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microRNA 调控机制的网络分析方法

microRNA 调控机制的网络分析方法. 王 霆 指导 教师:李衍达 清华大学自动化系. 目录. 绪论 寻找关键 miRNA 及其调控的靶标网络 构建 miRNA 调控生物通路的多层次网络 研究 miRNA 调控适应性基因表达的网络模体 总结 和展望. 1. 绪论. 研究 背景及意义 miRNA 调控的网络分析 miRNA 调控的网络研究概述 论文研究的内容及结构. 1. 绪论 ---- 1. 研究 背景及意义. 一类内源性小分子的非编码 RNA miRNA 的生物合成及加工 miRNA 调控靶基因的表达 和蛋白质 翻译 ( 降解、抑制 )

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microRNA 调控机制的网络分析方法

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Presentation Transcript


  1. microRNA调控机制的网络分析方法 王 霆 指导教师:李衍达 清华大学自动化系

  2. 目录 • 绪论 • 寻找关键miRNA及其调控的靶标网络 • 构建miRNA调控生物通路的多层次网络 • 研究miRNA调控适应性基因表达的网络模体 • 总结和展望 王 霆

  3. 1. 绪论 • 研究背景及意义 • miRNA调控的网络分析 • miRNA调控的网络研究概述 • 论文研究的内容及结构 王 霆

  4. 1.绪论 ---- 1. 研究背景及意义 • 一类内源性小分子的非编码RNA • miRNA的生物合成及加工 • miRNA调控靶基因的表达和蛋白质翻译 (降解、抑制) • miRNA的功能及重要性 • 细胞生物过程:生长、增殖、分化、凋亡、发育、信号转导、自噬等; • 疾病:免疫、神经、心血管、癌症等 • 驱动因子,诊断标志物,治疗因子 • (JacekKrol, et al., Nat Rev Genet, 2010) 王 霆

  5. 1.绪论 ---- 1. 研究背景及意义 • miRNA调控的特点 • 多对多的复杂调控 • 调控具有条件特异性 • 组织、细胞、时空等 • 特点即难点 (Huntzinger,Nat Rev Genet,2011) (Ronald H.A. Plasterk,Cell,2013) (Mark P. Hamilton,Nat Comm,2013) 王 霆

  6. 1.绪论 ---- 1. miRNA调控的网络分析 • 利用分子网络信息系统理解miR调控机制及功能 • miRNA的分子网络环境 • 上游:CNV、SNP、Methylation、TF等 • miR层:miR家族、cluster、竞争、isomiR等 • 下游:miR靶标基因、蛋白等 • 功能性的生物通路、表型等 • miRNA相关网络的数据资源 I II III IV 王 霆

  7. 1.绪论 ---- 2. miRNA调控的网络研究概述 • 实验研究(过表达,敲除,mimic,inhibitor) • 计算研究 • 基本思路: • 高通量测量 – 特异性 • 调控靶基因模型(相关性,回归,贝叶斯,ODE等) • 调控网络模块(FFL,FBL等) • 调控功能基因集合(超几何分布、GSEA等) 王 霆

  8. 1.绪论---- 3. 论文研究内容及结构 调控环节 第2章寻找关键miRNA及其靶基因网络 第1章 引言 第3章 调控生物通路的多层次网络 第5章 总结与展望 调控功能 第4章 调节靶基因表达的网络模体 王 霆

  9. 2.网络分析寻找关键miRNA及其调控的靶标网络 • 本章引论 • 一种基于网络传播的miRNA调控网络推断方法 • 实验结果与分析 • 本章小结 王 霆

  10. 2.关键miRNA调控网络 ---- 1. 本章引论 • miRNA有重要生物功能,其扰动或异常造成功能缺失甚至导致疾病 • 目的是要寻找与表型或疾病相关的被扰动的关键miRNA及其调控的靶基因 • 实验手段 • 靶基因集合分析(GSEAProcNatlAcadSci, 2005) • 基因网络+基因集合分析(GeneRankBMC bioinf, 2005) 王 霆

  11. 2.关键miRNA调控网络 ---- 2. 基于网络传播的方法 • 算法概述 • 原理 • 考虑扰动在网络中传播 • 算法核心 • 网络随机游走结合前向搜索 • 领头靶基因 • Leading edge target gene 王 霆

  12. 2.关键miRNA调控网络 ---- 3. 实验结果与分析 • 从表达数据逆向推断实验扰动的miRNA • 推断关键miRNA • 找出领头靶基因 • 传播效应示例 王 霆

  13. 2.关键miRNA调控网络 ---- 3. 实验结果与分析 • 分析HepG2细胞转染miR-124的时序基因表达 • 扰动miRNA • 时间效应 • 新的重要靶基因 王 霆

  14. 2.关键miRNA调控网络 ---- 3. 实验结果与分析 • 结肠癌被扰动的关键miRNA调控网络 • 预测肿瘤miR • 扰动的miR网络 • 文献支持 • 领头靶基因功能 王 霆

  15. 2. 关键miRNA调控网络 ---- 4. 本章小结 • 贡献及优点 • 提出基于网络传播的关键节点推断方法 • 能较好地推断被扰动的关键miRNA调控网络(考虑网络传播效应) • 结果:扰动时间效应、结肠癌的关键子网络 • 适用性及扩展性 • 网络中扰动问题,如靶向药物干预 • 进一步发展为混合扰动模型;添加miRNA表达信息 • 不足 • 调控没有考虑正负方向性 (RECOMB, 2013) (BMC Bioinformatics) 王 霆

  16. 3. 构建miRNA调控生物通路的多层次网络 • 本章引论 • 一种基于特征集的基因集合共表达分析方法 • 实验结果与分析 • 本章小结 王 霆

  17. 3. miR-通路网络 ---- 1. 本章引论 • miRNA功能调控模型 • miRNA-靶基因-生物通路 • 生物学假设 • 特征基因而非全部 • 共表达 • 功能相关性 pathway set target set miRi 王 霆

  18. 3. miR-通路网络 ---- 2. sGSCA方法 • 基于特征集的基因集合共表达分析方法(sGSCA) • 矩阵相关/相似性 • 算法流程 • 核心 • 稀疏典型相关性 王 霆

  19. 3. miR-通路网络 ---- 2. sGSCA方法 • 基于特征的基因集合共表达水平的度量 • 稀疏典型相关性分析(sCCA) • 非零u,v权重基因:特征基因 • 比较 • 平均相关性系数 • 基于样本间相对熵的基因集合相互作用分值 • , [Sung, BMC bioinformatics, 2009] 王 霆

  20. 3. miR-通路网络 ---- 2. sGSCA方法 • 处理基因集之间存在重叠基因的问题 • 置换检验分析,标准化和p-value 王 霆

  21. 3. miR-通路网络 ---- 3. 实验结果与分析 • 仿真分析与比较 • 30阳性+80阴性 • 找出共表达基因集合对 • 同时找出特征基因 王 霆

  22. 3. miR-通路网络 ---- 3. 实验结果与分析 • 构建肝癌细胞内生物通路间的交互网络 • 96对肝癌病人-正常样本的基因表达,29个信号通路 • 多层次网络 • 特征基因功能富集 • 鲁棒性 王 霆

  23. 3. miR-通路网络 ---- 3. 实验结果与分析 • miRNA调控生物通路分析流程 王 霆

  24. 3. miR-通路网络 ---- 3. 实验结果与分析 • 构建肝癌细胞miRNA调控生物通路的多层次网络 • 191边,94点(65miRNA) • 文献支持(度数高的节点) • miR93 – 细胞周期通路 王 霆

  25. 3. miR-通路网络 ---- 3. 实验结果与分析 • 构建肝癌细胞miRNA调控生物通路的多层次网络 • 中间层特征基因功能富集 王 霆

  26. 3. miR-通路网络 ---- 4. 本章小结 • 贡献: • 提出一种基于特征集的基因集合共表达分析方法 • 能较好地发现基因集合共表达相互关系以及各自重要的特征基因 • 设计研究miR-靶基因-通路调控关系的数据分析流程 • 结果:构建肝癌细胞信号通路之间的交互网络、构建肝癌细胞miRNA-靶基因-功能通路的多层次网络 • 适用性:可分析任意预定义的基因集合,起贡献的只是部分特征基因 • 不足:共表达分析只能推断关联关系,不能明确因果关系 (CSHL Meeting on System Biology, 2012) (Mol. BioSyst.,2013) 王 霆

  27. 4. 研究miRNA调控适应性基因表达的网络模体 • 本章引论 • 定义适应性基因表达及miRNA调控的网络模体 • miRNA调控HUVEC基因的适应性表达 • 本章小结 王 霆

  28. 4. miRNA网络模体 ---- 1. 本章引论 • 网络模块化分析 • miRNA网络模体(motif),“缓冲器”作用,稳定性 • 适应性(adaptation) • 响应之后恢复或接近恢复原始状态 • 系统快速响应及鲁棒性 • 内皮细胞炎症反应 (Inoue M. Phys. Rev. E, 2010) 王 霆

  29. 4. miRNA网络模体 ---- 2. 网络模体定义与搜索 • miR-TF-gene调控网络模体 • 模型理论基础 • ODE仿真 • 最小适应网络 (Wenzhe Ma et al, Cell, 2009) 王 霆

  30. 4. miRNA网络模体 ---- 2. 网络模体定义与搜索 • 定义适应性表达基因 • 时序基因表达 • 峰值要差异表达 • 峰值要快速出现 • 后期都不差异表达 • 后期稳态值低于峰值的一半 王 霆

  31. 4. miRNA网络模体 ---- 2. 网络模体定义与搜索 • TNF-刺激HUVEC细胞 • 分析流程 • 数据集 • 时序基因表达 • GSE9055,0 ~ 8h,25个时间点 • 时序miRNA表达 • E-MTAB-150,0、2、24h • 调控关系 • miRNA-靶基因:TargetScan • TF-基因:HTRI • TF-miRNA:TransmiR 基因层数据分析: 适应性表达的基因 miRNA层数据分析: 显著差异表达的miRNA miRNA-靶基因 TF-基因 TF-miRNA 整合多层调控网络,搜索和分析 miRNA-TF-适应性基因的网络模体 王 霆

  32. 4. miRNA网络模体 --3. miR调控HUVEC基因适应性表达 • 基因层分析 • 低表达过滤,平滑处理 • 144个适应表达基因 • 功能分析(代谢、应答过程) 王 霆

  33. 4. miRNA网络模体 --3. miR调控HUVEC基因适应性表达 • miRNA层分析 • 14个上调差异表达 • 文献支持 • miR-31 • miR-17 • miR-222 • miR-155 王 霆

  34. 4. miRNA网络模体 --3. miR调控HUVEC基因适应性表达 • 整合两层 • 搜索网络模体 • 12个I型, 67个III型 • 文献支持 王 霆

  35. 4. miRNA网络模体 --3. miR调控HUVEC基因适应性表达 • 协调前馈环(coherent FFL)网络模体 王 霆

  36. 4. miRNA网络模体 ---- 4. 本章小结 • 贡献 • 在理论模型的基础上定义miR调控适应性基因表达的网络模体 • 找出TNF刺激的HUVEC中的这些网络模体,揭示一种可能的miRNA参与调控的内皮细胞应答炎性因子刺激的分子机制 • 缺点 • 缺少同一批细胞实验的miRNA和基因表达的时序数据 • 受先验调控信息的完备性和可靠性影响 (CSHA Conference on Computational Biology, 2010) 王 霆

  37. 5. 总结与展望 • 总结 • 核心思想:解决特异性的调控,关键子网络 miRNA作为关键调控环节 • 提出了NP-method网络分析方法寻找关键miRNA及其调控的靶基因网络 miRNA调控通路的功能 • 提出了sGSCA方法构建miRNA与功能通路之间的关联网络 miRNA调节靶基因的表达 • 研究了TNF刺激HUVEC细胞中miRNA调控适应性基因表达的网络模体 王 霆

  38. 5. 总结与展望 • 展望 • 细胞内分子系统,复杂的多层次异质网络 • 理论意义和实际意义 • TCGA数据优势与难点 • 基因组、表观组、转录组、ncRNA、蛋白组、临床特征 • 肿瘤异质性、样本噪声 王 霆

  39. THU 致谢 • 感谢导师李衍达教授! • 感谢副导师古槿博士! • 感谢李梢教授,以及实验室其他老师和同学! • 感谢国家自然科学基金、国家973项目、北京优秀博士生指导教师科研项目资助!

  40. 已发表论文 • Ting Wang, Jin Gu, Jun Yuan, Ran Tao, Yanda Li and Shao Li. Inferring pathway crosstalk networks using gene set co-expression signatures. Mol. BioSyst., 2013, 9(7):1822-1888. • Ting Wang, Jin Gu, Yanda Li. Network-based gene set perturbation analysis to identify causal or therapeutic miRNAs for cancers. RECOMB, 2013. Poster. • Ting Wang, Jun Yuan, Ran Tao, Yanda Li, Jin Gu, Shao Li. GS-LMMA—An approach to construct the functional pathway networks for cancers. CSHL Meeting on System Biology: Global Regulation of Gene Expression, 2012. Poster. • Ting Wang, Jin Gu, Rui Li, Shiwen Zhao, Yanda Li. Defining gene expression adaptive responses regulated by microRNAs and transcription factors in human umbilical vein endothelial cells. CSHA Conference on Computational Biology,2010. Oral presentation. 王 霆

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