拟南芥花发育动态网络机制研究

Floral morphogenesis is one of the main model systems to investigate the molecular mechanism of plant development. At present, the mainstream research on biomolecular networks is still confined to the static networks. In this project, based on systems biology approach, we will explore time series dynamic regulatory mechanisms of protein-protein interaction networks (PPINs) in all flower developmental stages of Arabidopsis. Specifically, we will construct the PPINs in 17 specific stages of Arabidopsis flower development, and to identify the different types of key nodes, network motifs and functional modules of each PPIN effectively, and further to study their biological functions. We will develop algorithm for network alignment to compare the neighboring PPINs within the complete flower development, to find similarities and differences between PPINs, and to extract the variation modes of the characteristics. Based on the network alignment, we hope to identify and discover the association and transition modes that conversion components of network snapshot connect two snapshots before and after, to extract the dynamic variables about network snapshots, and to create time series dynamic models of Arabidopsis flower development; finally to clarify the temporal dynamics regulation mechanisms of PPINs in Arabidopsis flower development. In this study, we will find a large number of key genes and regulatory relationships at different stages of flower development. The results are of great scientific significance and application value for the study of the main traits of crops.

花形态建成是探究植物发育过程分子机制的主要模型系统之一。目前对生物分子网络的主流研究仍局限于静态网络层面。本项目采用系统生物学方法，研究拟南芥（Arabidopsis thaliana）花发育完整历期的动态蛋白质相互作用网络（PPIN）调控机制。我们将构建拟南芥花发育17个时点的PPIN，识别各发育期PPIN的不同类型节点、网络模体和功能模块，研究相应生物学功能。发展网络比对算法，开展前后邻接时点PPIN比对，发现邻接PPIN的共性和差异特性，提取相应属性变化模式。基于网络比对，识别及发现网络快照转换组件在时序前后邻接网络快照间关联和转换的模式，提取相应动态变量，创建拟南芥花完整发育历期的动态网络模型；阐明拟南芥花发育的动态PPIN调控机制。本研究将发现大批花发育不同时期的关键基因和调控关系，成果对开展农作物主要性状的研究具有十分重要的科学意义和应用价值。

开花是被子植物从营养生长向生殖生长转变的动态过程。控制花发育的时序动态分子网络结构和相互作用机制仍不清楚。本项目研究拟南芥花发育所用的完整微阵列和RNA-seq数据由美国国家生物技术信息中心（NCBI）数据库获得。我们采用支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM) 构建了拟南芥花发育各时点蛋白质相互作用网络（Protein-protein Interaction Network，PPIN)，利用STRING网页工具构建了各时点DPIN（Dynamic Protein-protein Interaction Network）。基于增加向量维度深度优化和完善，我们成功开发出多时点、多维度、多层次网络比对创新算法NetCoffee 2+。利用天河2号超算平台完成相关计算。应用NetCoffee 2+系统比对拟南芥花发育全过程DPINs，发现三元蛋白质聚合体（Trimer Protein Complex，TrPC）和四元蛋白质聚合体（Tetramer Protein Complex，TePC）属于各时点DPIN的重要基本元件。网络比对挖掘出各时点独特表达蛋白质、相邻时点DPIN共享蛋白质、各时点特定的蛋白质复合物（Protein Complex，PC）及其包含的独特TrPC、TePC基本结构。结合计算结果和文献信息，对拟南芥花发育全过程编码关键蛋白质的基因进行聚类分析，筛选出一批候选的ABCDE类功能基因，发现了一批关键蛋白质复合物。我们采用循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNNs）方法，构建了拟南芥花发育全过程基因调控网络模型，涉及开花途径、花原基发育、花瓣发育、花药发育和心皮发育等阶段。分析了RNN模型的稳定性及判定稳定性的相应条件。构建的小型且稳定的基因调控网络模型可为合成生物学电子通路设计提供可能的候选基因。实验成功证实了蛋白质CO与miP1A之间存在相互作用，推测miP1A对CO表达具有抑制作用。本项目构建了拟南芥花发育全过程的关键DPIN网络组件遗传理论模式，初次探究了拟南芥花发育全过程重要的动态基因调控网络机制。研究成果对于深入认识和理解植物花发育的动态分子网络遗传理论机制提供了全新视角。

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