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在植物基因调控网络中,大量的小分子miRNA基因已经被证实能够响应和调控非生物逆境条件,如:干旱、高盐和高温等等。在蛋白质互作网络中,对非生物逆境响应miRNA(ASRmiRs)靶基因的拓扑属性探索,能够有效地发掘植物非生物逆境响应的分子调控机制。在本课题的研究过程中,选取了同时具有经济价值与食用价值的水稻(Oryza sativa)作为研究对象。首先,使用interolog原理构建出水稻蛋白质互作网络,然后用复杂网络理论去分析逆境响应miRNA靶基因(stress-miR-targets)的特有拓扑属性。论文的主要研究内容及研究成果:(1)高质量的水稻蛋白质互作网络的构建。先使用同源映射原理来预测水稻蛋白质相互作用组,然后用共表达与共定位进行质量控制,最终获得2975个水稻蛋白质的22933项非冗余的蛋白质相互作用组。对ASRmiRs的靶基因进行预测,将网络中节点分成两大类:逆境响应miRNA靶基因(stress-miR-targets)与非逆境响应miRNA靶基因(non-stress-miR-targets)。(2)提出了基于复杂网络理论的网络拓扑特征值分析方法。在水稻蛋白质互作网络中,分别计算两种类型基因的度、聚类系数、介数、拓扑系数、1N index、SDT和ADT的平均值,比较逆境响应miRNA靶基因(stress-miR-targets)与非逆境响应miRNA靶基因(non-stress-miR-targets)的拓扑属性。结果发现逆境响应miRNA靶基因(stress-miR-targets)表现出特有的拓扑属性,并且具有明显的差异性。(3)提出了基于复杂网络理论的k-core分解算法与蛋白质相互作用概率分析方法。对两种类型基因之间的相互作用概率进行计算,同时对网络进行k-core分解,提取核心节点信息。结果表明逆境响应miRNA靶基因(stress-mi R-targets)更加倾向与非逆境响应miRNA靶基因(non-stress-miR-targets)相互作用,并且逆境响应miRNA靶基因(stress-mi R-targets)一般处在网络的外围节点位置,不处在核心节点位置。研究结果表明两种不同类型靶基因的拓扑属性具有明显差异性,揭示了水稻在非生物逆境响应过程中,逆境响应miRNA靶基因(stress-miR-targets)的特有调控作用机制。同时研究结果还提供有价值的线索,能够阐明农作物响应非生物逆境的分子调控机制。