基于信息抽取技术的蛋白质相互作用网络构建及蛋白质复合物识别研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61070098
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    32.0万
  • 负责人：
    杨志豪
  • 依托单位：
    大连理工大学
  • 学科分类：
    F0211.信息检索与社会计算
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

随着基因组学研究和高通量技术的飞速进步，蛋白质之间的相互作用数据迅速积累，从蛋白质相互作用网络中识别出蛋白质复合物，是生物体行为理解、蛋白质功能预测和药物设计的基础。本项目综合利用各种生物医学知识源，使用特征耦合泛化策略构建蛋白质的实体识别模型；使用基于语义的相似度计算解决蛋白质名标准化中的歧义问题；使用平面特征核、卷积树核以及特征耦合泛化核的复合核模型进行蛋白质相互作用关系抽取，从而构建高准确的蛋白质相互作用网络。在抽取蛋白质复合物的过程中，综合考虑图的拓扑结构、蛋白质复合物的生物结构和蛋白质的功能标注信息，并引入基于监督的分类算法，从已知蛋白质复合物提取包括结合图的拓扑结构信息、关系的可信度和络合物内蛋白质相似程度在内的特征，结合机器学习模型抽取蛋白质复合物。本项目将相关技术应用于肺癌的蛋白质相互作用网络构建和蛋白质复合物提取，发现肺癌肿瘤标志物，用于肺癌早期诊断。

结项摘要

随着基因组学研究和高通量技术的飞速进步，蛋白质之间的相互作用数据迅速积累，从蛋白质相互作用网络中识别出蛋白质复合物，是生物体行为理解、蛋白质功能预测和药物设计的基础。本项目综合利用各种生物医学知识源，使用特征耦合泛化策略构建蛋白质的实体识别模型；使用基于语义的相似度计算解决蛋白质名标准化中的歧义问题；使用平面特征核、卷积树核以及图核的复合核模型进行蛋白质相互作用关系抽取，此外，引入排序学习方法自动学习不同核的权重，进一步提高了蛋白质关系抽取的效果。使用该技术从生物文献中抽取蛋白质交互关系，与PPI数据库中的数据进行融合，构建了高性能的蛋白质交互网络，从中进行复合物发现。在抽取蛋白质复合物的过程中，引入基于监督的分类算法，从已知蛋白质复合物提取包括结合图的拓扑结构信息、关系的可信度和络合物内蛋白质相似程度在内的特征，结合机器学习模型抽取蛋白质复合物。

项目成果

期刊论文数量（22）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（1）
专利数量（0）
Multiple kernel learning in protein-protein interaction extraction from biomedical literature
从生物医学文献中提取蛋白质-蛋白质相互作用的多核学习
  • DOI：
    10.1016/j.artmed.2010.12.002
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Artificial Intelligence in Medicine
  • 影响因子：
    7.5
  • 作者：
    Yang; Zhihao;Tang; Nan;Zhang; Xiao;Lin; Hongfei;Li; Yanpeng;Yang; Zhiwei
  • 通讯作者：
    Zhiwei
Hash Subgraph Pairwise Kernel for Protein-Protein Interaction Extraction
用于蛋白质-蛋白质相互作用提取的哈希子图成对内核
  • DOI：
    10.1109/tcbb.2012.50
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zhang; Yijia;Lin; Hongfei;Yang; Zhihao;Wang; Jian;Li; Yanpeng
  • 通讯作者：
    Yanpeng
基于拓扑和生物特征的权重网络中络合物抽取
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    江西师范大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    于凤英;杨志豪;林鸿飞
  • 通讯作者：
    林鸿飞
Integrating Various Resources for Gene Name Normalization
整合各种资源进行基因名称标准化
  • DOI：
    10.1371/journal.pone.0043558
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    PLos One
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Hu Y;Li Y;Lin H;Yang Z;Cheng L
  • 通讯作者：
    Cheng L
Neighborhood hash graph kernel for protein-protein interaction extraction
用于蛋白质-蛋白质相互作用提取的邻域哈希图内核
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    Journal of Biomedical Informatics
  • 影响因子：
    4.5
  • 作者：
    Zhang; Yijia;Lin; Hongfei;Yang; Zhihao;Li; Yanpeng
  • 通讯作者：
    Yanpeng

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  • 通讯作者：
    杨志豪

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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