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基因调控网络的空间模型及其算法研究
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急求2015华中邀请赛B题基因调控网络重构的第二小题怎么写收藏
B题: 基因调控网络的重构及病毒感染的致病机制通过基因之间的相互调控，生物体可以实现细胞的生长，器官的发育、以及免疫等各种生物机能。随着测序技术的发展，产生了越来越多的高通量实验数据。基于这些实验数据重建基因调控网络（Gene regulatory networks, GRNs），对于深入了解生物机能的实现过程具有重要作用。生物实验中，在17 个健康志愿者鼻内接种流感病毒H3N2/Wisconsin，其中9 个人出现了严重的感染症状，另外的8个人没有出现症状。接种后，每隔大约8 h从血液中采集样本测量基因表达谱数据，实验数据一共有16 个时间点( 单位: h) ，包括baseline ( -24) ，0，5，12，21，29，36，45，53，60，69，77，84，93，101，108，共268 个样本。基因表达谱数据见附件1，其中前8个为未出现严重感染症状的数据，后9个为出现严重感染症状的数据。（其中行代表探针号，对应着不同的基因；列为各个个体血液样本在各个时间节点的数据）个体出现感染症状的时间节点示意图见附件2。问题：1）根据实验数据重构基因调控网络；2）通过比较出现感染症状的志愿者和健康志愿者的样本数据，试确定病毒感染人体后导致志愿者是否会出现严重临床症状的重要蛋白。
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基于基因表达谱基因调控网络研究和疾病相关遗传信息共享平台的建设.pdf75页
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基于基因表达谱基因调控网络研究和疾病相关遗传信息共享平台的建设.pdf
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基于基因表达谱的基因调控网络研究和疾病相关遗传信息 共享平台的建设 摘 要 本论文的研究工作由两部分组成，分属于生物信息学研究的两大
领域，即算法研究和数据库系统建设。虽然这两部分在研究内容上相
互独立，但它们对于复杂疾病的生物信息学研究都具有重要的意义。 第一部分是基于基因表达谱的基因调控网络研究，它的主要任务
是通过分析一组基因在不同条件下的表达数据来发现这些基因之间
存在的调控关系，而这组基因通过它们之间的调控关系就被连接成了
一个网络，即所谓的基因调控网络。这项研究是后基因组时代生物信
息学面临的重大挑战之一，它对于了解基因表达的时空规律，探索复
杂生命现象的深层原因具有重要的意义。近年来，国际上在该领域已
开展了许多有意义的工作，本研究在回顾这些工作和它们所取得的成
果的基础上，针对目前用数学模型构建基因调控网络时遇到的维度问
题以及基因调控网络的生物信息学研究由低等模式生物转向人类自
身的趋势，提出了一种指数律方程模型与聚类分析相结合的基于基因
表达谱的基因调控网络的构建方法，并利用这种方法从来自人类白血
病细胞的基因表达数据中发现了一些与白血病发生相关的基因调控
关系。本研究提出的方法不仅能发现人类基因间的复杂调控关系，而
且可以明显地缩短用指数律方程模型构建基因调控网络的计算时间，
这对于促进基因调控网络建模中维度问题的解决有重要的意义。 第二部分是疾病相关遗传信息共享平台的建设。确定与复杂疾病
相关的遗传学因素是当前遗传学与生物信息学共同关注的问题。然
而，疾病相关的遗传信息在研究领域内的共
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对基因间相互作用的研究和基因调控网络预测
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3秒自动关闭窗口基因调控网络分析新方法——动态调控 | 生命奥秘
&&>&&&&>&&文章正文
科研人员通过对酿酒酵母（Saccharomyces cerevisiae）代谢组的分析，阐明了转录产生mRNA和mRNA降解的具体时间表。
生物体内的调控网络是高度动态化的，它们以无数种方式来应对各种体内、体外条件的变化。各种有关这些调控网络如何对细胞功能发挥调节作用的研究表明，在进行细胞功能调控时，基因间相互作用的方式是非常复杂多变的。但是这些研究的结果都是静态的，只能告诉我们大概的信号通路及其调节方式，并未能准确地告诉我们这些调节机制在什么时候、以何种方式发挥作用。因此，有科研人员发明了一种新方法，来反映调控网络真实的、动态的调控过程，他们使用这种新方法研究了酿酒酵母代谢组的转录调控机制。
Chechik研究小组使用了一个包含598种酶，能催化1181种代谢反应的模型进行了研究，该模型能模拟酿酒酵母的代谢网络。确认了的确存在&静态的&的代谢通路之后，他们使用63个已发表的试验数据和13个来自于他们自己的时相变化实验的数据，分析了代谢调控网路中可能的&动态的&调节信号通路。这些&动态的&调节信号通路使我们能够将静态的调节机制与动态的细胞功能变化联系起来。在这项试验中，揭示了环境因素的变化所启动的酿酒酵母代谢相关基因转录的开始、降解随时间变化的具体过程。
Chechik小组发现了许多被称作&时相活性基序（timing activity motif, TAM）&的调控通路。以往的研究都只能发现在某条调节通路中有哪些酶参与作用，而现在的TAM则能发现在这条调节通路中这些酶被表达出来的先后顺序。最容易被发现的TAM是正向激活（forward-activation）TAM。在这种TAM中，所有的酶都是按照它们在调剂通路中发挥作用的先后顺序被表达出来的，这种表达方式也是最经济有效的方式。
不过令人惊奇的是，Chechik小组发现，这些TAM大多时候以反向激活（backward-activation）TAM形式出现。他们认为这可能是因为酵母细胞需要降解、去除掉对其有害的或会干扰其它信号通路的反应终产物。除此之外，Chechik小组还发现了一种全新的TAM&&正向抑制和反向抑制（forward and backward repression）TAM。更重要的是，研究者发现在转录水平发挥调节作用的TAM也与细胞内蛋白质的丰度有关。
对参与代谢网络调节的各种TAM进行研究后发现，其中大部分TAM都集中在中心碳代谢（central carbon metabolism, CCM）通路上，这表明酿酒酵母对参与CCM的酶基因表达有着非常精细的调控机制。Chechik小组还在其中发现了一条进化机制：普通TAM调控的酶基因比其它的酶基因发生基因复制和丢失的现象更多。其中可能的机制正是因为这些基因的拷贝数多变，才说明它们对环境因素变化敏感，所以它们需要更加精细的调控机制进行调节。
尽管Chechik小组的试验结果已经表明酿酒酵母细胞内代谢相关酶基因的转录是受到时相相关调节机制严密控制的，但仅仅一个TAM还是无法很好地解释这种机制。为了更进一步弄清时相调节机制，Chechik小组又测试了几种不同转录因子与调控网络的亲和力，即亲和力基序（binding activity motif, BAM）。结果发现正向激活TAM和BAM之间有许多重合的现象，这也就说明，调节转录因子的亲和力对于酶基因转录调节来说非常重要。同时这也表明酿酒酵母细胞内有一种&预先设定好的（pre-programmed）&转录调节机制用来应对环境因素的突然变化。
以上对基因表达时相分析的结果包含了mRNA的转录生成和降解过程。该试验方法也能用来分析酵母细胞或其它细胞的动态调控网路。除此之外，活性基序（activity motifs）模式也能用于各种不同的调控网络，例如顺式调控、信号通路甚至是互联网的调控。
原文检索：
关键词：酿酒酵母； 时相活性基序Key words：Saccharomyces cerevisiae；TAM
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