促進計算機智慧型算法和系統生物學研究在相關領域的研究與套用。

結題摘要

在對農藝性狀的研究中，對環境脅迫有重要影響的抗性基因的識別起著不可或缺的作用。我們在GEO上採集了22套與擬南芥抗旱性狀相關的基因表達數據，用SVM-RFE特徵選擇方法來預測擬南芥的抗旱基因。提出了使用交叉驗證來改進SVM-RFE的方法，用該方法在非抗性的基因型數據上進行了擴展研究，從而更準確地預測了抗旱基因，實驗結果揭示了一些有趣的生物學現象。我們開發了一套完整的數據流程從水稻基因晶片中選擇抗鹽基因。採用一些新方法構建了抗鹽機理的調控網路。使用融合機器學習的改進volcano plot方法選出差異表達基因，利用這些基因結合蛋白質相互作用數據構建機理網路，得到了若干個重要的模組。通過QTL分析、啟動子模組分析、Gene Ontology分析、共表達分析和蛋白結構預測，在系統生物學層面上部分闡述了水稻的抗鹽機理。 我們基於12種作物的基因晶片數據構建了植物miRNA靶基因表達資料庫PMTED，提供了miRNA靶基因在不同的狀態下、不同的細胞類型與組織內以及在不同的脅迫條件下的所有表達信息的查詢和統合分析功能，進而進行了miRNA以及靶基因的功能預測與挖掘，用戶可以通過瀏覽miRNA 靶基因的表達模式來挖掘其生物學功能。 提出了一種蛋白質相互作用網路中關鍵蛋白的識別方法，首先對SoECC進行改進，使其可套用於網路中所有的節點，然後將網路中連通分量的信息融入到算法中。提出了基於RNA三向量曲線表達的小波基多尺度RNA比較方法。設計了RNA二級結構的數值表達方式，構造了基於小波分解的新的相似性度量，可以獲得RNA序列和結構間局部和全局信息的差異。提出了一些生物信息學相關算法，例如，基於微陣列數據的多階段特徵選擇算法，基於保守基因簇的系統發生樹推斷方法，關於轉錄因子文本挖掘算法，基於支持向量與K-均值的混合聚類算法，基於Silhouette Index自適應參考度的AP聚類算法，增/減量式半監督吸引子傳播算法，基於變點的差異基因表達檢測方法，基於三均值的差異基因表達檢測方法等。 本項目共發表學術論文30篇，其中SCI檢索論文16篇，EI檢索論文14篇。出版專著1部（生物信息學中的數據挖掘方法及套用，科學出版社），獲得發明專利1項（一組微陣列誤標記樣本檢測方法），軟體著作權7項，獲得全國商業科技進步二等獎1項。組織國際學術系列會議3次。培養博士生8人、碩士生8人。