基于高通量生物數(shù)據(jù)的微RNA活性分析及代謝流量分析.pdf

1、近年來，各種新的高通量實驗技術(shù)的迅速發(fā)展以及大量高通量生物組學數(shù)據(jù)的積累為生命科學研究帶來了新的機遇，使得我們可以從生命活動的不同角度和層面對生物系統(tǒng)進行全面的觀察和研究。然而，大量的高通量組學數(shù)據(jù)在帶來機遇的同時也為計算生物學研究者們帶來了許多新的挑戰(zhàn)。其中，既包括側(cè)重數(shù)據(jù)分析層面的挑戰(zhàn)，也包括側(cè)重高通量數(shù)據(jù)建模層面的挑戰(zhàn)。圍繞這些挑戰(zhàn)，本文展開了相應的研究工作。
　　 第一方面的工作：基于基因表達數(shù)據(jù)的微RNA(microR

2、NA)活性分析。MicroRNA是生物體內(nèi)的一類非編碼RNA分子，它是生物體實現(xiàn)轉(zhuǎn)錄后調(diào)控的重要機制，并且與許多疾病過程和重要的生物過程直接相關。而高通量生物組學數(shù)據(jù)對microRNA調(diào)控機制的研究具有重要的意義。本文利用高通量的基因芯片數(shù)據(jù)對microRNA調(diào)控mRNA降解的活性展開了研究。
　　 本文提出了一種microRNA活性評估方法mirAct。該方法使用了非參數(shù)化的方法，充分利用了單個樣本內(nèi)以及不同類樣本間的基因表達

3、信息，能夠很好的處理樣本數(shù)據(jù)很少的情況。與現(xiàn)有的其他一些方法相比mirAct可以對多類樣本數(shù)據(jù)進行分析，并且更加魯棒，在面對低活性的microRNA以及高強度的噪聲數(shù)據(jù)時有更具競爭力的表現(xiàn)。
　　 為了更好地服務microRNA研究者，基于mirAct本文實現(xiàn)了一個Web工具。與之前的一些單機程序分析工具相比作為WebServer的mirAct具有更友好的用戶接口，可以很直觀地將結(jié)果展現(xiàn)給用戶，并提供了一些后續(xù)的分析功能。

4、>　　 本文使用包括mirAct在內(nèi)的若干種microRNA活性評估工具，對多種不同組織、不同來源的mRNA和microRNA表達數(shù)據(jù)進行了分析，并得到結(jié)論：microRNA生物活性與其表達之間僅存在很弱的相關性。這樣的結(jié)果與直觀感覺不同，揭示了microRNA與其靶基因之間存在相當復雜的調(diào)控機制。
　　 第二方面的工作：基于高通量生物數(shù)據(jù)的代謝流量分析。代謝系統(tǒng)是生命活動的基礎，對代謝系統(tǒng)的研究不僅對工業(yè)生產(chǎn)具有促進作用，同

5、時還具有重要的臨床意義。而高通量實驗技術(shù)的發(fā)展與高通量組學數(shù)據(jù)的積累使得人們有機會從一個新的層面對代謝系統(tǒng)進行研究。本文在利用高通量生物數(shù)據(jù)進行代謝流量分析方面開展了兩部分工作：一是利用碳標記實驗得到的質(zhì)譜及核磁數(shù)據(jù)對微生物進行代謝流量分析；另一部分是結(jié)合蛋白質(zhì)組學數(shù)據(jù)對高等生物進行代謝流量分析。
　　 基于碳標記實驗的代謝流量分析(13CMFA)通過檢測代謝物的同位素標記信息對細胞內(nèi)的代謝流量進行精確的定量分析，是分析微生物代

6、謝系統(tǒng)的重要工具。首先，為了保證13CMFA計算的可靠性，本文提出了一種對代謝網(wǎng)絡模型進行自動化校驗的方法，避免了費時費力的手工校驗。之后，利用碳標記實驗得到的質(zhì)譜及核磁數(shù)據(jù)，本文對在氧化應激條件下大腸桿菌中心碳代謝系統(tǒng)的流量分配變化情況進行了系統(tǒng)的研究。通過13CMFA分析的結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)了一些大腸桿菌通過調(diào)整代謝流分配以應對氧化應激條件的機制。最后，本文提出了一種簡單易行的方式將13CMFA與代謝流量平衡分析(FBA)結(jié)合起來。新的

7、分析方法兼顧兩者的優(yōu)點，使代謝流量分析可以在較大的代謝網(wǎng)絡模型中進行，且得到的結(jié)果更貼近實際的生理狀態(tài)。
　　 在高等動物，特別是哺乳動物中的代謝流量分析工作，目前還相對較少。利用高通量組學數(shù)據(jù)可以為相關的研究帶來大量有用的信息，本文在前人方法的基礎上，使用一種混合整數(shù)線性規(guī)劃模型結(jié)合蛋白質(zhì)差異表達信息，對高等生物代謝系統(tǒng)中反應活性的變化進行研究。新的方法即避免了現(xiàn)有方法中需要確定高表達反應這一棘手的問題，又能有效地展示代謝系統(tǒng)

8、中的差異。通過時序的蛋白質(zhì)表達數(shù)據(jù)，本文利用新的方法對易患肝細胞癌的轉(zhuǎn)基因小鼠與正常小鼠肝臟細胞的代謝系統(tǒng)差異進行了分析。分析結(jié)果展示了新方法的有效性，并在代謝系統(tǒng)的層面上為肝細胞癌發(fā)病機理的研究提供了新的線索。
　　 總結(jié)來說，針對microRNA活性分析與代謝流量分析這兩個具體問題，本文在高通量組學數(shù)據(jù)分析建模的領域進行了一些探索，但是高通量組學數(shù)據(jù)所帶來的挑戰(zhàn)在現(xiàn)階段并沒有被很好的解決。為了更好的應對這樣的挑戰(zhàn)，需要計算生