基因調控網絡分析和重建.pdf

1、隨著多基因組測序計劃的完成,現(xiàn)在科學家們的研究重點逐漸轉向了對這些基因和它們的網絡相互關系的功能理解.近幾年發(fā)展起來的微陣列技術為我們進行大規(guī)模的基因實驗提供了基礎.采用這利技術,就可能找到基因在不同狀態(tài)下的表達水平.而基因網絡重建也就是在這個數(shù)據(jù)基礎上找出基因之間的相互依賴關系.另外,為了從分子水平上理解生物體功能,我們需要知道生物體中有哪些基因被表達、在哪里被表達、什么時候表達,以及表達的程度如何等.基因表達的調控是通過基因調控系統(tǒng)

2、實現(xiàn)的,而該系統(tǒng)的結構又由DNA、RNA、蛋白質及小分子之間的關系網絡決定.因為我們感興趣的大多基因調控網絡都含有多個成分,而這些成分是由正的或負的反饋回路連接組合而成的,所以很難從直觀上理解它們的行為.因此,采用正規(guī)方法和計算機工具來模擬和推測基因調控網絡是必不可少的.該文回顧了已在計算機生物學以及生物學中采用的用于描述基因調控系統(tǒng)的方法,如有向圖、線性組合模型、加權矩陣模型、布爾網絡以及互信息關聯(lián)網絡模型等.該文重點考察了用遺傳算法

3、搜索網絡空間的加權矩陣模型,采用遺傳算法搜索機制從實驗數(shù)據(jù)進行基因轉錄調控網絡重建.該研究證明了,遺傳算法有一定說服力,因為這種方法能推測出與實驗數(shù)據(jù)十分吻合的基因網絡.另外,該文將粒子群優(yōu)化算法(PSO)用于基因調控網絡的加權矩陣這一模型的重建,并將所取得的實驗結果與遺傳算法所取得的結果進行了比較,前者的平均適應度要略優(yōu)于后者.但是由于目前生物信息學,尤其是基因調控網絡分析和重建這個研究領域的很多方面尚不成熟,所以從當前獲得的實驗數(shù)據(jù)