[发明专利]人类多基因疾病关键基因的无向网络筛选方法

说明书

技术领域

本发明涉及人类基因筛选技术领域，具体是人类多基因疾病关键基因的无向网络筛选方法

背景技术

人类大多数疾病是多基因疾病，随着人类基因组计划(HumanGenome Proiect，HGP)的完成，人类基因序列信息的积累，众多基因功能的成功注释，人类多基因疾病关键基因的发现也成为可能。

人类基因之间存在着反馈、负反馈等多种关系，基本上是双向或更复杂的多环节多通道相互作用。各国相继在网络上建立人类基因数据库，收集了人类基因特别是肿瘤发病相关基因和疾病之间的相互作用的信息，为临床医师，遗传学研究者等提供了极大的帮助。但是，在多基因之间错综复杂的关系中找到发病关键基因，在方法上存在困惑。

目前国内外构建的相关网站如KEGG、GenMapp等都试图发现基因的关系，关注的焦点主要集中在解释疾病相关基因的功能和各个基因之间的作用关系，而不是寻找疾病关键基因，不利于将来在临床方面的应用。如，KEGG(Kyoto encyclopedia of genes and genomes，京都基因与基因组百科全书)是将基因组信息和高一级的功能信息有机地结合起来，通过对细胞内已知生物学过程的计算机化处理和将现有的基因功能解释标准化，对基因的功能进行系统化的分析。KEGG的另一个任务是一个将基因组中的一系列基因用一个细胞内的分子相互作用的网络连接起来的过程，如一个通路或是一个复合物，通过它们来展现更高一级的生物学功能。其目的是由细胞或生物体的基因组信息去了解其较高层次的功能与作用之生物信息资源，也就是整理出现存的调控网络，并建立其中每个组件与基因间的关系，一但研究者找到基因即可透过KEGG，让研究者由基因组至细胞层次做一整合性连结，并对生命现象做芯片分析。虽然KEGG的工作受到肯定，但距离理想目标还有一大段距离，因为反应路径图上的每一个关系都应有文献资料做后盾，而不能只相信一张可能带有个人偏见的路径图。目前数据库中虽已建立各基因与其它数据库的关系，但它缺少的是讨论到路径正确性或调控机制的数据。KEGG现在由6个各自独立的数据库组成，分别是基因数据库(GENES database)、通路数据库(PATHWAY database)、配体化学反应数据库(NGANDdatabase)、序列相似性数据库(SSDB)、基因表达数据库(EXPRESSION)、蛋白分子相互关系数据库(BRITE)等。GenMAPP(gene microarray pathwayprofiler)是最先出现的通路分析软件之一，是由格莱斯顿心血管疾病研究所开发的。它可以免费使用，GenMAPP的基因数据库包含许多从常用的资源中得到的物种特异性的基因注释和识别符(ID)。这些ID可以将使用者输入的基因与不同的生物学通路的基因联系起来。这些生物学通路存在于GenMAPP的MAPP文件中。MAPP文件需要时常下载更新。

疾病基因之间的关系属于复杂网络，复杂网络研究逐渐成为多个学科共同关注的前沿热点，作为复杂网络的一个重要研究方向，复杂网络的容错抗毁性也随之兴起。研究表明不同拓扑结构的网络对不同打击具有不同的抗毁性，在随机打击下无标度网络比随机网络具有更强的容错性，但在选择性打击下，无标度网络却又显得异常脆弱，5％的核心节点被攻击，网络就基本瘫痪，所谓选择性打击就是先攻击网络中重要的“核心节点”，那么对复杂网络中节点的重要度进行评估将是一项非常有意义的工作。通过节点重要度评估找出那些重要的“核心节点”，一方面可以重点保护这些“核心节点”来提高整个网络的可靠性，另外一方面也可以攻击这些“薄弱环节”达到摧毁整个网络的目的。2006年国防科技大学的谭跃进提出了一个新的评估核心节点准则，即假设在节点正常工作的情况下，通过收缩与该节点相连的边，认为收缩后得到的网络凝聚程度越高则该节点越重要，这种方法综合考虑了节点的连接度以及节点所处位置，直接评估了节点正常工作对网络的贡献大小。

多基因疾病发病基因之间关系特征的确认。

(1)基因之间的关系网络符合复杂网络的特征。