酵母细胞命运抉择动力学中关键分子和骨架网络的识别

Cell fate decision happens during the whole life, and it also plays a significant role in process of cell growth, development and apoptosis. In biology molecular network which regulates the cell fate decision, some key regulators and core structures are of great importance since their mutation or abnormal expression would lead to cell disease or even death. To detect the key regulators and core structures which regulate cell fate decision in budding yeast, we will construct a dynamical model of the regulatory network with the latest experimental data, and transform the detection problem into eigenvalue perturbation problem. Then a method to solve the eigenvalue perturbation problem will be presented based on the matrix perturbation analysis that is well studied in graph theory. According to this method, the key regulators and core structures will be identified. Afterwards, we will study systematically the function of these key regulators and core structures and reveal deign principle of the regulatory network. This project will shed an improved light on our understanding of the mechanisms of cell fate decision, provide a theoretical explanation for how the network is designed, as well as give good suggestions for treatment of diseases.

细胞命运抉择伴随整个生命过程，在生物体的增殖、分化等过程中起关键作用，在其分子调控网络中，一些关键分子和核心结构的突变可能造成细胞错误的命运抉择，导致生物体发生疾病甚至死亡。本项目以芽殖酵母细胞命运抉择过程为研究对象，主要研究：（1）以最新实验数据和理论研究为基础，建立细胞在分裂和交配之间进行命运抉择的网络动力学模型；（2）在模型的基础上，利用图谱理论中的本征值扰动分析，确立一种简单有效的方法识别关键分子、模体和骨架网络；（3）系统地研究关键分子、模体和骨架网络对命运抉择过程的调控机理，并揭示网络的设计原则。本项目的实施，将回答一些生物实验科学难于研究的前沿问题，如关键分子如何有效地被识别、如何精确地调控细胞命运过程，以及细胞如何巧妙地设计自身调控网络以应对复杂多变的自然环境等。这些问题的回答将有助于我们对细胞命运抉择过程的理解，并有望在理论上诠释疾病的发生机制，为疾病的治疗提供参考意见。

细胞命运抉择伴随整个生命过程，在单细胞和多细胞生物体的增殖、分化等过程中起关键作用。本项目以芽殖酵母细胞为研究对象，研究细胞周期和命运抉择调控网络中的关键分子和调控关系。通过收集最新的实验数据，我们构建了由细胞周期子网络和信息素诱导的MAPK信号转导通路组成的细胞分裂和交配命运分子调控网络模型。在此模型的基础上，我们以网络模型的拉普拉斯矩阵为研究对象，基于图谱理论的本征值扰动分析，设计出一种寻找关键分子的方法。该方法探究移除网络中的点或边、分解网络中的节点、推拉网络中的节点和牵制网络中的节点五种不同模式的扰动，分析其对矩阵本征值变化大小的理论表达式，根据表达式确立网络中的关键节点和边，数值结果和理论分析结果相一致，表明了方法是有效和可靠的。按照该方法，我们找到了细胞分裂和交配命运分子调控网络中一些关键分子和调控关系。本项目的结果对于分析细胞周期和命运抉择调控网络的运行机制有一定的参考意义。此外，本项目设计的寻找网络中关键节点和边的方法，对于寻找其它生物网络中的关键分子和调控关系有一定的借鉴意义。