LncRNA-基因调控关系的生物信息学数据库构建及分析预测

摘要

作为生物大分子的新成员，长非编码RNA(lncRNA)在许多生物过程中发挥重要作用。随着lncRNA研究不断深入，lncRNA相关研究数据呈井喷之势。为了更好地利用这些信息，生物信息学数据库应运而生。现有数据库覆盖了lncRNA结构信息、表达信息以及相互作用信息，这些数据库在lncRNA相关研究中起到重要作用。此外，这些数据库还为利用机器学习方法进行lncRNA相关预测提供了数据集。
　　随着研究不断深入，人们发现lncRNA在细胞功能调控中发挥重要作用。但是目前还没有系统收集lncRNA-基因调控关系的数据库，使得获取lncRNA调控信息十分不便。为了解决该问题，本文收集整理了实验验证的lncRNA-基因调控关系数据。具体而言，首先深入分析lncRNA-基因调控关系数据的特点，制定lncRNA-基因调控关系数据规范。通过摘要初筛以及全文分析，人工收集整理得到完整的lncRNA和基因调控关系信息。本文系统地整理了lncRNA功能研究领域的实验研究成果，为利用生物信息学方法预测lncRNA-基因调控关系提供了先验数据。
　　为了存储这些lncRNA-基因调控关系信息，本文还建立了名为LncReg的生物信息学数据库(http://bioinformatics.ustc.edu.cn/lncreg/)。LncReg是专门设计用来存储调控关系信息的数据库，包含详细调控关系和调控机制等综合分类信息。与现有数据库相比，LncReg在数据结构方面更适合存储lncRNA-基因调控关系，在数据集方面包含更全面、详细的调控信息。
　　基于LncReg收录的调控关系数据，本文重建了lncRNA-基因调控网络，并对该网络进行拓扑结构分析、基于KEGG信号通路的分析和基于Gene Ontobgy的功能分析等工作。拓扑结构分析表明lncRNA-基因调控网络符合典型生物网络特征，功能分析表明lncRNA-基因调控关系集中分布在细胞周期、组织发育以及疾病发生等之中。
　　最后本文提出一种预测潜在lncRNA-基因调控关系的方法LRGP。该方法利用收集的lncRNA-基因调控关系数据集为基础，结合网络推断算法，通过资源配置过程预测潜在lncRNA-基因调控关系，在预测精度上较现有方法有了较大的提高。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 研究现状与进展

1．2．1 lncRNA功能研究现状

1．2．2 lncRNA数据收集以及存储

1．2．3 lncRNA相关预测

1．3 本文内容结构安排

第二章 基于实验技术的lncRNA-基因调控关系研究

2．1 lncRNA功能研究技术路线

2．2 lncRNA调控基因功能的机制

2．2．1 lncRNA在转录水平调控基因表达

2．2．2 lncRNA在转录后水平调控基因表达

2．2．3 lncRNA在翻译水平调控基因表达

2．2．4 lncRNA在转录后水平调控基因表达

2．3 研究lncRNA-基因调控关系的方法

2．3．1 检测基因表达量变化的方法

2．3．2 研究非编码RNA和其他分子相互作用的方法

2．3．3 高通量检测技术

第三章 收集结构化lncRNA-基因调控关系数据

3．1 结构化lncRNA-基因调控关系数据

3．1．1 调控关系基本信息

3．1．2 调控关系详细信息

3．1．3 调控关系扩展信息

3．1．3 基因功能信息

3．2 获取lncRNA相关研究文献

3．3 初筛

3．4 文献全文分析得到调控关系数据集数据

3．5 lncRNA-基因调控关系数据集优化

第四章 生物信息学数据库LncReg构建

4．1 数据存储

4．2 LncReg开发

4．3 LncReg布局以及使用

4．3．1 网站整体布局和首页

4．3．2 搜索功能和结果展示功能

4．3．3 调控网络展示

4．3．4 分类浏览功能、下载和数据提交功能

4．4 LncReg的创新之处

第五章 LncRNA-基因调控关系网络分析

5．1 调控网络拓扑性质分析

5．1．1 生物网络拓扑性质简介

5．1．2 lncRNA-基因调控网络重建

5．1．3 网络拓扑性质分析

5．2 lncRNA调控基因功能分析

5．2．1 信号通路和Gone Ontology简介

5．2．2 利用DAVID进行分子功能分析的方法

5．2．3 lncRNA调控基因功能分析结果

第六章 LncRNA-基因调控关系预测

6．1 lncRNA预测领域研究背景及现状

6．2 生物网络预测算法

6．2．1 基于随机游走的网络预测算法

6．2．2 基于网络推断算法

6．3 LRGP方法预测lncRNA-基因调控关系

6．3．1 LRGP方法研究背景

6．3．2 数据处理

6．3．3 LRGP方法预测lncRNA和基因调控关系的过程

6．4 LRGP方法预测lncRNA-基因调控关系性能分析及结果

6．4．1 LRGP方法性能分析指标

6．4．2 LRGP方法预测性能分析和结果

第七章 总结和展望

参考文献

致谢

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