[发明专利]基于模块化因子图的骨髓瘤信号通路机制确认方法

权利要求书

1.一种基于模块化因子图的骨髓瘤信号通路机制确认方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1、获取RPPA数据；

步骤2、对所述RPPA数据进行预处理，粗粒度筛选关键蛋白质；

步骤3、基于所述粗粒度筛选的关键蛋白质，构建在细胞刚性环境下，细胞内蛋白质的相互作用通路，形成信号通路；

步骤4、采用常微分方程描述所述信号通路，并使用RPPA数据中高水平表达的蛋白质在不同时间点的采样数据，确定信号通路中的关键参数；

随后将所述信号通路分解成多个小模块，针对每个所述小模块，进行参数优化，获得较小的参数范围；针对优化后的信号通路，将整个信号通路分解成两个子网通路，并针对每个子网通路建立适应函数；

调和所述两个子网通路中共享的蛋白质的参数，并结合所述较小的参数范围，得到一个更小的参数范围；

基于所述更小的参数范围，进行参数优化，建立系统生物学模型；

步骤5、对所述系统生物学模型进行参数分析，所述参数分析包括稳定性分析和敏感性分析。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中，RPPA数据的获取，通过以下方式：

步骤1.1、用压强为100pa和400pa的细胞胶体模拟正常细胞和肿瘤细胞，记录不同时间点细胞内蛋白质的浓度；

步骤1.2、利用蛋白质芯片，获得正常细胞和肿瘤细胞的两组RPPA数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

步骤2.1、对粗粒度筛选出的全部关键蛋白质数据，以t＝0min为标准，进行规范化，所述规范化方法为：

xistand(tj)=xiexp(tj)xiexp(t0)]]>

其中t₀表示t＝0min，表示第i个蛋白质在t_j时刻的浓度，表示第i个蛋白质在t₀时刻的浓度，为规范化后的蛋白质浓度；

步骤2.2、计算正常细胞、肿瘤细胞内蛋白质浓度变化率，具体方式为：

将其中浓度变化大于50％的蛋白质作为有意义的表达的蛋白质，作为粗粒度筛选出的关键蛋白质。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

步骤3.1、基于粗粒度筛选出的关键蛋白质，通过IPA数据库，搜索相互作用的通路；

步骤3.2、在所述步骤3.1中搜索出的通路中，选择p≤0.05的通路，作为信号通路，其中p表示某蛋白质在该通路中出现的误差率。