基于MicroRNA調控網絡的功能模塊識別算法研究.pdf

1、MicroRNA(miRNA)是一類非編碼小RNA分子，通過調控其目標基因(mRNA)在許多生物進程中扮演重要角色，其功能失調會導致各種人類復雜疾病甚至是癌癥的發(fā)生，因此對人類疾病的發(fā)生及發(fā)展過程中有著重要影響。研究miRNA功能調控模塊是了解miRNA調控機制的重點途徑之一，因此如何識別miRNA功能調控模塊成為人們揭開人類復雜疾病發(fā)生機理的關鍵。目前有關miRNA調控網絡構建大多是基于miRNA和mRNA表達數據的統計相關性，而基于

2、此類方法識別出的miRNA調控關系僅僅只代表其樣本統計意義上的強相關性，并不能正確地體現實際的直接調控關系，有研究表明miRNA和目標基因mRNA之間存在因果調控關系;另外網絡流(the Network Flood)相對于拓撲特性更能解釋發(fā)生在權重和節(jié)點間的調控關系。為了更好地體現miRNA和目標基因mRNA間的調控，本文結合miRNA和mRNA之間的因果關系以及網絡流理論分別提出兩種不同的miRNA功能調控模塊識別算法，主要研究工作有

3、:
　　(1)提出了一種基于因果關系的miRNA功能模塊識別算法CALM(theCAusaL-Modules)。CALM算法首先整合基因表達數據以及位點綁定信息，利用IDA策略識別miRNA-mRNA因果調控關系后通過不同miRNA的目標基因之間的GO功能相似性獲取到的miRNA之間協同作用關系構建miRNA-miRNA協同調控網絡，在該網絡中采用聚類技術識別miRNA簇，通過鄰居節(jié)點擴展策略添加或刪除目標基因，得到miRNA因果

4、調控模塊。通過實驗表明，CALM算法降低了基于統計相關性預測miRNA與mRNA關系的假陽性，識別出的miRNA功能模塊顯著富集于更多的生物過程。
　　(2)為了進一步提高在稠密網絡中miRNA調控模塊識別算法的效率以及更好地體現miRNA與目標基因間的調控信息，本文提出一種基于網絡流的miRNA功能調控模塊識別算法FLDM(the FLooD-Module)。首先利用一種新的量化miRNA和目標基因之間調控的方法來對miRNA因