学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

miRNA及转录因子结合位点预测与调控功能分析

作　者: 汪国华
导　师: 王晓龙；王亚东
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 生物信息学转录因子 miRNA 结合位点预测算法启动子识别算法
分类号: Q75
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
下　载: 637次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着包括人类在内的上百种生物的基因组核酸全序列测定的完成,生物学家们正在制定并实施后基因组计划。基因组学研究重心已开始从揭示生命的所有遗传信息转移到在分子整体水平对功能的研究上,其中,理解基因转录调控与转录后调控机制是后基因组时代的一个基本目标。近年来,作为基因转录调控与转录后调控过程中的重要作用因子,转录因子与miRNA成为生物信息学的重要研究领域。其中,miRNA曾在2002和2003连续两年被Science杂志评选为十大科技新闻。越来越多的生物信息学研究人员致力于研究转录因子与miRNA的生物功能与调控机制。但目前的方法局限于单独研究转录因子或miRNA的调控功能,割离了转录因子与miRNA对基因表达的共同作用。因此,本文以基因表达作为切入点,研究转录因子与miRNA调控模型,预测它们的结合位点与调控功能,以及识别miRNA启动子区域。本文的主要内容包括：(1)提出转录因子与miRNA共调控基因表达的结合位点预测算法。本文对传统的利用芯片数据研究转录调控的计算方法进行了分析,并作了新的扩展,充分考虑转录因子与miRNA对基因表达的共同作用,设计并实现了基于基因表达芯片数据的转录因子及miRNA结合位点预测算法。算法通过测试5′端调控区与3′端非翻译区域中固定长度的所有调控序列以选择能够最切合基因表达水平的序列,预测转录因子及miRNA的结合位点。在小鼠胚胎酒精综合症细胞中使用该算法预测得到的转录因子与miRNA结合位点具有生物学意义,验证了算法的有效性。(2)研究基于结合位点信息的转录因子与miRNA调控功能分析模型。转录因子结合位点和miRNA靶基因预测一直是生物学研究的热点,已经有很多成熟的数据库和软件。本文讨论了利用相关生物学知识定位转录因子及miRNA结合位点的方法,结合已知转录因子模体及miRNA与靶基因相互作用的知识,设计了基于结合位点信息的转录因子及miRNA调控功能分析方法。该方法将结合位点的定位整合到相关的功能数据之中,允许从调控全局基因表达模式的角度上,对引起基因表达差异的转录因子和miRNA进行分析。使用该方法在前列腺癌细胞中预测出导致前列腺癌恶化的5个功能转录因子与7个miRNA,并通过各种生物知识验证了预测结果的正确性。(3)提出基于CHIP-SEQ数据的miRNA启动子计算识别算法。miRNA启动子识别是研究miRNA转录调控的一个难点问题。传统的方法使用基因组特征预测miRNA启动子。随着新一代测序技术的出现,CHIP-SEQ数据为启动子预测提供了新的数据支持,开辟了新的研究方向。本文利用RNA聚合酶Ⅱ的CHIP-SEQ数据,研究基于CHIP-SEQ数据的启动子区域表示模型,设计模式参数学习算法,并利用蛋白质编码基因的启动子上的数据优化模型参数,在miRNA上游区域预测启动子。算法被用在乳腺癌细胞的RNA聚合酶ⅡCHIP-SEQ数据中,预测出72个miRNA启动子,并分析了启动子区域的基因组特征。(4)针对多种芯片数据,分析并讨论了多数据融合的转录因子与miRNA调控功能分析方法。随着各种高通量数据的出现,采用多数据融合的方法分析基因转录调控机制变得越来越重要。本文从一个具体的生物实例出发,利用基因表达芯片、miRNA表达芯片、CHIP-CHIP实验数据分析了转录因子与miRNA的调控功能。多数据融合的分析方法为调控网络的构建与系统生物学的发展提供了有力的支持。

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-14
第1章绪论  14-34
  1.1 课题背景和意义  14-16
    1.1.1 研究背景  14
    1.1.2 研究的目的和意义  14-16
  1.2 基因表达调控的生物学背景  16-19
    1.2.1 真核生物的基因表达调控  16-17
    1.2.2 转录因子及其结合位点  17-18
    1.2.3 miRNA  18
    1.2.4 高通量分子生物学数据  18-19
  1.3 研究现状  19-31
    1.3.1 转录因子结合位点表示模型  19-22
    1.3.2 转录因子结合位点的计算识别  22-27
    1.3.3 miRNA研究的生物信息学方法  27-31
  1.4 所存在的主要问题  31-32
  1.5 本文的内容安排  32-34
第2章基于基因表达数据的转录因子与miRNA结合位点预测  34-52
  2.1 引言  34-35
  2.2 基于基因表达芯片的模体识别算法  35-38
    2.2.1 REDUCE算法  35-37
    2.2.2 MOTIF REGRESSOR算法  37-38
  2.3 基于表达谱数据的转录因子与miRNA结合位点识别  38-44
    2.3.1 基因调控序列与候选结合位点构建  39-40
    2.3.2 转录因子与miRNA调控基因表达模型  40-42
    2.3.3 基于随机候选子集的结合位点识别算法  42-44
  2.4 实验及结果分析  44-51
    2.4.1 生物模型系统与调控序列构建  44-45
    2.4.2 转录因子与miRNA结合位点选择  45-48
    2.4.3 预测的结合位点与已知结合位点的比较  48-50
    2.4.4 实验结果分析  50-51
  2.5 本章小结  51-52
第3章基于结合位点信息的转录因子与miRNA调控功能分析  52-69
  3.1 引言  52
  3.2 转录因子结合位点的定位  52-56
    3.2.1 TRANSFAC数据库及其处理  53-54
    3.2.2 基于PWM的转录因子结合位点定位  54-56
  3.3 miRNA靶基因预测与结合位点定位  56-57
  3.4 转录因子与miRNA调控功能预测模型  57-59
  3.5 实验及结果分析  59-68
    3.5.1 生物系统与数据集描  59
    3.5.2 功能转录因子和miRNA的识别  59-62
    3.5.3 相关生物数据库验证  62-64
    3.5.4 组合调控  64-66
    3.5.5 实验结果分析  66-68
  3.6 本章小结  68-69
第4章基于CHIP-SEQ数据的miRNA启动子计算识别  69-88
  4.1 引言  69-71
  4.2 CHIP-SEQ数据为启动子预测提供新的数据支持  71-72
  4.3 基于CHIP-SEQ数据的miRNA启动子预测模型  72-78
    4.3.1 CHIP-SEQ数据的预处理  72-74
    4.3.2 启动子区域的模式表示  74-76
    4.3.3 基于粒子群算法的模式参数优化  76-77
    4.3.4 miRNA的启动子搜索算法  77-78
  4.4 实验及结果分析  78-85
    4.4.1 生物系统与数据描述  78-79
    4.4.2 参数优化及交叉验证  79-81
    4.4.3 miRNA启动子计算识别  81-83
    4.4.4 miRNA启动子基因组特征分析  83-85
  4.5 算法分析  85-86
  4.6 本章小结  86-88
第5章多数据融合的转录因子与miRNA调控功能分析  88-103
  5.1 引言  88
  5.2 生物系统与数据集描述  88-90
    5.2.1 生物系统  88-89
    5.2.2 芯片数据描述  89-90
  5.3 基于CHIP-CHIP实验的转录因子结合位点分析  90-95
    5.3.1 ERa结合位点位置分析  90-91
    5.3.2 ERa结合位点保守性分析  91-92
    5.3.3 基于CHIP-CHIP数据的转录因子相互作用分析及位点识别  92-95
  5.4 ERa调控基因表达分析  95-99
    5.4.1 基因表达数据标准化  95-97
    5.4.2 基因表达差异的显著性分析  97-98
    5.4.3 ERa调控基因分析  98-99
  5.5 ERa调控miRNA与miRNA调控基因分析  99-102
    5.5.1 差异表达miRNA分析  99-101
    5.5.2 ERa调控miRNA分析  101
    5.5.3 miRNA调控基因表达  101-102
  5.6 本章小结  102-103
结论  103-105
参考文献  105-117
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果  117-120
致谢  120-121
个人简历  121

miRNA及转录因子结合位点预测与调控功能分析

内容摘要

全文目录

相似论文