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代谢路径预测与比对方法研究

黄毅然  
【摘要】:代谢网络又称为代谢路径,是在酶催化作用下代谢物之间相互发生化学作用和转化的复杂系统。代谢网络的研究不但对了解生物体生长的规律有重要意义,而且是系统生物学、药理学和代谢工程的一个重要研究问题之一。采用生物实验来研究代谢网络存在实验成本较高、时间较长等问题,而且还受实验环境、实现技术以及操作人员经验等诸多因素的影响。通过计算手段研究代谢网络具有效率高、成本低的优点,而且也只有通过计算手段才能对数量巨大的代谢数据完成自动化的识别和分析。目前已有的原子追踪搜索代谢路径的方法需要用户在搜索路径的时候定义要追踪的目标原子,这将导致这些方法无法找到那些没有目标原子转移的替代路径;已有的基于启发式搜索的方法在路径搜索过程中,需要事先指定要排除的代谢物。为了在代谢路径之间找出一对多反应映射,现有的代谢路径比对方法需要在比对路径过程中通过穷举的方式枚举代谢路径中的反应集合。现有的通过使用代谢数据来建立系统发生树的方法主要通过代谢路径节点之间的映射来分析代谢路径之间的关系,并以这些关系对物种进行系统发生分析;由于节点之间的映射信息有限,仅通过节点映射信息难以深入地挖掘代谢路径之间的相互关系。本文的主要工作着眼于采用计算手段,通过设计有效的计算机算法,研究如下3个重要问题:(1)代谢路径的预测与分析,通过计算方式,在代谢数据库中推断寻找新的替代路径;(2)代谢路径的比对与分析,通过在代谢数据库中比较分析不同的代谢路径共有的共同特征,推断代谢路径的未知功能,揭示代谢路径的相似连接模式;(3)通过比对代谢路径重建系统发生树。本文分别研究提出新的代谢路径预测方法、代谢路径比对方法和通过比对代谢路径重建系统发生树的方法,并进行实验数据性能分析。本文的主要研究工作成果以及创新点包括以下几个方面:(1)提出一种通过追踪原子团在给定的起始化合物和目标化合物之间的转移轨迹,并利用化合物相似度和反应自由能信息来寻找代谢路径的算法AGPathFinder。AGPathFinder通过追踪原子团在代谢网络中的转移寻找替代路径,并在搜索过程中利用化合物相似度和反应自由能信息引导搜索,以找出更符合用户需要的生化相关性更强的路径。实验结果表明,通过追踪原子团转移轨迹寻找路径能够使得AGPathFinder在不需要定义要追踪的目标原子的情况下,绕过簇代谢物并找到了生化相关性更强的替代路径。实验结果还表明,在通过追踪原子团寻找替代路径的同时,利用化合物相似度和反应自由能信息对路径搜索进行引导可以进一步提高路径搜索质量。与已有的其他有代表性的方法相比,在大多数情形下,AGPathFinder预测搜索得到的替代路径中包含特定化合物和反应的平均精度、敏感度、阳性预测值等方面都取得了更好的性能。(2)本文研究发现代谢路径中反应之间互相连接的关系可以形式化为反应之间的二元关系,而且反应二元关系的0-1矩阵乘法可以在n步之内完成,n是反应集合的规模;通过利用反应二元关系的0-1矩阵乘法,提出一种高效的基于二元关系的代谢路径比对方法MPBR。MPBR能够避免现有的代谢路径比对方法需要穷举搜索反应集合的不足,并可以通过最多n次的0-1矩阵乘法寻找出反应集合并准确地提取生化相关强的反应映射;此外,MPBR提出新的采取比较节点k邻居子图来度量节点相似度的方法,显著提高了节点映射的精度。在代谢路径数据库KEGG中的实验结果表明,与现有的有代表性的代谢路径比对方法相比,在同一进化分支物种和不同进化分支物种的代谢路径的比对中,在大多数情形下,MPBR以更高的效率获得了更高的节点正确性和边正确性以及更多的正确的一对多反应映射的比对结果,并获得了多对多反应映射的比对结果。(3)提出了一种基于模块映射的多代谢路径全局比对的系统发生树构建方法MMAL。MMAL将多条代谢路径之间的全局比对转化为多代谢路径合图的建立,然后通过合图的节点聚类,识别代谢路径中的功能模块并建立这些模块之间的映射。MMAL通过对比映射在一起的功能模块之间的相似性确定代谢路径之间的相似度,并利用路径之间的相似度建立系统发生树。合图的建立简化了多条代谢路径的全局比对过程,而合图中功能模块的映射提供了更深入的分析代谢路径之间相互关系的手段。实验结果表明,与其他通过代谢数据建立系统发生树的方法相比,本文提出的MMAL方法不但能准确区别不同的物种域,而且得到的系统发生树更接近NCBI分类树。


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