西安电子科技大开发出解析生物学网络的新技术

　　

生物通报道  近日来自中国西安电子科技大学的科研人员开发了一种新技术用于解析生物网络的复杂性，例如我们机体细胞内蛋白质的互作途径。利用该研究小组开发的计算程序，生物学家和生物医学研究人员可揭示出一些关于细胞如何发挥功能，以及包括阿尔茨海默症和癌症在内的各种疾病中这些网络的异常情况的新线索。

我们可以在科学技术中，自然界中，我们的机体中到处发现网络的存在。它们普遍存在于从电子电路到社会网络，从运输系统到生物系统数不尽的研究领域中。研究人员证实尽管存在于自然界的网络表面看来完全不同，它们实际上共有许多的整体性质，例如“小世界”和“无尺度”特点。这意味着了解一种网络将有助于我们了解另一种。

深入地挖掘网络的普遍特征需要我们了解存在于特殊的所谓的“模体（motifs）”网络中的基本结构元件。模体是网络中结点间相互联络一种模式。相比于随机网络，模体更加大规模存在于真正的网络中，可用于表现甚至最复杂网络的局部特征。利用高通量的分析技术，分子生物学家们正逐渐揭示存在于蛋白质系统、新陈代谢、大脑、病原体传播和大量其他兴趣领域中的网络模体。

来自中国陕西西安电子科技大学的计算机科学家覃桂敏（Guimin Qin）和高琳（Lin Gao）设计出了一种高效的计算程序用于检测蛋白质网络中的模体。这种计算程序首先搜索网络中特定的非树样子结构（non-tree-like sub-structures），这种结构并不普遍存在于随机网络中。虽然它将这些子结构进行分类，按分级将它们聚集到一起，揭示出网络中存在的重现模体。研究人员将这种计算程序运用到广泛研究的大肠杆菌和酿酒酵母的蛋白质互作（PPI）网络中。

该研究团队表示：“我们的实验结果表明这种计算程序能够有效地发现与当前生物学知识一致的模体。重要的是，这种方法还揭示了几种从前未曾识别的新型模体。我们的计算程序可以检测几种指定大小的共有模体，这或许能帮助生物学家们更深入地探索细胞过程。”

（生物通：何嫱）

生物通推荐原文索引：

 "An algorithm for network motif discovery in biological networks" in Int. J. Data Mining and Bioinformatics, 2012, 6, 1-16