檢測生物分子的變化的方法和檢測生物調控分子的變化的方法
2023-05-27 01:15:46 1
檢測生物分子的變化的方法和檢測生物調控分子的變化的方法
【專利摘要】本發明公開了一種檢測生物分子的變化的方法，該方法包括：（1）用生物晶片或者高通量測序分別測量處理樣品和對照樣品，分別獲得處理數據和對照數據；（2）使用對照數據對處理數據進行正規化，以獲得無偏的基因表達差異數值；其中，在正規化中，在處理數據和對應的對照數據之間建立線性樣條模型，用穩健統計估計法估計線性樣條模型的參數，使用具有參數的線性樣條模型校正處理數據中的數值，並作為正規化後的數值。本發明還提供了一種通過集成基因表達差異數值和生物調控分子與相應基因的結合強度來檢測生物調控分子變化的量化指標的方法。本發明能夠有效地挖掘高通量表達數據中的有用信息，並確定基因表達差異的調控機制。
【專利說明】檢測生物分子的變化的方法和檢測生物調控分子的變化的方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及生物醫藥領域，具體地，涉及一種檢測生物分子的變化的方法和一種檢測生物調控分子的變化的方法。
【背景技術】
[0002]從DNA到蛋白質的過程稱之為基因表達(gene expression),對這個過程的調節即為基因表達調控(regulation of gene expression or gene control)。基因調控是現代分子生物學研究的中心課題之一。因為要了解動植物生長發育規律、形態結構特徵及生物學功能，就必須搞清楚基因表達調控的時間和空間概念，掌握了基因調控機制，就等於掌握了一把揭示生物學奧秘的鑰匙。
[0003]測量細胞樣本、組織樣本等的全基因組表達值是功能性基因組學的首要問題。目前的測量技術包括生物晶片、RNA-seq等等，這些技術各有各的優點和缺點。雖然人們希望能夠精確地測量出全基因組RNA表達值，但是由於每個技術的局限性，原始的測量值與真實值的誤差和偏差不可避免。這就需要對這些原始的測量值做恰當的統計分析。生物晶片(biochip或bioarray)是根據生物分子間特異相互作用的原理,將生化分析過程集成於晶片表面，從而實現對DNA、RNA、多肽、蛋白質以及其他生物成分的高通量快速檢測。狹義的生物晶片概念是指通過不同方法將生物分子(寡核苷酸、cDNA、genomic DNA、多肽、抗體、抗原等)固著於矽片、玻璃片(珠)、塑料片(珠)、凝膠、尼龍膜等固相遞質上形成的生物分子點陣。
[0004]生物晶片能夠高通量、自動化地檢測基因的差異，包括cDNA水平上的差異和蛋白水平的差異，因而能夠作為研究基因調控的手段之一。但是，生物晶片中的數據往往只能檢測那些豐度高的效應生物分子(如在合成、代謝過程中的酶)，而對於生物調控分子，如轉錄因子和micix)RNA，由於其在細胞中豐度低等原因，它們在生物事件中所發生的變化難以在生物晶片的數據中直接反映出來，由此降低了生物晶片數據的利用價值。
[0005]RNA-seq技術是近年來發展的一種新的全基因組RNA表達值的技術，它不需要預先設計探針，是與生物晶片互補的一種技術。
[0006]比較兩個或多個細胞樣本時，如果通過某種技術獲得了它們之間無偏的基因表達差異數值，如何找到導致這些差異的調控機制則是功能性基因組學的一個核心問題。目前直接測量調控過程難度很大，利用調控分子如轉錄因子或microRNA與DNA的結合強度信息，在廣義的中心法則下準確地推斷調控機制是一個非常有挑戰的計算生物學和生物信息學問題。對人類健康、農業發展、環境保護和能源發展有重要意義。
【發明內容】
[0007]為了提高生物晶片數據的利用價值，進一步有效地挖掘生物晶片數據中的有用信息，本發明提供了一種檢測生物分子的變化的方法和一種檢測生物調控分子的變化的方法。
[0008]根據本發明提供的檢測生物分子的變化的方法，該方法包括:(1)用生物晶片或者高通量測序技術RNA-seq分別測量處理樣品和對照樣品，分別獲得處理數據和對照數據；(2)使用對照數據對處理數據進行正規化，以獲得無偏的基因表達差異數值；其中，在正規化中，在處理數據和對應的對照數據之間建立線性樣條模型，用穩健統計估計法估計線性樣條模型的參數，使用具有參數的線性樣條模型校正處理數據中的數值，將校正後的數值作為正規化後的數值。
[0009]本發明還提供了一種檢測生物調控分子的變化的方法，該方法包括:(1)根據如上所述的方法檢測生物分子的變化，獲得基因表達差異數值；(2)根據基因表達差異數值，將具有正表達差異值的差異基因和具有負表達差異值的差異基因分別作為分析對象，由差異基因的差異強度和生物調控分子與全體基因的結合強度來確定調控差異基因的生物調控分子的變化。
[0010]通過上述技術方案，本發明能夠有效地挖掘生物晶片和RNA-seq數據中的有用信息，確定調控差異基因的生物調控分子的變化，並給出量化指標。
[0011]本發明的其他特徵和優點將在隨後的【具體實施方式】部分予以詳細說明。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0012]圖1是正規化前後的數據M值的核密度圖；
[0013]圖2是本發明各個模塊之間的關係示意圖。
【具體實施方式】
[0014]以下對本發明的【具體實施方式】進行詳細說明。應當理解的是，此處所描述的【具體實施方式】僅用於說明和解釋本發明，並不用於限制本發明。
[0015]根據本發明提供的檢測生物分子的變化的方法，該方法包括:(I)用生物晶片或者高通量測序分別測量處理樣品和對照樣品，分別獲得處理數據和對照數據；(2)使用對照數據對處理數據進行正規化，以獲得無偏的基因表達差異數值；其中，在正規化中，在處理數據和對應的對照數據之間建立線性樣條模型，用穩健統計估計法估計線性樣條模型的參數，使用具有參數的線性樣條模型校正處理數據中的數值，將校正後的數值作為正規化後的數值。
[0016]其中，處理數據和對照數據均來自生物晶片，處理數據和對照數據中的數值均對應於生物晶片中的探針的空間位置而排列；將處理數據和對照數據分別按空間位置的排布分隔為多個矩形子集；所述矩形子集的行數和列數分別大於5，且行數和列數的乘積大於100 ;相鄰的子集可以存在0-99%的重疊；在處理數據的子集和對應的對照數據的子集之間建立線性樣條模型，用穩健統計估計法估計線性樣條模型的參數；使用具有參數的線性樣條模型校正處理數據的子集中的數值，將校正後的數值作為正規化後的數值。
[0017]其中，所述生物晶片可以為cDNA晶片或蛋白晶片。
[0018]其中，特別優選地，相鄰的子集中存在30-70%的重疊，更優選存在40-60%的重疊，最優選存在50%的重疊。
[0019]其中，優選地，所述子集的行數和列數分別大於5，且行數和列數的乘積大於100。例如，子集可以具有20-80行，20-80列；優選具有30-70行，30-70列；最優選具有60行，30列。
[0020]其中，線性樣條模型可以如式(I)所示:
【權利要求】
1.一種檢測生物分子的變化的方法，該方法包括: (1)用生物晶片或者高通量測序分別測量處理樣品和對照樣品，分別獲得處理數據和對照數據； (2)使用對照數據對處理數據進行正規化，以獲得無偏的基因表達差異數值； 其中，在正規化中，在處理數據和對應的對照數據之間建立線性樣條模型，用穩健統計估計法估計線性樣條模型的參數；使用具有參數的線性樣條模型校正處理數據中的數值，將校正後的數值作為正規化後的數值。
2.根據權利要求1所述的方法，其中，處理數據和對照數據均來自生物晶片，處理數據和對照數據中的數值均對應於生物晶片中的探針的空間位置而排列；將處理數據和對照數據分別按空間位置的排布分隔為多個矩形子集，相鄰的矩形子集存在介於0-99%的重疊；在處理數據的矩形子集和對應的對照數據的矩形子集之間建立線性樣條模型，用穩健統計估計法估計線性樣條模型的參數；使用具有參數的線性樣條模型校正處理數據的矩形子集中的數值，將校正後的數值作為正規化後的數值。
3.根據權利要求1或2所述的方法，其中，所述矩形子集的行數和列數分別大於5，且行數和列數的乘積大於100。
4.根據權利要求1或2所述的方法，其中，線性樣條模型如式(I)所示:
5.= α + 4^ + Σ4^='=/(5>?.)式⑵
f-1 式(2)中，S、4 > 4(/ = 1,...，《)分別為在式(I)中經過S估計得到的參數值。 5.根據權利要求1或2所述的方法，其中，計算M值的核密度曲線和眾數，並使用M值的核密度曲線的眾數的絕對值大小來評價正規化和/或生物分子變化的測量值的可信度，所述M值為正規化後的處理數據與對照數據的對數差；M值的核密度曲線的眾數的絕對值越大，則指示正規化和/或生物分子變化的測量值的可信度越小…值的核密度曲線的眾數的絕對值越小，則指示正規化和/或生物分子變化的測量值的可信度越大。
6.根據權利要求1所述的方法,其中,所述高通量測序為RNA-seq。
7.一種檢測生物調控分子的變化的方法，該方法包括: (1)根據權利要求1-6中任意一項所述的方法檢測生物分子的變化，獲得基因表達差異數值； (2)根據基因表達差異數值，將具有正表達差異值的差異基因和具有負表達差異值的差異基因分別作為分析對象，由差異基因的差異強度和生物調控分子與全體基因的結合強度來確定調控差異基因的生物調控分子的變化。
8.根據權利要求7所述的方法，其中，所述生物調控分子為轉錄因子或microRNA。
9.根據權利要求7或8所述的方法，其中，對具有負表達差異值的差異基因，確定調控差異基因的生物調控分子變化的量化指標方法包括: (1)記負表達差異值為e= (e1；…，eN)，生物調控分子與相應基因的結合強度為b =(h，…，bN);將負表達差異值取絕對值得到e' = (IeJ,-, eN|)； (2)將V中的元素按照降序排列，記排列結果為^! = (|e| π(1)，…，|e| π(Ν))，其中O (1)，…，JI (N))為(1，…，N)的一個排列,滿足|e| πω≥…≥e I π (Ν)； (3)按照(2)中對表達值的調整相應調整b中的元素位置，記調整結果為b''= (4)計算
10.根據權利要求7或8所述的方法，其中，對具有正表達差異值的差異基因，確定調控差異基因的生物調控分子的變化的方法包括: (1)記正表達差異值為e= (ei,…，eN)，生物調控分子與相應基因的結合強度為b =O^1，…，bN);將正表達差異值取絕對值得到e' = (IeJ,-, eN|)； (2)將V中的元素按照降序排列，記排列結果為^! = (|e| π(1)，…，|e| π(Ν))，其中O (1)，…，JI (N))為(1，…，N)的一個排列,滿足|e| πω≥…≥e I π (Ν)； (3)按照(2)中對表達值的調整相應調整b中的元素位置，記調整結果為b''= (4)計算
【文檔編號】G06F19/20GK103729578SQ201410003967
【公開日】2014年4月16日 申請日期:2014年1月3日 優先權日:2014年1月3日
【發明者】李雷, 王琳 申請人:中國科學院數學與系統科學研究院