3D基因表达数据中负相关模式的挖掘及基因调控机制的推导

项目名称： 3D基因表达数据中负相关模式的挖掘及基因调控机制的推导

项目编号： No.60970063

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 刘娟

作者单位： 武汉大学

项目金额： 30万元

中文摘要： 基因调控是生物功能的基础，对它的研究是基因表达数据分析的基本任务。由于各种调控通路可能会在不同的环境条件、不同的时间发生作用，而在不同的通路中会有各异的参与基因，所以对基因-条件-时间的3D基因表达数据聚类比传统的聚类或双向聚类分析更能全面、系统地阐明基因的调控机制。本课题拟提出从3D基因表达数据中挖掘功能相关模块的有效算法，重点关注以前研究中很少涉及的负相关模式的挖掘方法，并对拟南芥、酵母等模式生物的相关3D基因表达数据集进行分析，结合已有的转录因子和分子通路等数据，推导负相关模式发生的内在原因及模块所蕴含的基因调控机制。基因表达的负相关模式可能同疾病的发生、发展密切相关，因此，随着人类疾病相关的3D基因表达数据的丰富，本课题的研究结果可用于揭示疾病相关的生物通路，帮助确定生物靶标。

中文关键词： 基因调控；三维基因表达数据；负相关；双向聚类；预测

英文摘要：

英文关键词： gene regulation；3D gene expression data；negatively correlation；bi-clustering；prediction