基于表达谱数据的结构化基因功能网络分析

基因表达谱分析的一项重要任务是发现受实验条件影响的基因功能模块。传统分析往往将表达波动的基因根据基因功能类，获得相应的基因列表。而当前基因功能知识往往以网络形式呈现，其中所蕴含的丰富的生物学知识显然不能被基因列表充分表征；同时，功能网络中的结点是蛋白质，而不是基因，前者较后者具有更丰富的多样性，因此功能知识与表达谱数据的匹配需要慎重考虑。本课题首先对知名基因芯片公司常用芯片的探针重新进行以转录本/蛋白质为中心的注释，然后将基于生物学功能网络，以细微挖掘功能知识、有机整合功能知识和基因表达谱数据为切入点，增加对基因功能网络信息的利用率，改进对基因功能网络的表达信息的概括综合，发展从基因功能网络中挖掘受基因芯片实验条件影响的"结构化基因功能模块"的算法，使表达谱数据分析结果以更符合生物学知识的功能网络形式被呈递，推进以基因功能网络为背景的基因表达研究工作的进展。