多领域前沿算法与技术研究及应用

# 多领域前沿算法与技术研究及应用 ## 1. 信号通路重建研究 ### 1.1 研究背景与目标 信号转导通路在生物过程中处于核心地位，其研究在基础和临床领域都愈发重要。RNA干扰（RNAi）和荧光显微镜技术的发展，使得高内涵筛选（HCS）成为系统生物学中研究复杂生物过程的有力工具。本研究旨在通过整合HCS和多种异质基因组数据，构建高质量的功能基因网络（FGN），并提取果蝇的丝裂原活化蛋白激酶（MAPK）信号通路。 ### 1.2 材料与方法 #### 1.2.1 高内涵筛选数据 - **细胞培养与图像采集**：使用dsRNA处理Kc167细胞，抑制特定基因活性。经过五天培养后，固定并染色细胞，使用Evotec旋转盘共聚焦显微镜自动采集每个孔的三个通道（蓝色、绿色和红色）的十六张图像。 - **细胞图像分割**：采用两步分割程序，先从DNA通道提取细胞核，再从F - actin和α - tubulin通道提取细胞体。通过梯度向量场（GVF）方法检测细胞核中心，再用标记控制的分水岭算法完全分割细胞核。 - **特征提取**：从分割后的细胞图像中提取211个形态特征，涵盖85个小波特征、10个几何区域特征、48个Zernike矩、14个Haralick纹理特征和54个形状描述符特征。使用无监督特征选择方法，最终选择12个图像特征来量化细胞。 - **统计特性提取**：从荧光标记的细胞中提取各种参数，每个表型组使用细胞数量、面积和周长的平均值，以及单个处理对应的平均细胞数量、面积和周长。选择18个图像描述符来表示细胞的统计特性，通过皮尔逊相关系数（PCC）对HCS数据进行评分，仅保留PCC值大于零的结果。 #### 1.2.2 基因组和蛋白质组数据集 整合多种基因组和蛋白质组数据集，包括蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）、基因表达微阵列、基因共现、基因组邻域、基因融合、文本挖掘和基因同源性数据。PPI数据建模为连通图，通过计算基因对的PCC来衡量功能相似性。基因表达数据从GEO数据库获取，其他数据从STRING数据库获取，并直接使用其提供的个体得分。 #### 1.2.3 功能基因网络构建 利用线性支持向量机（SVM）整合八种个体数据源的得分，计算每个功能关联的综合得分。以KEGG数据库中至少存在于一个通路的580个基因对作为真阳性金标准（GSP），选择同样数量的不在同一通路的基因对作为真阴性金标准（GSN）。训练线性SVM，对非GSP和非GSN基因对分配实值得分，并将其归一化为[0, 1]范围，构建更准确、高覆盖的FGN。 ### 1.3 实验结果 使用果蝇的MAPK信号通路作为金标准验证方法。通过扩展整数线性规划（IILP）算法提取MAPKKK信号通路，设置参数λ为0.83，α为0.90。提取的通路覆盖了KEGG中MAPK通路的所有组件，并发现了一些额外的候选基因，如sev、tsl、hb等。通过P值统计和GO术语富集评估，表明该方法能有效提取信号通路，且模型比KEGG通路更完整。 ### 1.4 结论 本研究通过整合HCS和多种基因组数据，构建了高质量的FGN，并成功提取了果蝇的MAPK信号通路。验证结果表明，该方法能发现包含KEGG中MAPK通路主要组件的信号通路，且发现的额外候选基因可用于进一步实验验证。 ## 2. 精神分裂症未患病一级亲属记忆功能初步研究 ### 2.1 研究背景与假设 精神分裂症是由遗传和环境因素共同导致的神经精神疾病。工作记忆功能障碍是精神分裂症认知障碍的核心特征之一，且在有患病风险的个体中也有体现。本研究旨在探讨精神分裂症未患病一级亲属在不同模态工作记忆任务中的表现，假设他们与健康对照组相比，在工作记忆的不同组件中会表现出相似的缺陷。 ### 2.2 材料与方法 #### 2.2.1 参与者 招募31名精神分裂症患者的未患病一级亲属（包括父母、兄弟姐妹或子女）和31名健康志愿者。所有参与者接受精神科医生访谈，确保无精神疾病、神经系统疾病和药物滥用史。使用分裂型人格问卷（SPQ）评估分裂型人格特质，用韦氏成人智力量表 - 修订版（WAIS - R）的简版估计智商。 #### 2.2.2 任务 应用言语2 - 回溯和视觉空间2 - 回溯任务，记录参与者的正确反应率和反应时间。使用字母 - 数字跨度测试评估工作记忆功能，记录通过的最长跨度和总得分。同时，对所有参与者进行逻辑记忆和视觉再现子测试。 #### 2.2.3 数据分析 使用卡方检验和单因素方差分析（ANOVA）比较亲属和健康对照组的人口统计学差异。通过多变量协方差分析（MANCOVA）控制年龄和教育因素，分析组间差异。将未患病一级亲属根据SPQ得分的中位数分为高SPQ组和低SPQ组，计算Cohen's d值和部分Eta平方值来估计效应大小。 ### 2.3 结果 - 人口统计学方面，亲属和健康对照组在年龄、教育年限、性别比例和智商估计上无显著差异。 - MANCOVA结果显示，亲属在言语2 - 回溯任务的正确反应率和反应时间，以及逻辑记忆的即时和延迟得分上，显著差于健康对照组，效应大小为中等至大。 - 将亲属分为高SPQ组和低SPQ组后，高SPQ组在言语2 - 回溯任务的反应时间、逻辑记忆的即时和延迟得分上，显著差于健康对照组。 ### 2.4 讨论 本研究发现，未患病一级亲属在言语2 - 回溯任务和逻辑记忆方面与健康对照组存在显著差异，尤其是具有高分裂型特质的亲属。这表明分裂型特质与未患病一级亲属的记忆功能损害密切相关。然而，研究存在样本量较小和测试范围较窄的局限性，未来研究应扩大样本量，采用更广泛的测试来覆盖不同模态的工作和语义记忆功能。 ## 3. 衰老基因分类研究 ### 3.1 研究背景与目标 随着老年人口的增加，衰老过程的研究愈发重要。细胞中DNA损伤的逐渐积累是衰老的关键方面，本研究旨在区分与人类衰老相关的已知基因中的DNA修复基因和非DNA修复基因。 ### 3.2 方法 #### 3.2.1 基因列表收集 从GenAge数据库获取261个人类衰老相关基因，其中35个被注释为DNA修复基因，将这些基因分为226个非DNA修复基因（阴性样本）和35个DNA修复相关衰老基因（阳性样本）。 #### 3.2.2 GO属性 从基因本体项目网站下载GO数据，提取所有衰老相关基因的生物过程（BP）注释，将每个BP术语作为衰老相关基因的特征，根据基因与BP术语的“is a”关系标记为1或0，生成2189个二进制属性。 #### 3.2.3 PPI属性 使用人类蛋白质参考数据库（HPRD）和生物通用相互作用数据集存储库（BIOGRID）的两个PPI数据集，过滤出与衰老相关基因相互作用的蛋白质，将每个蛋白质作为衰老相关基因的特征，根据相互作用情况标记为1或0，共得到3811个PPI属性。 #### 3.2.4 数据挖掘算法 使用决策树（J48）、朴素贝叶斯（NB）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）四种机器学习方法进行分类。J48是C4.5算法的Java实现，NB基于贝叶斯定理，SVM使用核函数进行非线性映射，RF是集成方法，使用Gini指数衡量属性的相对重要性，每个RF模型包含5000棵树。 #### 3.2.5 性能评估 采用标准的5折交叉验证评估不同分类器的性能，使用受试者工作特征曲线（ROC）、马修斯相关系数（MCC）和总准确率（ACC）进行评价。 ### 3.3 结果 #### 3.3.1 属性分析 所有衰老相关基因共