用計算生物學方法根據基因表達譜數據挖掘大鼠肝再生關鍵基因研究.pdf

1、生物高通量技術可以同時檢測數以萬計的基因或蛋白的表達水平，檢測基因表達的技術主要包括的生物芯片技術和生物高通量測序技術，檢測蛋白表達的技術主要有雙向電泳加質譜或是iTRAQ技術等。生物高通量技術使生物學家或醫(yī)學工作者有機會從整個基因組水平檢測細胞內基因/蛋白的表達情況。但是，如何解釋和分析這些高通量技術所產生的大量的數據仍是一個相當大的挑戰(zhàn)。為此，本研究采取多種方法，對大鼠肝再生基因芯片檢測數據進行了較為系統(tǒng)的挖掘，并從中找出了一些在肝

2、再生過程中起重要作用的基因。
　　目前，常用的選擇特征基因的算法過濾法、包裝法、內含法。其中，過濾法的特點是計算速度快，效率較高，是最常用的算法。本研究首先運用過濾法的12種算法選擇特征基因，然后，建立整合統(tǒng)計學方法，即統(tǒng)計基因在每種方法中的名次之和，按名次之和，從小到大排序，同時以基因在各種方法中出現的頻率，從大到小排序，又進一步加和兩種排序后，從小到大排序。在此基礎上，分別采用序列向前法和遺傳算法并結合四種分類器:決策樹，支持

3、向量機，樸素貝葉斯網絡，人工神經網絡等對特征基因進行了進一步的篩選。為了進一步分析特征基因之間的相互作用關系，本研究采用當前研究較熱的貝葉斯網絡方法分別構建了大鼠肝再生關鍵基因的各個時間點靜態(tài)、分階段和整體的動態(tài)調控網絡，和Pathway studio中已經報道過的和真實的基因相互作用關系進行了對比。然后通過網絡分析法對上述網絡進行了分析。整合統(tǒng)計學方法結果表明，整合統(tǒng)計學方法和大部分方法結果相吻合，有效的避免了使用固定一種方法出現的偏

4、差，其中，基于相關系數的方法和基于T檢驗的方法吻合率最高。用整合統(tǒng)計學方法篩選的1000個大鼠肝再生特征基因中，文獻報道135個基因與肝再生相關。這些基因參與細胞增殖、細胞分化、免疫反應等多種生理活動，與已知的肝再生涉及的生理活動一致。包裝法結果表明，從分類正確率指標來看，兩種方法都能在相對較少的基因數目的基礎上，達到很高的分類正確率。其中序列向前法在4-5個基因時，三個分類器的分類正確率達到了100％。遺傳算法在經過多代以后也都達到了

5、99％左右，說明所選的基因在PH組和SO組之間有很高的區(qū)分度。通過查找相關文獻發(fā)現序列向前法所選基因都是與代謝密切相關，遺傳算法所選基因與肝再生關系密切，如Myc原癌基因參與細胞增殖和癌發(fā)生;Glod5在肝腫瘤組織中上調，可能參與負調控肝腫瘤。Ccdc126為盤繞圈狀結構域蛋白家族成員，在肝臟、腎、血液中特異性表達。貝葉斯網絡方法結果表明，在分階段網絡中啟動階段和終止階段網絡較稀疏，進展階段的網絡較為復雜，和肝再生實際情況符合。貝葉斯網

6、絡中和實際發(fā)現的網絡中得分最高的前18條相互關系中有7條已經被文獻報道。在整個肝再生中通過時間點敲出實驗發(fā)現，12h對于整個肝再生過程的影響最大。文獻資料表明，12h是肝再生啟動和進展階段的轉折點，對肝再生過程意義重大。通過對網絡指標的分析發(fā)現了很多重要的節(jié)點基因。Tec基因，在肝再生早期表達，可能參與到了已分化肝細胞的激活反應中。Lyn可能參與負調控早期階段的由線粒體介導的細胞凋亡反應，在肝損傷早期抑制肝細胞凋亡。
　　綜上所述