钩端螺旋体蛋白质相互作用网络预测与系统分析

问号钩端螺旋体是一种致病菌,能够引起人畜共患病．该细菌全基因组序列测序的完成,为从全蛋白质组学的角度分析蛋白质相互作用网络提供了基础．本研究通过整合4种计算方法(基因融合法、基因邻居法、系统发生谱法和操纵子法)来预测钩端螺旋体赖株蛋白质相互作用网络．对运动和趋化系统、信号传导系统、脂多糖生物合成以及黏附、侵袭等有关蛋白质之间的相互作用进行了详细分析．除此以外,根据蛋白质的相互作用网络以及功能分类,预测了203个未知蛋白质可能的功能．这不仅为进一步研究钩端螺旋体赖株的致病机制提供了一个资料,也为在基因组范围内应用生物信息学方法研究微生物提供了一个实例．

基于转录组测序的放射性肠损伤基因动态变化

目的 探讨致死剂量的电离辐射对小鼠空肠组织转录组动态变化。方法 小鼠经14 Gy ^137Cs γ射线腹部照射后，分别于6 h，3.5和5 d提取各组小鼠空肠总RNA进行转录组测序。表达变化倍数在2倍以上即视为显著差异，对表达差异的基因进行IPA、Funrich、GO和KEGG软件分析。结果 小鼠在腹部照射后6 h和3.5 d共同激活了p53信号通路。在照射后第3.5天的差异基因中，基因相互作用网络分析结果表明，Lck、Cdk1和Fyn可能起关键作用，通路分析表明，上调了DNA损伤修复信号通路，下调了细胞黏附分子、黏着斑和IgA分泌途径信号通路。结论 p53信号通路以及Lck、Cdk1和Fyn等基因在放射性肠损伤中可能起关键作用。

基于机器学习和大数据挖掘的药物重定位算法综述

药物重定位(又称药物重使用或药物重配置)是将现有治疗方法应用于新的疾病的过程的一种药物研发方法。新药研发成本高、失败率高,使得对现有药物进行重新定位成为目前研究的热点。在高通量测序技术的帮助下,许多有效的算法被提出并应用于药物的重新定位。目前用于药物和化合物重定位的算法可分为基于特征的方法、基于矩阵分解的方法、基于网络的方法3大类。分别对这3类常用方法进行综述,总结这些方法的优缺点,并对未来药物重新定位方法的发展方向进行剖析,以期达到帮助我国科研工作者开发更加有效的药物重定位算法,增加我国社会经济效益的目的。