[发明专利]一种基于逻辑模型分析信号转导网络中节点重要性的方法

说明书

技术领域

本发明涉及生物信息学技术领域，具体而言，涉及一种基于逻辑模型分析信号转导网络中节点重要性的方法。

背景技术

在信号转导网络中，衡量单个蛋白质的重要性有助于发现细胞信号转导过程中关键的蛋白质以及生物系统的薄弱环节，关键的蛋白质以及生物系统的薄弱环节的发现将有助于人们更好的认识生物体，将有助于一些药物的筛选和研发。目前，在信号转导网络中度量蛋白质重要性的方法还较少。

在生物学上，愈加重要的节点对应的基因必要性愈高，愈加重要的节点具有更慢的进化速率，以这种方法来衡量蛋白质重要性需要进行较多的实验研究，且不易进行定量分析。在蛋白质相互作用网络中，连接度是最常用的描述蛋白质重要性的拓扑指标。节点的连接度是指所有与该节点可以发生相互作用的节点的数目。通常连接度更高的节点对于保证网络的整体结构和功能更加重要，但该指标仅考察了节点的局部特性，未考虑节点所在的整个网络的拓扑结构。实际上，部分连接度较低的节点有可能成为网络的瓶颈，当它们发生故障时，整个网络结构被破坏，使得信号无法有效传递，从而导致疾病的发生。

还有一些方法通过网络的流量分析来进行网络中节点重要性的预测。如文章Liu W,et al.SigFlux:a novel network feature to evaluate the importance of proteins in signal transduction networks.BMC Bioinformatics,2006,7:515提出了一种基于网络中的最小路集预测节点重要性的方法，详细步骤如下：

1)从文献中下载小鼠海马神经元的信号转导网络，作为待研究网络；

2)采用宽度优先搜索算法生成输入和输出之间的所有通路，采用MFinder软件搜索网络中所有的反馈回路，得到网络中的最小路集；

3)提出了一种度量单个蛋白质重要性的新特征SigFlux，定义为包含该节点的最小路集数占所有最小路集数目的比例，并根据网络中通路和反馈回路的分布情况计算蛋白质的SigFlux值；

4)将SigFlux与小鼠基因的必要性和进化速率进行相关分析，进一步比较SigFlux与连接度指标，说明SigFlux作为衡量蛋白质重要性指标的有效性。

从上述现有技术中可以看出，其预测节点重要性主要是基于信号转导网络的部分拓扑属性来预测网络中单个节点的重要性，没有从网络的全局结构来分析节点的重要作用，并且缺乏从概率上的故障分析机制，未考虑单个节点的故障发生概率的提高对整个网络所造成的影响。

发明内容

本发明旨在提供一种基于逻辑模型分析信号转导网络中节点重要性的方法，以解决现有技术中未考虑单个节点的故障发生概率的提高对整个网络所造成的影响的技术问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种基于逻辑模型分析信号转导网络中节点重要性的方法。该方法包括以下步骤：S1，根据数据库中存储的信号转导通路，构建一个信号转导网络；S2，根据信号转导网络中节点之间的连接关系将信号转导网络表示为逻辑的串并联模型；S3，对信号转导网络的总体结构分解为最基本的串联和并联结构；S4，当节点中的单个节点或多个节点的故障发生概率改变时，计算信号转导网络发生故障的概率改变值，通过信号转导网络发生故障的概率改变值度量单个节点或多个节点对保持信号转导网络功能的重要性。

进一步地，该方法还包括：S5，将信号转导网络发生故障的概率改变值与基因的必要性和基因的进化速率进行相关分析，与预设连接度指标进行比较，进而对信号转导网络中的参数进行调整。

进一步地，在步骤S4中，设定在不发生故障的情况下，信号转导网络中各个节点发生故障的概率是一个固定值。

进一步地，在步骤S4中，设定在正常情况下，将在正常情况下信号转导网络中各个节点发生故障的概率设定为一常数值，常数值为信号转导网络中各个节点发生故障的平均值，当单个节点发生故障时，该单个节点发生故障的对应概率变为1，计算各个最基本的串联和并联结构发生故障的概率，进而推算出信号转导网络发生故障的概率。

进一步地，步骤S1中，现有数据库中存储的各种信号转导通路为人、小鼠、果蝇、线虫或酵母的各种信号转导通路。