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获得资助

植物分子相互作用网络数据资源与分析工具

浙江省自然科学基金 杰出青年基金项目 LR13C020001

建立完整准确的植物分子相互作用网络有助于解析各类植物表型的分子机制及其调控。申请人曾建立较为完整准确的拟南芥分子相互作用预测网络,并初步证明这一网络可以应用 于分析生物途径间的关联、预测基因功能、发现表达变化不显著的关键调控基因,发表于 The Plant Cell。但在上述工作中,对这三种系统生物学分析策略并没有建立起固定的分析 流程、实现方便实验生物学家使用的工具;并且,由于预测分子相互作用时使用的是 2009 年的数据,预测方法的细节处理原则是尽可能简单而不是尽可能准确,我们建立的预测网 络在覆盖率和准确性方面还有较大提升空间;此外,拟南芥虽是重要的模式植物,但与重 要的经济作物水稻仍有一定区别,拟南芥中得出的结论应用于水稻改良仍有一定距离,而 水稻表型分子机制的研究对于我国粮食安全有重大的意义。因此本项目拟利用最新数据, 引入新的分子相互作用预测策略,改进现有预测方法,进一步提高拟南芥预测网络的准确 性和覆盖率;建立水稻分子相互作用网络;依据预测网络的精度特点至少实现三种可靠的 系统生物学分析流程,提供方便实验生物学家使用的在线分析工具,使之能够持续成为植 物分子生物学研究的主要科研资源之一。

基因集功能关联分析:依据功能关联网络解析组学变化的整体生物学意义

国家自然科学基金 面上项目 31571356

申请人提出了“匀质功能关联网络”的概念,以及基于这类网络分析组学变化的整体 生物学意义的方法:“基因集功能关联分析(GSLA)”。在与实验结合的研究中,发现GS LA具有独特的,能够依据“现在观察到的组学变化”解析“将要发生的整体功能改变”的 能力。GSLA发现了一些其它方法无法发现的生物学规律,例如,低出生体重增加成年慢性 疾病风险的长期分子机制,干细胞治疗暴发性肝衰竭的生物途径机制。这些发现都得到了 实验验证。但是,当前的GSLA仍有一定局限:一,仅能通过组学变化预期哪些生物途径或 生理过程将受到影响,但不能判断影响的方向(激活/抑制);二,缺乏具有广泛代表性 的测试案例集,来系统比较GSLA和其它方法的解析组学变化整体生物学意义的能力。本项 目将从这两个方面进一步发展GSLA,建立经过严格检验的实用工具,并在具体的分析应用 中(优化体外诱导干细胞定向分化为肝实质细胞的方法),检验和改进其分析能力。