基因集功能关联分析：依据功能关联网络解析组学变化的整体生物学意义

Previously, we have established the concept of "homogenous functional interaction network", and developed a method to use this type of network for interpretation of the overall high-level functional impact of an observed omics change. This method is called gene set linkage analysis, or GSLA. .When used in real world data analyses, this method exhibited a unique capability to anticipate the "future" functional consequences of a "currently" observed omics change. This unique capability has already enabled GSLA to make several discoveries that could not be made with other approaches. For instances, the molecular mechanisms linking low birth-weight infants to their known health risks in adulthood, and the biological process that plays a critical role in the therapeutics of human bone marrow mesenchymal stem cells rescuing fulminant hepatic failure. These discoveries have all been validated with experiments. However, the current GSLA method is still limited, in the way that 1) it only gives the biological or physiological processes, the functions of which are likely affected by the omics change, but GSLA does not compute the expected directions of these functional impacts; 2) we still do not have a comprehensive and representative dataset of test cases, which can be used to rigorously evaluate the capability of GSLA in interpretation of observed omics changes, and compare the capability of GSLA with those of the other approaches. This application aims to improve the current GSLA method in these two directions. We will build a new GSLA tool that is rigorously tested with a well organized dataset of test cases, and will evaluate the analysis capability of GSLA in a case study: optimization of the protocol for in-vitro directed differentiation of stem cells to hepatocytes.

申请人提出了“匀质功能关联网络”的概念，以及基于这类网络分析组学变化的整体生物学意义的方法：“基因集功能关联分析（GSLA）”。在与实验结合的研究中，发现GSLA具有独特的，能够依据“现在观察到的组学变化”解析“将要发生的整体功能改变”的能力。GSLA发现了一些其它方法无法发现的生物学规律，例如，低出生体重增加成年慢性疾病风险的长期分子机制，干细胞治疗暴发性肝衰竭的生物途径机制。这些发现都得到了实验验证。但是，当前的GSLA仍有一定局限：一，仅能通过组学变化预期哪些生物途径或生理过程将受到影响，但不能判断影响的方向（激活／抑制）；二，缺乏具有广泛代表性的测试案例集，来系统比较GSLA和其它方法的解析组学变化整体生物学意义的能力。本项目将从这两个方面进一步发展GSLA，建立经过严格检验的实用工具，并在具体的分析应用中（优化体外诱导干细胞定向分化为肝实质细胞的方法），检验和改进其分析能力。

本项目按计划完成了研究任务并取得了预期的成果。具体来说，项目组在课题资助下，改进了基因功能关联网络的构建方法，提出了具有进化意义的基因功能关联强度计算方法，建立了人类、拟南芥、小鼠、大鼠、线虫、酵母、果蝇七个物种的基因功能关联网络和相应的基因集功能关联分析（Gene Set Linkage Analysis，GSLA）工具及其网页界面，能够判断一个观察到的组学变化可能在整体层面上引起的生物途径或生理过程的变化，以及这一变化的强度；收集整理了用于评估基因集注释工具的标准数据集，用于评价上述七个物种的GSLA工具，结果显示本项目建立的GSLA工具较常用的GO富集注释工具和DAVID聚类注释工具有更强的生物学意义解析能力，所得的注释更为全面和准确，能更好地提示进一步实验研究的方向；与浙江大学医学院附属第一医院李君教授团队合作，将人类的GSLA工具应用于对照解析体内和体外干细胞分化为肝细胞的转录组变化过程，阐明了体内分化过程干细胞先分化后增殖的行为模式，发现了相关的调控途径，在此基础上对目前的体外干细胞肝向分化过程进行了优化。成果方面，已发表论文6篇，其中一篇发表于Gut，2018年影响因子17.9，二篇发表于Plant Physiology，影响因子6.3。本项目建立的七个物种的基因功能关联网络数据库和相应的GSLA网页工具，除了拟南芥的论文已发表外，其余6篇论文已完成投稿，其中1篇论文已进入修改程序。本项目对照解析体内和体外干细胞分化为肝细胞的转录组变化过程的工作，在2019年的美国肝病学会年会会议上进行了报告。优化体外干细胞肝向分化方法的工作正在申报专利。利用本项目建立的GSLA方法解析干细胞治疗猪暴发性肝衰竭模型得到DLL4分子可能为暴发性肝衰竭病理条件下促肝细胞再生的新治疗策略的工作，在项目执行期间获得了美国专利授权。