II型糖尿病(T2D)是遗传背景复杂和功能影响广泛的多基因复杂系统疾病,目前在基因组、转录组等组学层面以及分子生物学层面积累了大量人或动物模型的T2D相关数据,但是人们对T2D发病的分子机制仍然了解肤浅,甚至还没有达成一致的T2D相关基因集。有必要针对不断积累的海量数据研制创新计算分析算法用以更准确地识别T2D相关基因,推动T2D及其并发症的发病机制、诊断和治疗研究。以系统生物学观点考察基因表达谱的基因差异共表达分析是十分有潜力的研究T2D问题的计算分析方法,但其主流"定性分析"策略存在缺陷,浪费了表达谱数据中蕴含的大量定量信息,甚至产生一些假象。本课题将基于T2D基因表达谱数据特点研发定量差异共表达分析方法,与现行定性分析方法比较测试,验证新方法能更准确地识别仿真数据中预设的转录调控改变基因;将创新方法应用在T2D动物模型GK大鼠的基因表达谱数据上,确定差异共表达的T2D相关基因。
transcriptome;differential co-expression;Type II diabetes;;
在II型糖尿病已经积累一定转录组表达数据、基因差异共表达分析正兴起为研究人类疾病分子调控机制重要工具的背景下,本项目着力在基因差异共表达分析工作流中两个步骤创新改进,研制出包括4个新算法的定量差异共表达分析软件包。我们将自研的定量差异共表达研究方法应用于分析II型糖尿病和原发性肝癌的转录谱,鉴定出与疾病发生发展的相关基因和基因功能模块。本项目在II型糖尿病和原发性肝癌两种疾病上的基因表达谱研究成果有助于提示两种疾病的分子机制;本项目研发的一系列定量差异共表达分析算法已经转化为软件成果,易于推广到其他疾病的类似研究工作中。