整合受体调控基因表达信息构建细胞通信网络

目的构建细胞通信网络有助于揭示细胞间协同工作机制、生物学过程和疾病发病机理。目前基于配体-受体相互作用构建细胞通信网络的方法大多只考虑配体和受体的表达信息,忽略了受体对其调控基因的信号传递影响,导致构建的细胞通信网络可靠性较低。鉴于此,本文提出IRRG算法,旨在构建更为准确的细胞通信网络,并挖掘具有生物学意义的细胞通信模式。方法本文提出了一种整合受体调控基因表达信息构建细胞通信网络的方法(命名为IRRG)。该方法通过随机游走方式计算受体对下游基因的影响得分,进而与配体-受体共表达量结合构建细胞通信网络。结果使用IRRG构建了小鼠滤泡间表皮(IFE)细胞通信网络并分析了配体-受体对的生物学意义,验证了IRRG计算受体影响得分的稳定性和细胞通信网络构建的可靠性。此外,使用IRRG构建了透明细胞肾细胞癌(ccRCC)的细胞通信网络,挖掘并分析其肿瘤微环境细胞通信模式。结论IRRG可以构建富有生物学意义并且可靠的细胞通信网络,帮助人们从细胞通信的角度更深入地了解多种生物过程。IRRG算法代码可从GitHub获取:https://github.com/NWPU-903PR/IRRG。

基于部分互信息和贝叶斯打分函数的基因调控网络构建算法

从基因表达数据出发重构基因调控网络,可有效挖掘基因间调控关系,深层次地理解生物调控过程。传统的相关性系数模型、偏相关系数模型仅能发现基因间线性关系,而互信息和条件互信息可用于发现基因间的非线性关系,且能够处理高维低样本基因表达数据。但互信息过高估计基因间的相关性,条件互信息过低估计基因间的相关性,从而导致推断出的基因网络假阳性率和假阴性率较高,且不能推断基因调控方向。因而,基于部分互信息和贝叶斯打分函数,提出一种新的基因调控网络构建算法(命名为PMIBSF)。基于部分互信息,PMIBSF算法首先删除初始基因相关网络中的冗余关联边,然后采用贝叶斯网络互信息测试打分函数学习贝叶斯网络结构,快速构建基因调控网络。在计算机模拟网络和真实生物分子网络上,仿真实验结果表明:PMIBSF性能优于目前较流行的LP、PCalg、NARROMI和ARACNE算法,可高精度构建基因调控网络。

基于有序条件互信息和有限父结点构建基因调控网络

基因调控网络重建是功能基因组研究的基础,有助于理解基因间的调控机理,探索复杂的生命系统及其本质.针对传统贝叶斯方法计算复杂度高、仅能构建小规模基因调控网络,而信息论方法假阳性边较多、且不能推测基因因果定向问题.本文基于有序条件互信息和有限父结点,提出一种快速构建基因调控网络的OCMIPN算法.OCMIPN方法首先采用有序条件互信息构建基因调控相关网络;然后根据基因调控网络拓扑先验知识,限制每个基因结点的父结点数量,利用贝叶斯方法推断出基因调控网络结构,有效降低算法的时间计算复杂度.人工合成网络及真实生物分子网络上仿真实验结果表明:OCMIPN方法不仅能构建出高精度的基因调控网络,且时间计算复杂度较低,其性能优于LASSO、ARACNE、Scan BMA和LBN等现有流行算法.

生物分子网络弹性研究进展

弹性是生物分子网络重要且基础的属性之一,一方面弹性赋予生物分子网络抵抗内部噪声与环境干扰并维持其自身基本功能的能力,另一方面,弹性为网络状态的恢复制造了阻力。生物分子网络弹性研究试图回答如下3个问题:a.生物分子网络弹性的产生机理是什么?b.弹性影响下生物分子网络的状态如何发生转移?c.如何预测生物网络状态转换临界点,以防止系统向不理想的状态演化?因此,研究生物分子网络弹性有助于理解生物系统内部运作机理,同时对诸如疾病发生临界点预测、生物系统状态逆转等临床应用具有重要的指导意义。鉴于此,本文主要针对以上生物分子网络弹性领域的3个热点研究问题,在研究方法和生物学应用上进行了系统地综述,并对未来生物分子网络弹性的研究方向进行了展望。