《面向全基因組關聯的複雜疾病遺傳互作網路研究與分析》是依託吉林大學，由劉桂霞擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：面向全基因組關聯的複雜疾病遺傳互作網路研究與分析
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：劉桂霞
- 依託單位：吉林大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
複雜疾病嚴重影響人類的健康和生活，從遺傳層面認知複雜疾病機理是治療和預防複雜疾病的本質所在。在全基因組關聯研究取得大量成果之後，複雜疾病遺傳互作網路研究已成為系統生物學研究領域的前沿和熱點，本項目擬實現面向全基因組關聯研究的複雜疾病遺傳互作網路研究，針對當前複雜疾病遺傳互作網路研究的局限，研究全新SNP篩選算法,為面向全基因組關聯的複雜疾病遺傳互作網路研究提供精準的數據；提出新的數學模型和新的最佳化策略，實現複雜疾病遺傳互作網路構建分析；實現融合蛋白質網路的全基因關聯研究；研究基於SNP數據的全基因組關聯研究pathway構建與分析；採用並行理論技術，提高時間加速比；深入理解複雜疾病的發病機理，研發複雜疾病遺傳互作網路重構與分析軟體。本項目的研究以期實現複雜疾病遺傳互作網路自動識別與分析，推動系統生物學的研究發展，對於探究複雜疾病的發病機理和藥物設計等具有重要的理論意義和套用價值。
結題摘要
本項目主要完成的工作包括：基因調控網路構建分析；全基因組關聯研究上位性識別研究；蛋白質複合物識別研究。發表論文19篇，SCI檢索6，EI檢索9； 在投3篇。設計開發了《雲平台下腫瘤基因調控網路構建分析系統》線上服務系統；已於2015年11月申請發明專利一項，專利名稱《癌症特異性差異表達基因調控網路構建方法》，狀態處於公布狀態；已於2016年11月申請軟體著作權1項，軟體名稱及版本號：《雲平台下腫瘤基因調控網路構建分析系統 V1.1》，正在審理中。 ①針對基因調控網路重構：提出“基於引力場算法的基因調控網路構建”的算法；提出“基於混合併行遺傳算法和閾值限定法的基因調控網路構建”算法；提出構建基因–基因相互作用網路算法及其在乳腺癌數據分析中的套用；開展了基於混合併行遺傳算法和閾值約束法的基因調控網路的推理算法的研究。 ②針對全基因組關聯研究上位性識別研究:提出一個高效的雲上位性測試模型CChi；提出一種檢測上位性的LASSO懲罰模型搜尋算法；提出利用隨機森林檢測上位性方法；提出基於MapReduce框架並行實現蟻群算法一種新的方法來檢測上位性；提出在病例對照研究中上位的關聯映射的貝葉斯推理方法；提出一種基於人工神經網路的結構最佳化和參數上位性檢測方法；開展了從網路視角下單核苷酸多態性相互作用檢測的研究；提出雲平台下基因-基因相互作用識別算法；提出一個新的基於蟻群最佳化算法上位檢測的算法。 ③針對蛋白質複合物識別研究:提出了PPCMP算法和GECluster算法。 把這些算法套用到模擬數據和真實生物數據中，證明了他們的有效性。通過和一些經典方法對比分析，我們所提出的算法都得到了較好結果。 ④在項目的支持下，我們對量子通訊做了一些研究，主要工作如下： ●關於傳輸距離對實際量子密鑰分發系統的影響的研究； ●關於基於BB84協定的量子保密通信網路流量控制策略的研究； ●關於光纖信道應力作用對量子密鑰分發誤碼率的影響的研究。 本項目的研究成果豐富了計算智慧型理論的套用研究，為生物信息學領域的相關研究提供了新方法和新手段。
