生物網(wǎng)絡(luò)分析若干關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用研究.pdf

1、生物醫(yī)學(xué)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為生物學(xué)基本研究對(duì)象之一。過去的一個(gè)世紀(jì)里，在簡化原則的指導(dǎo)下，生物研究多專注于單個(gè)細(xì)胞分子結(jié)構(gòu)和功能的探索，積累了大量知識(shí)，與此同時(shí)，人們也越來越清晰的意識(shí)到，蛋白很少單獨(dú)發(fā)揮作用，細(xì)胞狀態(tài)的改變往往涉及多個(gè)基因的表達(dá)變化，例如復(fù)雜疾病一般是多基因致病。得益于高通量實(shí)驗(yàn)技術(shù)和組學(xué)的發(fā)展，研究人員可在全基因組水平同時(shí)觀測(cè)成千上萬基因或蛋白的表達(dá)變化情況，生物學(xué)研究對(duì)象也由單基因轉(zhuǎn)變成為特定功能基因集合。然而基因集合本身

2、并不能揭示其背后機(jī)制，為了回答基因是如何組織的，因果關(guān)系怎樣的問題，人們傾向于用分子相互作用網(wǎng)絡(luò)描述特定細(xì)胞狀態(tài)，如疾病網(wǎng)絡(luò)表征疾病生理狀態(tài)，藥物作用網(wǎng)絡(luò)和藥物代謝網(wǎng)絡(luò)刻畫藥物作用后細(xì)胞反應(yīng)，近年來，生物網(wǎng)絡(luò)成為生物學(xué)研究新的“寵兒”。
　　本文應(yīng)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)研究方法，分別研究了AD等復(fù)雜疾病網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和功能解析，miRNA介導(dǎo)的病毒-宿主相互作用，信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)通路串?dāng)_等關(guān)鍵生物問題。首先介紹了基于高通量實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和已有知識(shí)的生物網(wǎng)絡(luò)構(gòu)

3、建方法，構(gòu)建了SAMP8小鼠腦區(qū)特征網(wǎng)絡(luò)，并深入討論了關(guān)鍵的基因和通路。接著提出了一種基于知識(shí)的疾病網(wǎng)絡(luò)功能解析和刻畫方法—網(wǎng)絡(luò)指紋，并依據(jù)網(wǎng)絡(luò)指紋進(jìn)行了疾病與通路線相關(guān)分析和疾病聚類分析。用關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的策略研究了miRNA介導(dǎo)的病毒-宿主相互作用，討論了人類miRNA與病毒蛋白宿主靶標(biāo)的四種典型的作用模式，構(gòu)建了基于靶標(biāo)關(guān)聯(lián)的miRNA-病毒相互作用網(wǎng)絡(luò)。接著用擾動(dòng)動(dòng)力學(xué)模型整合了蛋白質(zhì)相互作用亞組學(xué)和蛋白質(zhì)定量亞組學(xué)數(shù)據(jù)，探索了蛋白功

4、能與其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫再|(zhì)和細(xì)胞內(nèi)表達(dá)豐度的關(guān)系。最后應(yīng)用相互依存網(wǎng)絡(luò)模型研究了KEGG數(shù)據(jù)庫中信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)通路之間的串?dāng)_關(guān)系，及其對(duì)藥物作用效果的影響，并通過整合多個(gè)信號(hào)通路系統(tǒng)尋找了信號(hào)傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中所有可能的反饋回路和前饋回路。
　　生物網(wǎng)絡(luò)可以清楚的呈現(xiàn)參與特定細(xì)胞過程的基因（網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)）以及基因間相互作用和調(diào)控關(guān)系（網(wǎng)絡(luò)中的邊），因此常被用來描述生物體特定條件下的組織和細(xì)胞狀態(tài)，并揭示其作用機(jī)制。論文第一章綜述了生物網(wǎng)絡(luò)的研究背景和方法，

5、提出了生物網(wǎng)絡(luò)研究的若干關(guān)鍵問題，介紹了論文的技術(shù)路線、主要研究內(nèi)容和組織形式。
　　一些生物分子網(wǎng)絡(luò)可以由高通量實(shí)驗(yàn)平臺(tái)直接測(cè)得，例如基于酵母雙雜交技術(shù)的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)，而更多情況下生物網(wǎng)絡(luò)需從實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)提取或者通過計(jì)算方法推測(cè)出來，例如基因轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)、基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)等。論文第二章采用基于背景知識(shí)的生物網(wǎng)絡(luò)推斷方法，分別以蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)、基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)和MetaCore網(wǎng)絡(luò)為背景網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了SAMP8小鼠海馬和皮層兩個(gè)組

6、織的特征子網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)這些網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了功能注釋和生物過程富集分析，確定了重要網(wǎng)絡(luò)模塊，討論了SAMP8小鼠作為AD合適動(dòng)物模型的關(guān)鍵基因和通路。為深入理解SAMP8小鼠快速衰老機(jī)制提供了有用線索。
　　生物網(wǎng)絡(luò)提供多維、豐富信息的同時(shí)帶來了解讀的困難，對(duì)于給定的疾病網(wǎng)絡(luò)，研究人員往往不能很快指出與其相關(guān)的生物過程以及相關(guān)程度大小。本文第三章提出了基于知識(shí)的網(wǎng)絡(luò)功能刻畫方法—網(wǎng)絡(luò)指紋，通過衡量要解析網(wǎng)絡(luò)與功能相對(duì)獨(dú)立、研究相對(duì)透徹的基本

7、網(wǎng)絡(luò)模塊（如通路）的相關(guān)性，將網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為相似向量，并以生物學(xué)家熟悉的“譜”的形式呈現(xiàn)出來，我們建立了44種疾病網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)指紋，并基于網(wǎng)絡(luò)指紋研究了疾病與通路的關(guān)系，對(duì)多種疾病網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了聚類分析，討論了疾病之間的關(guān)系。
　　隨著多組學(xué)的蓬勃發(fā)展和組學(xué)數(shù)據(jù)積累，整合多種來源類型數(shù)據(jù)建立關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的研究策略得到廣泛應(yīng)用，尤其為藥物副作用預(yù)測(cè)和重定位研究以及疾病組研究提供了新的研究思路，并獲得意想不到的成功。本文第四章基于實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的人類mi

8、RNA靶標(biāo)和病毒蛋白宿主靶向蛋白重合和直接相互作用關(guān)系，建立了miRNA-病毒關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，討論了miRNA介導(dǎo)的病毒-宿主典型相互作用模式，發(fā)現(xiàn)了兩者靶標(biāo)顯著重合，同時(shí)在蛋白相互作用網(wǎng)絡(luò)中傾向直接相互作用，提示我們miRNA在病毒-宿主相互作用中的重要作用，并為進(jìn)一步實(shí)驗(yàn)研究提供了有效線索。結(jié)合本文第二章建立的SAMP8小鼠海馬和皮層特征網(wǎng)絡(luò)，探索了可能在SAMP8小鼠快速衰老進(jìn)程中其關(guān)鍵作用的miRNA，并對(duì)其中關(guān)鍵miRNA進(jìn)行了深入

9、討論。
　　細(xì)胞內(nèi)分子相互作用是動(dòng)態(tài)和時(shí)空特異的，而目前蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)等只能提供靜態(tài)的相互作用信息，在理解蛋白功能和藥物靶標(biāo)分析中，其動(dòng)態(tài)特征比靜態(tài)特征更具參考價(jià)值。本文第五章應(yīng)用擾動(dòng)動(dòng)力學(xué)模型，整合定量蛋白質(zhì)組學(xué)和相互作用組學(xué)數(shù)據(jù)，對(duì)人類11個(gè)細(xì)胞系進(jìn)行了擾動(dòng)分析，發(fā)現(xiàn)了蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)中存在類似于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的角色分類，相互作用的蛋白的擾動(dòng)能力有顯著不對(duì)稱性，大多數(shù)蛋白對(duì)網(wǎng)絡(luò)的擾動(dòng)能力很小，體現(xiàn)了生物網(wǎng)絡(luò)抵抗外界刺

10、激的穩(wěn)健性。提出了整合蛋白定量和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞臐舛葎?shì)能的概念，發(fā)現(xiàn)其與蛋白擾動(dòng)能力顯著正相關(guān)，并基于蛋白是否有濃度勢(shì)能對(duì)傳統(tǒng)認(rèn)為很重要的hub蛋白進(jìn)行了分類。擾動(dòng)分析模型可以用來探索蛋白生物角色研究，并且計(jì)算結(jié)果接近藥物作用的真實(shí)情形，在藥物靶標(biāo)設(shè)計(jì)和作用預(yù)測(cè)研究中具有廣泛的應(yīng)用前景。
　　正如基因不是單獨(dú)發(fā)揮作用一樣，生物網(wǎng)絡(luò)之間存在著相互依存關(guān)系，一個(gè)重要體現(xiàn)是信號(hào)傳導(dǎo)通路之間的串?dāng)_，這就導(dǎo)致細(xì)胞對(duì)外界刺激做出非線性應(yīng)激反應(yīng)，并進(jìn)

11、一步影響細(xì)胞免疫、代謝、疾病發(fā)生、發(fā)展和疾病并發(fā)等多個(gè)生物過程，同時(shí)是藥物設(shè)計(jì)，尤其是小分子激酶抑制劑類藥物效果預(yù)測(cè)必須考慮的重要因素。一個(gè)重要的科學(xué)問題是信號(hào)通路之間的串?dāng)_“密度”有多大，目前生物研究普遍采用的“分而治之”的研究策略是否可行。本文第六章整合KEGG中118個(gè)信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)通路，系統(tǒng)地研究了通路串?dāng)_關(guān)系及對(duì)多個(gè)細(xì)胞過程可能的影響，給出了基于串?dāng)_的通路關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，重點(diǎn)討論了藥物靶標(biāo)參與的串?dāng)_對(duì)藥物效果的影響，同時(shí)研究了兩種重要的網(wǎng)