基因效應(yīng)與信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)數(shù)學(xué)模型的建立及應(yīng)用.pdf

1、多基因功能及其效應(yīng)的研究歷來是遺傳學(xué)研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。鑒于分子遺傳學(xué)、數(shù)量遺傳學(xué)以及其他相關(guān)學(xué)科如生物化學(xué)、細(xì)胞生物學(xué)、分子生物學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)等等學(xué)科的發(fā)展。目前，主要有兩類分析多基因功能和效應(yīng)的方法，一類是傳統(tǒng)群體遺傳學(xué)結(jié)合分子遺傳標(biāo)記的方法即分子數(shù)量遺傳學(xué)方法，另一種是基于海量分子生物學(xué)技術(shù)而出現(xiàn)的生物信息學(xué)分析方法。 現(xiàn)在，已經(jīng)有許多關(guān)于QTL(數(shù)量性狀基因座位)參數(shù)估計(jì)的方法來估計(jì)控制數(shù)量功能性狀的主基因功能效應(yīng)。

2、其中主要的方法有均值一方差分析法、矩法一最大似然法、回歸方法等。然而，從系統(tǒng)的觀點(diǎn)和分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的觀點(diǎn)來看，這些方法還具有較大的發(fā)展空間。在關(guān)于分子網(wǎng)絡(luò)分析的生物信息學(xué)分析方法中，由于分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)可以用圖的方式來解釋分子之間的相互關(guān)系和功能，很多學(xué)者試圖用圖論的方法來分析分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)，并將之與計(jì)算機(jī)自動(dòng)化分析相結(jié)合，因此，目前對分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的圖論分析是一個(gè)引人注目的方法。然而，由于分子網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，在眾多圖論分析中，還沒有一種成熟的分析

3、方法。 針對上述兩點(diǎn)，本研究分為兩篇，上篇發(fā)展了一種估計(jì)控制數(shù)量性狀的基因作用和類型的方法，并用數(shù)學(xué)推導(dǎo)的方法和計(jì)算機(jī)模擬的方法證明了所提方法的有效性。下篇為分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建立了一個(gè)圖論數(shù)學(xué)模型，提出了簡便的分子網(wǎng)絡(luò)圖論分析方法，并運(yùn)用網(wǎng)上公布的海量數(shù)據(jù)來對FOXO相關(guān)的分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了研究。 上篇估計(jì)控制數(shù)量性狀的基因作用和類型的方法是： 在動(dòng)物生長發(fā)育過程中的某個(gè)時(shí)間橫截面上，運(yùn)用分子標(biāo)記技術(shù)得到盡量多的有關(guān)

4、調(diào)控基因標(biāo)記的多態(tài)性資料，運(yùn)用分子生物學(xué)技術(shù)對所要考察的基因表達(dá)或性狀指標(biāo)進(jìn)行測定，并做好記錄。將標(biāo)記的在電泳時(shí)表現(xiàn)的三種狀態(tài)：隱性純合(mm)、雜合(Mm)及顯性純合(MM)分別量化為“-1”、“0”和“1”。將標(biāo)記看作因素，出現(xiàn)狀態(tài)看作水平，將符合正交表的調(diào)控基因分子標(biāo)記數(shù)量化資料填入對應(yīng)的正交表中，同時(shí)亦將對應(yīng)分子標(biāo)記組合、對應(yīng)時(shí)間橫截面上所考察的基因表達(dá)指標(biāo)的數(shù)據(jù)資料填入正交表中。將正交表中分子標(biāo)記的數(shù)量化資料作為自變量，考察基

5、因表達(dá)指標(biāo)的數(shù)據(jù)資料作為依變量，運(yùn)用最小二乘原理對動(dòng)物生長發(fā)育過程中的資料，在不同時(shí)間橫截面上，配合分子標(biāo)記二次回歸曲線方程，并將結(jié)果的可靠性和準(zhǔn)確性運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理加以篩選與評定。如果某基因變量二次項(xiàng)回歸系數(shù)是0，則此基因?yàn)榧有曰?，且其基因變量的一次?xiàng)回歸系數(shù)正好是等位基因的作用差：如果某基因變量一次項(xiàng)回歸系數(shù)與二次項(xiàng)回歸系數(shù)的相反數(shù)相等，則此基因?yàn)轱@性基因，且一次項(xiàng)回歸系數(shù)是基因作用差；如果某基因變量一次項(xiàng)回歸系數(shù)是零，則此基因?yàn)榈?/p>

6、效超顯性基因，且二次項(xiàng)回歸系數(shù)是超顯性系數(shù)；如果某標(biāo)記變量一次項(xiàng)回歸系數(shù)與二次項(xiàng)回歸系數(shù)的關(guān)系與上述三點(diǎn)不符，也可根據(jù)上述公式對不完全顯性、有害顯性、有害超顯性等等位基因間的互作進(jìn)行推斷。結(jié)果的可靠性可通過統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行判定，并在實(shí)踐中進(jìn)行檢驗(yàn)。若在不同的情況下，還有沖突，則應(yīng)考慮基因與環(huán)境間或不同基因座位間有顯著的互作。 本研究通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)和計(jì)算機(jī)模擬都證明上述方法是可行的。 下篇運(yùn)用圖論對分子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析應(yīng)采取的程式

7、是： 首先進(jìn)行資料的收集：根據(jù)原始研究文獻(xiàn)、綜述及分子生物學(xué)數(shù)據(jù)庫，將分子實(shí)體作為頂點(diǎn)，分子實(shí)體名稱對應(yīng)標(biāo)記分子網(wǎng)絡(luò)中的分子實(shí)體，邊對應(yīng)于分子實(shí)體間的關(guān)系，對分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)資料進(jìn)行收集，將信號(hào)流標(biāo)于圖中，收集的結(jié)果用圖及對應(yīng)的鄰接矩陣的形式表示。 然后獲得鄰接矩陣：將原始各個(gè)鄰接矩陣分子縮寫按一定的川頁序填到一個(gè)表格中，將各個(gè)鄰接矩陣中各個(gè)分子節(jié)點(diǎn)非0的位置填上對應(yīng)的數(shù)字。有0的位置暫時(shí)不填，直到將所有的各個(gè)小鄰接矩陣填完

8、。然后將空位全部填充為0。這樣將表格轉(zhuǎn)化為矩陣的形式及得到分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)綜合鄰接矩陣。 接著進(jìn)行分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的可達(dá)性分析：根據(jù)鄰接矩陣A計(jì)算出R=A+A<'2>+A><'3>+…+A<'n>，再將R中不為零的元素均改為1，而為零的元素不變，這個(gè)改換所得的矩陣即為可達(dá)矩陣。然后根據(jù)可達(dá)矩陣所研究分子所在的行和列的數(shù)據(jù)資料來判斷分子間的調(diào)節(jié)與被調(diào)節(jié)關(guān)系。 最后進(jìn)行信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)間的Crosstalk分析：將分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣Sp

9、ath進(jìn)行k次冪，判斷FOXO相關(guān)分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中目的分子的上游與下游信號(hào)分子間的調(diào)控關(guān)系、路徑長度及路徑數(shù)。運(yùn)用相關(guān)數(shù)學(xué)軟件編程運(yùn)行后觀察所感興趣分子的對應(yīng)行和列，從而得到分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的Crosstalk情況。 FOXO1是一個(gè)重要的轉(zhuǎn)錄因子，其參與了大量的生理生化過程，包括細(xì)胞分裂、細(xì)胞凋亡和信號(hào)轉(zhuǎn)導(dǎo)等。本研究用圖論的方法對FOXO相關(guān)的分子調(diào)控網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了分析，用分子生物學(xué)試驗(yàn)的方法對分析的結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果認(rèn)為我們建立的圖