从生物网络层面研究生物现象,有助于系统地阐明生物体内各种复杂事件发生的内在机制,尤其是揭示人类疾病的发病机理。近年来,生物信息学者提出了许多基于生物网络的挖掘基因与人类疾病关联的模型,但还没有学者提出挖掘microRNA与疾病关联的模型。目前,大量研究表明microRNA与疾病密切相关,因此,发展生物信息学方法识别致病的microRNA意义重大。.本项目以人类microRNA和疾病为研究对象,明确microRNA之间的功能关系,构建microRNA功能网络,阐明致病microRNA的网络特性,构建人类疾病网络,建立基于生物网络的致病microRNA挖掘模型,开发致病microRNA挖掘系统,对每种疾病,挖掘出导致该疾病发生的microRNA。本项目的完成将为进一步揭示疾病的发病机制奠定基础,为基于microRNA的疾病诊断及药物开发提供依据。
本项目按原计划顺利进行,从生物信息学的角度提出四种疾病microRNA的挖掘方法,挖掘出潜在的导致疾病发生的microRNA,从而为生物学、医学研究者有针对性地进行microRNA生物实验提供一定指导,进而为药物开发、临床诊断治疗提供一定的依据。本项目的主要成果包括:. (1) 提出基于布尔网络的疾病microRNA挖掘技术. 生物网络在挖掘编码蛋白的疾病基因方面发挥了重要作用,然后在疾病microRNA挖掘领域,至今还未提出基于生物网络的疾病microRNA挖掘方法。因此本项目提出了构造布尔型的功能相关microRNA网络的算法,以网络的形式来研究microRNA。通过对网络的分析,我们发现布尔型microRNA网络像其他生物网络一样,网络的度服从幂分布,网络具有层次模块性等特点。我们进一步构建了phenome-microRNAome网络, 发现“功能相关的microRNA失调倾向于导致表型相同或相似的疾病”这一规律。以此为理论基础,提出了基于布尔型生物网络的疾病microRNA挖掘算法,并验证了算法的有效性。.(2) 提出基于权重型网络的疾病microRNA挖掘技术. 基于布尔网络的疾病microRNA挖掘技术在构造布尔型microRNA网络只需根据靶基因重叠的显著性来确定二个microRNA之间的关联关系。当知道microRNA对靶基因的抑制强度信息时,可以利用该信息构建权重型网络。因此,我们提出了基于权重型网络的疾病microRNA挖掘方法,取得了很好的性能。.(3) 提出基于支持向量机的疾病microRNA挖掘方法. 为了直接从数据出发挖掘疾病microRNA,我们把疾病microRNA的挖掘问题转化为一个分类问题,提出了基于支持向量机的疾病microRNA挖掘方法,把数据挖掘、机器学习的思想引入到疾病microRNA的挖掘中并交叉验证了方法的有效性。.(4) 提出基于基因组数据融合的疾病microRNA挖掘技术. 整合了多种生物数据资源,构建了全人类基因组范围的基因功能相关网络,在此网络基础上,提出了利用microRNA的靶基因与已知的感兴趣疾病的致病基因之间在网络上的功能关系来挖掘新的潜在的疾病microRNA的算法,将算法应用到结肠癌上验证了算法的有效性。
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数据更新时间:2023-05-31
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